Statistika uji parametrik

  • View
    3.097

  • Download
    25

Embed Size (px)

DESCRIPTION

 

Text of Statistika uji parametrik

  • 1. STATISTIKA 1 Design by ; Radi saputra
  • 2. UJI PARAMETRIK 1. SAMPEL TUNGGAL 2. INDEPENDEN 3. DEPENDEN 2 Design by ; Radi saputra
  • 3. UJI PARAMETRIK SAMPEL TUNGGAL Kapan menggunakan uji parametrik sampel tunggal???? digunakan ketika ingin menguji suatu nilai rata-rata dari satu sampel, dengan dibandingkan dengan rata-rata sekelompok sampel-sampel lainnya. Atau untuk mengetahui apakah sampel tersebut berasal dari populasi tertentu, sementara tidak ada informasi mengenai populasi sampel tersebut, sehingga perlu dibandingkan dengan sampel-sampel dari populasi tertentu. Syarat penggunaan Uji t satu Sample : 1. Data harus berdistribusi normal Contoh : seorang peneliti ingin menguji produktivitas Varietas baru dari satu sampel lahan sawahnya, dengan dibandingkan dengan enam lahan sawah disekitarnya yang menggunakan varietas lama. Apakah ada perbedaan secara signifikan atau tidak. 3 Design by ; Radi saputra
  • 4. UJI PARAMETRIK SAMPEL TUNGGAL Latihan : seorang peneliti ingin menguji produktivitas Varietas baru dari satu sampel lahan sawahnya, dengan dibandingkan dengan enam lahan sawah disekitarnya yang menggunakan varietas lama. Apabila rata-rata produktifitas varietas baru adalah 8ton/ha, dan rata-rata produktifitas 6 sawah disekitarnya adalah Lahan 1 = 5ton/ha Lahan 2 = 7ton/ha Lahan 3 = 6,5ton/ha Lahan 4 = 7,5ton/ha Lahan 5 = 7ton/ha Lahan 6 = 6ton/ha Jika taraf signifikan sebesar 5% Apakah ada perbedaan secara signifikan atau tidak?? 4 Design by ; Radi saputra
  • 5. UJI PARAMETRIK SAMPEL TUNGGAL HIPOTESIS : H0 : Produktifitas tanaman padi dari varietas baru = Produktifitas tanaman padi dari varietas lama. H1 : Produktifitas tanaman padi dari varietas baru Produktifitas tanaman padi dari varietas lama. Taraf signifikansi 5% 5 Design by ; Radi saputra
  • 6. UJI PARAMETRIK INDEPENDEN LANGKAH PENYELESAIAN 1. Penuhi syarat data harus berdistribusi normal. Test data dengan Ketentuan: langkah berikut: Berdistribusi Normal bila sig. > 0,05 1. Klik analyze Descriptive statistics Expoler Tidak berdistribusi normal bila sig 0,05 5. Hilangkan centang Steam-and-leaf, dan centang Histogram. 6. Centang Normality plots with test. Klik Continue OK Maka data berdistribusi normal, sehingga One SampleT-test dapat dilanjutkan. Kemudian analisis pada table Test of Normality. Catatan: Gunakan Kolmogorov apabila sampel >50 Gunakan Shapiro Wilk apabila sampel 0,05 H0 ditolak : bila sig. < 0,05 maka H1 diterima. Maka 0,009 < 0,05 H0 ditolak dan H1 diterima H1 : Produktifitas tanaman padi dari varietas baru Produktifitas tanaman padi dari varietas lama. HIPOTESIS H0 : Produktifitas tanaman padi dari varietas baru = Produktifitas tanaman padi dari varietas lama. H1 : Produktifitas tanaman padi dari varietas baru Produktifitas tanaman padi dari varietas lama. 8 Design by ; Radi saputra
  • 9. UJI PARAMETRIK INDEPENDEN Kapan menggunakan uji parametrik INDEPENDEN???? digunakan ketika menguji data Antara variable satu tidak saling berkaitan atau INDEPENDEN. Syarat penggunaan INDEPENDEN 1. Data harus berdistribusi normal 2. Kedua sampelnya INDEPENDEN (tidak berhubungan) Contoh : 1. seorang ingin meneliti berat badan bayi yang diberi pemijatan akan lebih baik dari pada bayi yang tidak diberi pemijatan 2. Seorang peneliti ingin mengetahui apakah berat badan sapi yang diberikan jenis pakan A lebih baik dari yang diberi jenis pakan B. 9 Design by ; Radi saputra
  • 10. UJI PARAMETRIK INDEPENDEN Latihan : 1. Seorang peneliti ingin mengetahui berat badan bayi yang diberi pemijatan apakah lebih baik dari yang tidak dipijat. Datanya sebagai berikut. Signisifikansi 5% (0,05). HIPOTESIS H0: berat badan bayi yang dipijat = berat badan bayi yang tidak dipijat. H1: berat badan bayi yang dipijat berat badan bayi yang tidak dipijat. 10 Design by ; Radi saputra
  • 11. UJI PARAMETRIK INDEPENDEN No Berat badan perlakuan 1 3,4 Dipijat 2,7 Tidak dipijat 2 3,0 Dipijat 2,8 Tidak dipijat 3 2,9 Dipijat 2,7 Tidak dipijat 4 3,1 Dipijat 2,6 Tidak dipijat 5 3,0 Dipijat 2,8 Tidak dipijat 6 3,3 Dipijat 2,8 Tidak dipijat 7 3,7 Dipijat 3,1 Tidak dipijat 8 3,5 Dipijat 3,2 Tidak dipijat 9 3,6 Dipijat 2,9 Tidak dipijat 10 11 Berat badan perlakuan 3,2 Dipijat 3,3 Tidak dipijat Design by ; Radi saputra
  • 12. UJI PARAMETRIK INDEPENDEN LANGKAH PENYELESAIAN 1. Penuhi syarat data harus berdistribusi normal. Test data dengan Maka: langkah berikut: Berdistribusi Normal bila sig. > 0,05 1. Klik analyze Descriptive statistics Expoler Tidak berdistribusi normal bila sig Plots 5. Hilangkan centang Steam-and-leaf, dan centang Histogram. 0,23 > 0,05 6. Centang Normality plots with test. Klik Continue OK Kedua data berdistribusi normal, maka T-test Independen dapat Kemudian analisis pada table Test of Normality. dilanjutkan. Catatan: Gunakan Kolmogorov apabila sampel >50 Gunakan Shapiro Wilk apabila sampel 0,05 3. Kemudian :isikansig. < 0,05 maka H1 diterima. klik Define Group. H0 ditolak bila group variable dengan cara Group 1 isi angka 1 (Dipijat), group 2 di isi angka 2 (Tidak dipijat) Continue. Maka 4. Klik Options isi taraf kepercayaan 95% (didapat dari 100% dikurang 0,04 < 0,05 nilaidi terima berat badan bayi yang dipijat berat badan bayi H1 signifikansi(5%)) 5. Klik Continue OK. yang tidak dipijat. Kemudian analisislah pada table output apakan kedua data memiliki nilai variansi yang sama atau tidak. Apabila sig. >0,05 variansi sama Apabila sig 0,05 2. Pindahkan Sebelum_pelatihan sig 4. Klik Plots 0,05 0,177 > 5. Hilangkan centang Steam-and-leaf, dan centang Histogram. 6. Centang data berdistribusi normal, Klik Continue OK Kedua Normality plots with test. maka T-test Dependen dapat Kemudian analisis pada table Test of Normality. dilanjutkan. Catatan: Gunakan Kolmogorov apabila sampel >50 Gunakan Shapiro Wilk apabila sampel 0,05 2. H0 ditolak : bilaSebelum_pelatihan diterima. Variable Masukkan 1, dan sig. < 0,05 maka H1 ke Sesudah_pelatihan ke Variable 2. 3. Maka Klik Options isi taraf kepercayaan 95% (didapat dari 100% dikurang nilai < 0,05 0,000signifikansi(5%)) 4. Klik Continue OK. H1: Rata-rata penjualan sebelum mengikuti pelatihan Rata-rata Kemudian analisislah pada table output. penjualan sesudah mengikuti pelatihan 17 Design by ; Radi saputra
  • 18. 18 Design by ; Radi saputra