STATISTIK II Pertemuan 3: Metode Sampling dan Distribusi Sampling

Presentasi berjudul: "STATISTIK II Pertemuan 3: Metode Sampling dan Distribusi Sampling"— Transcript presentasi:

1 STATISTIK II Pertemuan 3: Metode Sampling dan Distribusi Sampling
Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si

2 Materi Metode sampling Distribusi sampling

3 Metode Sampling Sampel Non-probability Probability Simple Random
Stratified Judgment Convenience Cluster Systematic

4 Nonprobability Sampling
Dalam sampling non-probability, objek yang dijadikan sampel dipilih tanpa memperhatikan nilai probabilitasnya Convenience sampling  objek dipilih karena alasan kemudahan seperti hemat biaya dan mudah diperoleh Judgment sampling objek dipilih berdasarkan opini para ahli/expert

5 Probability Sampling Dalam probability sampling, objek dipilih sebagai sampel dengan mempertimbangkan nilai probabilitas Probability Samples Simple Random Systematic Stratified Cluster

6 Simple Random Sampling
Setiap individu dalam populasi memiliki kesempatan yg sama untuk terpilih sbg sampel Sampel diperoleh secara acak/random dengan bantuan tabel bilangan acak atau pembangkit bilangan acak

7 Systematic Sampling Tentukan ukuran sampel: n
Bagi kerangka sampel yg terdiri atas N individu menjadi n grup dengan k anggota: k=N/n Pilih satu individu secara acak dari grup 1 Lalu pilih setiap individu ke-k First Group N = 40 n = 4 k = 10

8 Stratified Sampling Bagi populasi menjadi dua atau lebih subgrup (disebut strata) dengan karaketristik tertentu Lakukan simple random sampling untuk setiap strata secara proporsional Kombinasikan sampel yg diperoleh dari setiap strata Populasi dibagi menjadi 4 strata

9 Cluster Sampling Populasi dibagi menjadi beberapa cluster yg merepresentasikan populasi Lakukan simple random sampling untuk cluster yang terbentuk Populasi dibagi manjedi16 cluster Sampel diplih secara random

10 Distribusi Sampling Distribusi sampling adalah distribusi dari semua kemungkinan hasil statistik suatu sampel yang dipilih dari populasi asal Sebagai contoh, misalkan dipilih sampel 50 mahasiswa dari suatu universitas berdasarkan IPK. Jika diperoleh 50 sampel yang berbeda, maka rata-rata IPK masing2 sampel akan berbeda. Yang menjadi pusat perhatian adalah distribusi rata-rata IPK dari semua kemungkinan sampel yang ada.

11 Membangun Distribusi Sampling
Diasumsikan terdapat populasi… Ukuran populasi N=4 Variabel random, X=usia Nilai dari X: 18, 20, 22, 24 (tahun) D A C B Chap 7-11

12 Membangun Distribusi Sampling
Ringkasan parameter populasi P(x) .3 .2 .1 x A B C D Distribusi Uniform

13 Membangun Distribusi Sampling
Misalkan diambil sampel berukuran 2 atau n=2, sehingga kemungkinan kombinasi sampel yang mungkin yaitu 16 rata-rata sampel 1st Obs 2nd Observation 18 20 22 24 18,18 18,20 18,22 18,24 20,18 20,20 20,22 20,24 22,18 22,20 22,22 22,24 24,18 24,20 24,22 24,24 16 kemungkinan sampel Chap 7-13

14 Distribusi sampling dari semua rata-rata sampel
Membangun Distribusi Sampling Distribusi sampling dari semua rata-rata sampel Distribusi Rata2 Sampel 16 rata2 sampel _ P(X) .3 .2 .1 _ X (tidak lagi uniform)

15 Ringkasan statistik distribusi sampling:
Membangun Distribusi Sampling Ringkasan statistik distribusi sampling: Note: bilangan pembagi adalah 16, karena terdapat 16 sampel berbeda yang berukuran 2 Chap 7-15

16 Distribusi Populasi vs Distribusi Sampling
Distribusi rata2 sampel n = 2 _ P(X) P(X) .3 .3 .2 .2 .1 .1 _ X A B C D X Chap 7-16

17 Distribusi Sampling Rata-rata: Standar Error Rata-rata
Sampel yang berbeda dengan ukuran yg sama akan menghasilkan rata-rata sampel yg berbeda Ukuran keragaman/variabilitas rata2 sampel yang ada disebut Standard Error Rata-rata: Note: standar error rata-rata akan semakin kecil seiring pertambahan ukuran sampel

18 Distribusi Sampling Rata-rata: Jika Populasi Normal
Jika populasi asal berdistribusi normal dengan mean μ and standar deviasi σ, maka distribusi sampling rata-rata juga berdistribusi normal dengan dan

19 Nilai Z Distribusi Sampling Rata-rata
Nilai Z dari distribusi sampling : Di mana: = rata-rata sampel = rata-rata populasi = standar deviasi populasi n = ukuran sampel

20 Distribusi Sampling Rata-rata: Jika populasi tidak normal
Terapkan Teori Limit pusat : Apabila populasi asal tidak normal, Maka rata-rata sampel akan berdistribusi mendekati (approximately normal) selama ukuran sampel cukup besar (as long as the sample size is large enough) dan

21 Distribusi Sampling Rata-rata: Jika populasi tidak normal
Distribusi populasi Karakteristik distribusi: Ukuran pemusatan Distribusi sampling (menjadi normal seiring pertambahan n) Variasi Larger sample size Smaller sample size

22 Berapa nilai ukuran sampel dikatakan besar/cukup besar?
Berdasarkan teori limit pusat, suatu sampel dikatakan cukup besar apabila ukuran sampel tersebut lebih dari 30 atau n ≥ 30

23 Contoh Misalkan suatu populasi memiliki mean μ = 8 dan standar deviasi σ = 3. Dari populasi tsb diambil sampel secara acak berukuran n = 36 Berapa probabilitas rata-rata sampel yang terpilih terletak diantara 7.8 dan 8.2?

24 Contoh: Distribusi Sampling Rata-rata
Solusi: Bahkan jika populasi tidak berdistribusi normal, teorema limit pusat dapa digunakan (n ≥ 30) … sehingga distribusi sampling rata-rata mendekati normal … dengan rata-rata = 8 …dan standar deviasi

25 Contoh: Distribusi Sampling Rata-rata
Distribusi Populasi Distribusi Sampling Distribusi Normal Standar ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Sampel Standardize ? ? Z X

26 TUGAS 1. PT Arung memiliki 7 karyawan produksi (anggap sbg populasi). Pendapatan karyawan2 tsb sbg berikut Hitung mean populasi. Hitung masing2 mean sampel untuk setiap sampel berukuran 2. Berapa nilai rata2/mean dari distribusi sampling? Karyawan Pendapatan (Rp juta) A 7 E B F 8 C G 9 D

27 2. Biaya kontrak sebuah rumah di daerah Lowokwaru secara umum berdistribusi normal dengan mean=15 juta rupiah/th dan standar deviasi=3 juta rupiah/th. Berapa probabilitas mendapatkan rumah dengan biaya kontrak kurang dari 13 juta rupiah/th bila terdapat 9 unit rumah yang siap dikontrakkan? Berapa probabilitas mendapatkan rumah dengan biaya kontrak antara juta rupiah/th? (n=9).