Statistika Inferensial Parametrik Non Parametrik

  • View
    143

  • Download
    19

Embed Size (px)

Text of Statistika Inferensial Parametrik Non Parametrik

1. Marhaban Ya Ramadhan Selamat menempuh ibadah puasa dan menjalankan ibadah UAS di bulan suci Ramadhan. 2. Materi UAS SI~ Mc.Nemmar, Wilcoxon 3. Tes Uji Hipotesa Bivariat Referensi : 4. Isi slides ini ((belum)) teruji secara klinis dan laboratorium benar, jadi bisa langsung cek sumber referensi diatas untuk kebenarannya. Edisi Pra UAS. Kebenaran itu sifatnya relatif. Quotes pak Yud. 5. Jadi kita mau ngapain? OHHH Uji hipotesa... Denger denger caranya banyak banget. Ada Wilcoxon lah, chi square yang dibacanya kai skuer, de el el... Terus banyak alat, cara pake nya gimana di tiap rumus itu?? -PUSING?? ~mulai aja dulu~~ 6. Untuk membantu pilihan pake pengujian yang mana ada baiknya kita liat dulu tabel daftar menu beserta komposisinya. Ini sumbernya dari referensi buku yang pertama.... Kayanya gue rebus indomie aja dah di kosan.... 7. The Real Menu Masalah Skala Pengukuran Jenis Hipotesa, apakah itu? Komparatif Tdk berpasangan Berpasangan Korelatif Numerik Kategorik (Ordinal) Kategorik (nominal /ordinal) Pizza Kruskal Wallis Penyet Man Whitney Goreng One way ANOVA Kwetiaw t jomblo 2 kel > 2 kel Friedman Rice Uduk Wilcoxon Repeated ANOVA Nambah Kwetiaw t berpasangan 2 kel > 2 kel PAHE Pearson* Asam Manis Spearman Keripik Koefi Kontingensi Lambda Coming soon! Teh tarik Chi square Soda Gembira Fisher Kolmogorof Anget (tabel B x K) Dawet Mc. Nemmar Wilcoxon Friedman (Prinsip P x K) Berikut Menu yang bisa dipesan~~ Tapi milih menu nya gak sesimpel di warung penyetan, ada syaratnya Abis gitu, lihat skala pengukuran data kalian itu apa?? Terus cek apakah datanya jenis yang berpasangan atau tidak? Juga jumlah pasangannya di tentukan berapa? 8. The Real Menu I Masalah Skala Pengukuran Jenis Hipotesa Komparatif Tdk berpasangan Berpasangan Korelatif Numerik Kategorik (Ordinal) Kategorik (nominal /ordinal) Kruskal Wallis Man Whitney One way ANOVA Uji t tidak berpasangan 2 kel > 2 kel FriedmanWilcoxon Repeated ANOVA Uji t berpasangan 2 kel > 2 kel Pearson* Spearman Koefisien Kontingensi Lambda Chi square Fisher Kolmogorof (tabel B x K) Mc. Nemmar Wilcoxon Friedman (Prinsip P x K) 9. Ilmu itu relatif kebenarannya, ada peta tabel uji hipotesa versi buku lainnya, intinya sama dengan tabel semula. Tapi ini lebih dipisahkan jika skala data nya nominal dan ordinal... ^^ Sumber tabel buku ini : Prof Dr. Sugiyono.. Uji apa aja yang udah pernah kita pelajari? Check it out~ 10. The Real Menu II Masalah Skala Pengukuran Jenis Hipotesa Komparatif Tdk berpasangan Berpasangan Korelatif Numerik Kategorik (Ordinal) Nominal Kruskal Wallis Man Whitney One way ANOVA Uji t tidak berpasangan 2 kel > 2 kel Friedman Wilcoxon Sign test Repeated ANOVA Uji t berpasangan 2 kel > 2 kel Pearson* Spearman Koefisien Kontingensi Lambda Fisher Exact Chi kuadrat Mc. Nemmar Chi Kuadrat Chi kuadrat 11. HIPOTESIS?? Daerah Kritis?? 12. Ketika kita ingin memilih dengan Uji apa hipotesa di atas, (menu Uji hipotesa). Kita perlu tentukan dulu, hipotesa yang kita buat akan mengarah ke mana. Ada hipotesa komparatif dan korelasi (asosiatif). Nah dari masing masing hipotesa komparatif dan korelasi, nanti kebagi lagi ada hipotesa komparatif dua arah atau komparatif satu arah....... Begitupun dengan hipotesa korelasi.. 13. Uji Hipotesa Komparatif Menguji parameter populasi yang berbentuk perbandingan melalui ukuran sampel yang juga bentuk perbandingan. Menguji generalisasi (signifikansi hasil penelitian) yang berupa perbandingan keadaan variabel dari dua sampel atau lebih. 14. reduksi PARAMETER POPULASI 1 : 2 : n STATISTIK Mean1 : mean2 : meand n Membuat generalisasi = berbentuk komparasi dua sampel atau lebih, menguji hipotesa komparatif 15. Terdapat dua model hipotesis komparasi, yaitu berpasangan atau tidak berpasangan (independen). Tau dari mana data itu berpasangan atau tidak berpasangan? Relation status fb? Bio twitter? -__- not as simple as that~~ 16. Kemudian, perjalanan tidak usai sampai disana saja. Kalo udh tau data berpasangan atau tidak, kita kembali menentukan jumlah kelompok data tersebut. Apakah minimal dua atau lebih dari dua...Keledainya si.... Data berpasangan, kita cari tau lagi, dia berpasangan cukup satu (1+1=2), atau poligami (one isnt enough) (>2 kel) Lalu bagaimana nasib si data tidak berpasangan? Ohh.. Rupanya si data tanpa pasangan ini, udah pasang ranjau ke banyak org (TP gitu), bisa ke seorang aja cukup (2 kel), atau malah TP ke banyak org (>2 kel), tapi.... ga da yang goal gitu. Jadi tetap tanpa pasangan 17. The Real Menu I Masalah Skala Pengukuran Jenis Hipotesa Komparatif Tdk berpasangan Berpasangan Korelatif Numerik Kategorik (Ordinal) Kategorik (nominal /ordinal) Kruskal Wallis Man Whitney One way ANOVA Uji t tidak berpasangan 2 kel > 2 kel FriedmanWilcoxon Repeated ANOVA Uji t berpasangan 2 kel > 2 kel Pearson* Spearman Koefisien Kontingensi Lambda Chi square Fisher Kolmogorof (tabel B x K) Mc. Nemmar Wilcoxon Friedman (Prinsip P x K) 18. The Real Menu II Masalah Skala Pengukuran Jenis Hipotesa Komparatif Tdk berpasangan Berpasangan Korelatif Numerik Kategorik (Ordinal) Nominal Kruskal Wallis Man Whitney One way ANOVA Uji t tidak berpasangan 2 kel > 2 kel Friedman Wilcoxon Sign test Repeated ANOVA Uji t berpasangan 2 kel > 2 kel Pearson* Spearman Koefisien Kontingensi Lambda Fisher Exact Chi kuadrat Mc. Nemmar Chi Kuadrat Chi kuadrat 19. Jadi.... Kapan saat nya pakai? 1. T test 2. Man whitney 3. Kruskal walles 4. Wilcoxon 5. Sign test 6. Chi square 7. Mc Nemmar 20. Komposisi Pilih Menu 1. Kenali dulu data kalian apa skalanya? Numerik (rasio & interval), atau Kategorik (nominal & ordinal) 2. Kenali bentuk hipotesa (komparatif atau korelatif), sejauh kita berjalan baru sampai bahas slides soal hipotesa komparatif. 3. Kalo udah dapet hipotesa komparatif (sejauh slides ini), tentukan datanya jomlo apa udh double 4. Terus tentuin jumlah kelompoknya 5. Then dapat menu yang pas untuk di uji~^^ 21. Simak ke empat ilustrasi berikut, untuk mengetahui data berpasangan atau tidak.^^ Sumber : Bapak Sopiyudin Dahlan. Siapa? --Penulis buku . 22. Ilustrasi 1 : Dua Kelompok, Tidak Berpasangan Mau mengukur tekanan darah suatu subjek. Nah...subjeknya itu ada kelompok rural dan kelompok urban.... Jadii... Kita punya dua kelompok data, yaitu : 1. Kelompok data tekanan darah rural 2. Kelompok data tekanan darah urban Tapi kelompok rural dan urban, bukanlah sebuah pasangan, krn individu dlm kel itu beda. 23. Ilustrasi 2 : Dua Kelompok Berpasangan Pada bulan Januari 2014 dan Juni 2014, mahasiswa FKM diukur berat badannya. Nahh.. Didapatkan dua kelompok data, yaitu : 1. Berat mhs fkm bulan Januari 2. Berat mhs fkm bulan Juni, Data berpasangan, karena individu dari kedua kelompok data adalah sama... 24. Ilustrasi 3 : Kelompok berpasangan karena matching Ilustrasi sama kaya ilustrasi satu, soal data tekanan darah. Hanya aja, pada kelompok rural dan kelompok urban dipilihkan dengan karakteristik yang sama pada kedua kelompok tersebut. 25. Ilustrasi 4 : Kelompok berpasangan karena design cross over Suatu pengujian kelompok diberikan obat A, kemudian setelah selesai pendataan pada kelompok yang diberi obat A. Kelompok tersebut selanjutnya memperoleh perlakuan diberikan obat B. Ada dua kelompok data, yaitu : 1. Diberikan obat A 2. Diberikan obat B, dan berpasangan karena individu yg dpt obat A sama dengan obat B 26. Berpasangan atau Tidak Berpasangan Suatu kelompok data dikatakan berpasangan apabila berasal dari kelompok individu yang sama, karena itu datanya pengulangan, karena matching, ataupun crossover. Kelompok data dikatakan tidak berpasangan, apabila dari subjek individu yang berbeda, tanpa adanya seleksi matching.