KULIAH 4 Statistika Non Parametrik UJI RUN TEST

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Statistika Nonparametrik
Advertisements

Statistika Nonparametrik PERTEMUAN KE-4 FITRI CATUR LESTARI, M. Si
STATISTIKA NON PARAMETRIK
UJI SAMPEL TUNGGAL.
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
Pengujian Hipotesis.
Kelompok 2 Uji Wald-Wolfowitz
Jika datanya interval rasio, distribusi data normal dan jumlah data besar (>30) digunakan statistik parametris Jika datanya nominal/ordinal, atau distribusi.
Statistika Uji Binomial.
STATISTIK By : Meiriyama Program Studi Teknik Informatika
UJI SATU SAMPEL Jakarta, 27 Maret 2013.
Pengujian Hipotesis Parametrik 2
Nonparametrik: Data Tanda
UJI HOMOGINITAS VARIANS
STATISTIKA NONPARAMETRIK PERTEMUAN KE-7 Fitri Catur Lestari, M. Si
Uji 1 Sampel Bag 1b (Uji Run)
Nonparametrik: Data Peringkat II
Bab 11B Nonparametrik: Data Peringkat II Bab 11B
Pengujian Hipotesis Parametrik1
Statistika Nonparametrik
Statistika 2 Pengujian Hipotesis Topik Bahasan: Universitas Gunadarma
Apakah data yang dimiliki berdistribusi normal ?
Analisis Ragam (ANOVA)
Uji Tanda (Sign-Test) Aria Gusti.
Uji Goodness of Fit : Distribusi Normal
Pengujian Hipotesis Satu Rata-rata Sampel besar (n > 30)
Bab 12 Nonparametrik: Data Tanda Bab
UJI HIPOTHESIS BEDA RATA-RATA
Pengenalan Dasar-dasar Statistika Non Parametrik
Kuliah 8-9 Statistika Non Parametrik Uji Friedman “Pengujian Hipotesis Komparatif k sample berpasangan” UJI KRUSKAL-WALLIS “Pengujian Hipotesis Komparatif.
Uji Mann-Whitney (U - Test) KELOMPOK 10 ELSA RESA SARI(H ) PUJI PUSPA SARI(H ) SARINA(H )
Nonparametrik: Data Runtun
Uji Hipotesis.
PENGERTIAN STATISTIK DAN STATISTIKA
PENGUJIAN HIPOTESIS.
MODUL VIII STATISTIKA NON PARAMETRIK
UJI HIPOTESIS (2).
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
CONTOH SOAL UJI HIPOTESA
CHI KUADRAT.
Pengujian Hipotesis Kuswanto, 2007.
UJI TANDA UJI WILCOXON.
Statistika Industri Week 2
( f 0 fe ) ( x ) fe 1 2  MODUL PERKULIAHAN SESI 2
Metode Statistik Non Parametrik
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
Pertemuan 10 Distribusi Sampling
STATISTIKA Pertemuan 12: Analisis Nonparametrik Dosen Pengampu MK:
METODE STATISTIK NONPARAMETRIK
Uji Goodness of Fit : Distribusi Normal
LUKMAN HARUN IKIP PGRI SEMARANG
BAB 14 PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
Statistik Non Parametrik
( f 0 fe ) ( x ) fe 1 2  MODUL PERKULIAHAN SESI 2
Pengujian Statistika Nonparametrik
UJI HIPOTESA.
STATISTIKA INFERENSI STATISTIK
Pengujian Hipotesis Kuliah 10.
Pengantar Statistika Bab 1 DATA BERPERINGKAT
UJI RATA-RATA.
PENGUJIAN HIPOTESIS Anik Yuliani, M.Pd.
Normalitas dan Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS KOMPARATIF
Analisis Variansi Kuliah 13.
Pertemuan ke 12.
2.4. Kruskal-Walls Test. Uji Kruskal-Wallis dikenal juga dengan Analisa Varian (ANOVA) untuk data berperingkat (ordinal), dimana nilai pengamatan diberikan.
Uji Dua Sampel Berpasangan
Pengujian Sampel Tunggal (1)
DISTRIBUSI SAMPLING Jaka Wijaya Kusuma M.Pd.
Transcript presentasi:

KULIAH 4 Statistika Non Parametrik UJI RUN TEST

Statistika Non-Parametrik UJI RUNTUN (RUNS TEST) Untuk menguji hepotesis bahwa sampel memang diambil secara acak Juga dapat untuk menentukan penyimpangan pengukuran dalam deretan waktu, yang diakibatkan oleh kecenderungan atau keberkalaan Prosedur: - Pencatatan hasil pengamatan berdasarkan urutannya - Beri tanda + jika besarnya > nilai median - Hilangkan hasil pengamatan yang = median - Urutan tanda + diuji keacakannya Statistika Non-Parametrik Statistika Non-Parametrik

Statistika Non-Parametrik Jika jumlah runtun lebih besar atau lebih kecil daripada yang diharapkan terjadi secara acak, maka hepotesis bahwa sampel diambil secara acak seharusnya ditolak Uji runtun keacakan didasarkan pada pada peubah acak V, yaitu jumlah semua urutan/runtun yang terjadi dalam seluruh pengamatan Nilai P(V < v* bila Ho benar) dalam Tabel A.18 n1= jumlah lambang yang paling sedikit muncul n2= jumlah lambang yang lebih sering muncul Ukuran sampel n = n1 + n2 Statistika Non-Parametrik Statistika Non-Parametrik

Statistika Non-Parametrik Jika jumlah runtun, misalnya v = 11, n1=5 dan n2 = 7, nilai-P dalam uji dua-arah: tolak Ho, tolak hepotesis bahwa nalai sampel terjadi secara acak Uji runtun dapat juga digunakan untuk mendeteksi kerusakan produk (defect) terjadi secara acak atau mengikuti trend atau periodik Statistika Non-Parametrik Statistika Non-Parametrik

Statistika Non-Parametrik Misal: 12 orang ditanya apakah mereka menggunakan produk tertentu, salah satu kemungkinan urutan jenis kelamin si tertanya: PPWWWPWWPPPP (W=Wanita, P=Pria) Dari pengamatan tsb: - Terdapat 5 W dan 7P  n1 = 5 dan n2 = 7 - Jumlah runtun v* = 5 - Untuk uji dua arah diperoleh nilai-P: P = 2P(V  5 bila Ho benar) = 2*0,197 = 0,395 > 0,05 ----- terima Ho (kejadian terjadi secara acak) Tabel A.18 Statistika Non-Parametrik Statistika Non-Parametrik

Statistika Non-Parametrik Contoh: Suatu mesin pengisi pasta ke dalam kaleng. Lakukan pengujian pada taraf signifikansi 0,1 apakah jumlah pasta yang diisikan oleh mesin tersebut berubah secara acak jika hasil pengamatan 15 kaleng yang diambil secara acak berisi sbb: 3,6 3,9 4,1 3,6 3,8 3,7 3,4 4,0 3,8 4,1 3,9 4,0 3,8 4,2 dan 4,1 liter. Jawab: 1) Ho: isi kaleng berubah secara acak 2) H1: isi kaleng berubah secara tidak cak 3)  = 0,1 4) Uji Statistik: V, jumlah total runtun Statistika Non-Parametrik Statistika Non-Parametrik

Statistika Non-Parametrik 5) Perhitungan: Dari sampel tsb di atas diperoleh nilai median = 3,9 Nilai pengamatan > 3,9 diberi tanda + Nilai pengamatan < 3,9 diberi tanda – Nilai pengamatan = 3,9 dihilangkan Diperoleh: - + - - - - + - + + - + + n1= 6 (jumlah simbul yang muncul lebih sedikit, jumlah tanda +) n2= 7 (jumlah simbul yang muncil lebih sering, jumlah tanda -) v* = 8 > n/2=13/2=6,5 Nilai-P = 2P(V ≥ 8 jika Ho benar) = 2 (1-P(V ≤ 7 bila Ho benar)) = 2*(1-0,5)= 1 > 0,1 (terima Ho, kejadian terjadi secara acak) Statistika Non-Parametrik Statistika Non-Parametrik

Statistika Non-Parametrik Jika n1 dan n2 meningkat, distribusi sampling V mendekati distribusi normal dengan rata-rata: dan varian: Sehingga, n1 dan n2 keduanya > 10, orang dapat menggunakan statistik berikut untuk menentukan daerah kritis untuk uji runtun Statistika Non-Parametrik Statistika Non-Parametrik