Parametrik : distribusi normal, data interval dan rasio.

1. STATISTIK NON PARAMETRIK Parametrik : distribusi normal, data interval dan rasio. Non Parametrik : distribusi bebas, data kontinu

2. Uji Satu Sampel

3. Uji Binomial • Data numerik dan Variabel dikotomi • Jika tidak dikotomi :tentukan cut point • H0 : Frek. Observasi kategori I = frek. Observasi kategori II • H1 : Frek. Observasi kategori I  frek. Observasi kategori II

4. Uji Khi-Kuadart • Uji hipotesis proporsi relatif kasus yang dikelompokkan ke dalam beberapa grup yang saling bebas. • H0 : Proporsi seluruh kategori bernilai sama. • H1 : ada proporsi dari kategori yg dibandingkan bernilai tidak sama • H0 : Proporsi kategori yang ada sama dgn nilai yg telah ditentukan. • H1 : Proporsi kategori yg ada tidak sama dengan nilai yg telah ditentukan

5. Uji Run • Menguji keacakan urutan kejadian dari 2 macam harga suatu variabel dikotomi. • H0 : Urutan kejadian dlm suatu barisan bersifat random. • H1 : Urutan kejadian dlm suatu barisan bersifat tidak random.

6. Kolmogorov Smirnov • Uji kesesuaian dgn dist. Teoritis. • H0 : Data sesuai dgn salah dist. teoritis. • H1 : tidak sesuai dengan salah satu dist teoritis

7. Uji Dua Sampel Independen

8. Mann-Whitney U • Alternatif lain uji T dua sampel bebas • Perhitungannya berdasarkan frek. Teramati • H0 : Dua sampel bebas berasal dari populasi yg identik atau memp rata2 yang sama. • H1 : dua sampel bebas berasal dari populasi berbeda

9. Uji Mann-whitney R1 : Total peringkat salah satu sampel

10. Contoh: suatu perusahaan besar diduga menerapkan diskriminasi penggajian atas gender. Sebanyak 24 sampel dari antara karyawan dan gajinya ditunjukkan tabel berikut: Wanita 22.5 19.8 20.6 24.7 23.2 19.2 18.7 Pria 21.9 21.6 22.4 24.0 24.1 23.4 21.2 Wanita 20.9 21.6 23.5 20.7 21.6 Pria 23.9 20.5 24.5 22.3 23.6 Berdasarkan data di atas, apakah ada alasan untuk percaya pada taraf nyata 0.05 bahwa telah terjadi diskriminasi penggajian berdasarkan gender? Jawab: Dik: data di atas dan  = 0.05 Dit : Uji hipotesis perbedaan gaji antara pria dan wanita

11. Jawab: • H0 : Tidak ada perbedaan antara rata-rata gaji wanita dengan rata-rata gaji pria, atau rata-rata gaji wanita dan pria berasal dari populasi yang berdistribusi sama, atau 1 = 2 • H1 : ada perbedaan antara rata-rata gaji wanita dengan rata-rata gaji pria atau 1  2 •  = 0.05 • Wilayah kritik : zhit<-z0.025 atau zhit>z0.025 atau zhit < -1.96 atau zhit > 1.96 • Perhitungan: • Pertama, urutkan dan berikan berikan • Jumlah peringkat salah satu sampel • Hitung nilai E(U), var(U) dan z

12. R1= 1+2+3+5+6+7+10+10+15+16+18+24=117 • E(u) = (12X12)/2=72 • Var(U)=(12)(12)(25)/12=300 • U=12x12+(12x13)/2=105 • Z=(105-72)/300=1.91 • Keputusan : karena zhit < 1.96 dan zhit > -1.96, maka terima H0

13. Kolmogorov-Smirnov Z • Sensitif thd perbedaan kedua populasi • Perhitungannya membandingkan dist kumulatif kedua populasi • H0 : Dua sampel bebas berasal dari populasi yg berdist sama. • H1 : dua sampel bebas berasal dari populasi yang berdistribusi tidak sama.

14. Runs Wald-Wolfowitz • Minimum utk skala ordinal • Sensitif thd berbagai perbedaan dlm kedua populasi. • Kurang powerful dibandingkan Mann Whitney • Hipotesis alternatif lebih luas dibandingkan Mann Whitney • H0 : Dua sampel bebas berasal dari populasi yg berdistribusi sama. • H1 : dua sampel bebas berasal dari populasi yg berdistribusi tdk sama.

15. Run Woldfowitz R adalah jumlah run atau pergantian antara urutan dalam data

16. Contoh: ujilah apakan urutan pengambilan sampel pada kasus Mann Whitney di atas acak atau tidak pada taraf nyata uji 0.05? • Jawab: Dik: F = wanita dan M adalah pria Data : F F F M F F F M M F F M M M F F M F M M M M M F n1 = 12 dan n2 = 12,  = 0.05 Dit : Uji keacakan data Jawab: • H0 : Urutan pengambilan sampel adalah acak • H1 : Urutan pengambilan sampel tidak acak •  = 0.05 • Wilayah kritik : zhit<-z0.025 atau zhit>z0.025 atau zhit < -1.96 atau zhit > 1.96 • Perhitungan: • Hitung jumlah run (R). R = 11, artinya ada 11 kali pergantian data antara urutan F dan M

17. Kesimpulan : karena zhit > ztabel (-1.96), maka terima H0

18. Reaksi Ekstrim Moses • Menguji apakah suatu grup percobaan menunjukkan reaksi defensif dibandingkan grup kontrol. • H0 : grup percobaan=grup kontrol. • H1 : grup percobaangrup kontrol

19. Uji Dua Sampel Tidak Bebas

20. Uji Tanda • Menghitung selisih kedua sampel berpasangan. • Menggunakan distribusi binom • Jika data banyak, dapat didekati menggunakan distribusi normal • Distribusi diasumsikan kontinu. • Hitung S (jumlah selisih dengan tanda +) • H0 : p=0.5 • H1 : p0.5 atau p>0.5 atau p0.5

21. Uji tanda Sejumlah 10 pasangan suami istri yang baru menikah dipilih secara acak dan ditanyakan secara terpisah pada masing-masing istri dan suami, berapa jumlah anak yang mereka inginkan. Informasi yagn didapat adalah sebagai berikut: Ujilah apakah kita dapat mengatakan bahwa wanita (istri) menginginkan anak lebih sedikit dibandingkan pria (suami)? Taraf nyata uji 0.01

22. Penyelesaian kasus suami istri • Dik : data di atas,  = 0.01 • Dit. : apakah ada perbedaan jumlah anak yang diinginkan antara istri dengan suami? • Jawab : • H0 : Tidak ada perbedaan jumlah anak yang diinginkan antara suami dan istri, atau p = 0.5 • H1 : Ada perbedaan jumlah anak yang diinginkan antara suami dan istri, p < 0.5 • Taraf nyata uji : 0.01 • Wilayah kritik : P(S  s) <  • Perhitungan :

23. Perhitungan: S = 3, distribusi Binom dengan n = 9 dan p = 0.5 • Menggunakan tabel Binom, maka akan diperoleh: P(S  3) = 0.2539 • Keputusan, karena P(S  3) = 0.2539 > 0.05, maka terima H0.

24. Uji McNemar • Menguji perbedaan sebelum dan sesudah • H0 : tidak terdapat perbedaa dari sebelum dan sesudah perlakuan. • H1 : Terdapat perbedaa dari sebelum dan sesudah perlakuan

25. Wilcoxon • Memperhitungkan tanda dan besarnya selisih. • H0 : Tidak terdapat perbedaan dari perlakuan 1 dan 2. • H1 : Terdapat perbedaan antara perlakuan 1 dan 2 • Rumus : E(T+) = n(n+1)/4 var(T+) = n(n+1)(2n+1)/24

26. Uji K Sampel Saling Bebas

27. Kruskal-Wallis • Alternatif uji satu arah ANOVA. • Perbedaan hanya variasi yg terjadi secara kebetulan. • Sampel berasal dari distribusi kontinu. • H0 : Sampel yang diperbandingkan mempunyai nilai rata-rata yg sama. • H1 : Sampel yang diperbandingkan tidak mempunyai nilai rata-rata yg sama

28. Median • Menguji apakah k kelompok bebas berasal dari populasi yg sama atau memp. Median sama. • H0 : Sampel yang diperbandingkan mempunyai median sama. • H1 : Sampel yang diperbandingkan tidak mempunyai median sama

29. Uji K Sampel Tidak Bebas

30. Friedman • Uji lain ANOVA one way. • H0 : K perlakuan yang dibandingkan adalah sama. • H1 : Paling tidak ada satu perlakuan yang dibandingkan yang tdk sama.

31. Kendall-W • Menguji kesesuaian antar penguji • Skor dalam bentuk peringkat • H0 : K perlakuan yang dibandingkan adalah sama. • H1 : Paling tidak ada satu perlakuan yang dibandingkan yg tdk sama.

32. Cochran'Q • Beberapa variabel dikotomi • Perhitungannya berdasarkan median. • Pengembangan dari uji McNemar. • H0 : Kemungkinan sukses adalah sama utk masing2 kondisi/produk. • H1 : Paling tidak ada yang mempunyai kemungkinan sukses berbeda

33. Data1

34. Data2

35. Penerimaan kemasan

38. Data 3. Jangka waktu (bln) penyembuhan korban narkoba

40. Data 4. Persepsi dan harapan H A R A P A N

41. SESUDAH PERLAKUAN H A R A P A N

43. H0 : Tidak ada perbedaan persepsi terhadap kursus peserta sebelum dan sesudah kursus • H1 : ada perbedaan…..dst