360 likes | 1.39k Views
Uji Kolmogorov-Smirnov Uji Shapiro-Wilk. Raissa Samantha Hutajulu 11.6851 / 2-I. Raissa Samantha Hutajulu NIM 11.6851 / Kelas 2-I. Uji Kolmogorov-Smirnov. Penjelasan.
E N D
Uji Kolmogorov-SmirnovUji Shapiro-Wilk Raissa Samantha Hutajulu 11.6851 / 2-I Raissa Samantha Hutajulu NIM 11.6851 / Kelas 2-I
Uji Kolmogorov-Smirnov Penjelasan Test ujiKolmogorov Smirnov merupakansuatugoodness-of-fit.Artinya, yang diperhatikanadalahtingkatkesesuaianantaradistribusiserangkaianhargasampel (skor yang diobservasi) dengansuatudistribusiteoritistertentu. Tesujiinimenetapkanapakahskordalamsampeldapatsecaramasukakaldianggapberasaldarisuatupopulasidengandistribusiteoritisitu. UjiKolmogorov Smirnov merupakansuatuuji yang sangatbermanfaat, karenaujiinidigunakanuntukmengujihipotesistentangkecocokan (goodness-of-fit ) data ordinal padasuatudistribusi.
Uji Kolmogorov-Smirnov Prinsip dan Metode D= maks | F0(x) -SN(x) | = deviasimaksimum Prinsipdasaranalisis Memperbandingkanselisihpeluangobservasidenganpeluangteoritisdalambentukkumulatif. Metode F0(x) = suatufungsikumulatifteoritisdibawah H0 SN(x) = distribusifrekuensikumulatif yang diobservasidarisuatusampel random dengan N observasi.Dimana x adalahsembarangskor yang mungkin SN(x) = k/n -->> k samadenganbanyakobservasi yang samaataukurangdari x. Dibawah H0 bahwasampelitutelahditarikdaridistribusiteoritistertentu, makadiharapkanuntuksetiapharga x, SN(x) harusmendekati F0(x) ataudiharapkanselisihantara SN(x) dan F0(x) adalahkecil. UjiKolmogorov Smirnov memusatkanpadapenyimpangan (deviasi) yang terbesar.
Uji Kolmogorov-Smirnov Prosedur Pengujian 1. Ho : f1 = f2 = ... = fn H1 : f1 ≠ f2 ≠ ... ≠ fn 2. α = ... 3. Aturskor-skor yang diobservasidalamdistribusikumulatifdenganmemasangkansetiap interval SN(x) dengan interval F0(x) yang sebanding. Misalkanbanyakkategoriada 5, yang diukurmenurutskalaordinal
Uji Kolmogorov-Smirnov Prosedur Pengujian 4. TentukanStatistikUji = maks | F0(x) -SN(x) | 5. Keputusan : Tolak H0jikaphitung ≥ Dαterimadalamhallainnya. DαTabel F 6. Kesimpulan : ...
Uji Kolmogorov-Smirnov Contoh Soal Seorangahlipembuatkueinginmengujiapakahadakecenderunganseleraterhadapkadargulacampurankuenya. Ia membuat 8 macamcampurankue yang berbedakadargulanya.Campurankue A mempunyaikadargula yang paling rendah.Kemudiankue H yang paling tinggikadargulanya.Kemudiandiamempersilahkanhasilolahannyauntukdiujioleh 16 orangpenguji, kue mana yang paling disenangi.Hasilpengujianmenunjukkanbahwajumlah yang memilihkueadalah : A=0, B=1, C=2, D=5, E=5, F=2, G=1, H=0 Apakahkadargulamempengaruhiselerapilihan? Gunakan α = 5 %
Uji Kolmogorov-Smirnov Pembahasan 1. Ho : fa = fb = fc = fd = fe = fg = fh H1 : fa ≠ fb ≠ fc ≠ fd ≠ fe ≠ fg ≠ fh 2. α = 5% 3. Statistik uji Tolak H0jikaphitung>Dα Untuk α = 5 %, Dα = 0,454 4. Hitung statistik uji: D = maks | F0(x) -SN(x) | = 0,1875
Uji Kolmogorov-Smirnov Pembahasan 5. Keputusan : D = 0,1875 < Dα = 0,454sehingga H0diterima. 6. Kesimpulan : Dengan tingkat kepercayaan 95%, dapat disimpulkan bahwa kadargulamempengaruhipilihandalammemilihjeniskue.
Uji Shapiro-Wilk Metode Shapiro-Wilkmenggunakan data dasar yang belumdiolahdalamtabel distribusifrekuensi. Data diurutkan, kemudiandibagidalamduakelompok untukdikonversidalam Shapiro-Wilk. Dapatjugadilanjutkan transformasidalamnilai Z untuk dapatdihitungluasankurva normal.
Uji Shapiro-Wilk 2. Persyaratan : a. Data berskala interval atau ratio (kuantitatif) b. Data tunggal/belum dikelompokkan pada tabel distribusi frekuensi c. Data dari sampel random 3. Signifikasi Signifikasi dibandingkan dengan tabel Shapiro-Wilk. SignifikansiujinilaiT3dibandingkandengannilaitabel Shapiro Wilk, untukdilihatposisinilaiprobabilitasnya(p). Jikanilai p lebihdari 5%, maka Ho diterima. Jikanilai p kurang dari 5%,maka Ho ditolak. Jikadigunakanrumus G, makadigunakantabeldistribusinormal.
Uji Shapiro-Wilk Contoh soal Sebuah penelitian dilakukan untuk mengetahui banyaknya mahasiswa yang memakai smart phone di STIS dengan mengambil sampel sebanyak 12 kelas di STIS. Dari hasil survey didapatkan banyaknya mahasiswa yang memakai smart phone per kelasnya sebanyak 35, 10, 18, 14, 22, 23, 29, 17, 17, 30, 34, 13. Dengan metode Shapiro-Wilk, apakah data berdistribusi normal? α = 5 %
Uji Shapiro-Wilk Pembahasan 1. Ho : data berdistribusi normal H1 : data tidak berdistribusi normal 2. α = 5% 3. Statistik uji: DATA DIURUTKAN TERLEBIH DAHULU
Uji Shapiro-Wilk Pembahasan T3 = ((27,0028)^2)/781,67 = 0,932816 4. Hitung nilai statistik uji : Pada tabel Shapiro-Wilk (N=12) 0,932816 terletak di antara 0,883 (α=0,1) dan 0,943 (α=0,5). RR = {α | 0,1 < α < 0,5} 5. Keputusan : Karena α (0,05) < 0,1 maka terima H0 6. Kesimpulan : Dengan tingkat kepercayaan 95%, maka dapat disimpulkan bahwa data tersebut berdistribusi normal.
Uji Shapiro-Wilk Pembahasan Cara lain adalah menggunakan G : G = b12 + c12 + ln((T3 – d12)/(1-T3)) G = -3,731 + 1,571 + ln((0,932816-0,327)/(1-0,932816)) G = 0,03914 = 0,04 Hasil nilai G merupakan nilai Z pada distribusi normal, yang selanjutnya dicari nilai proporsi (p) luasan pada tabel distribusi normal. Berdasarkan nilai G = 0,04 maka nilai proporsi luasan = 0,5160. Karena nilai tersebut di atas nilai α= 0,05 maka H0 diterima. Kesimpulannya data tersebut berdistribusi normal.
terima kasih atas perhatiannya!