1 / 29

Statistik Non Parametrik

Statistik Non Parametrik. DIAKHIR PERTEMUAN MAHASISWA MENGENAL DATA DAN JENISNYA, MENGETAHUI KEGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK MEMBUAT HIPOTESIS UJI STATISTIK. KENAL. DATA. YANG DIMILIKI. DATA. HITUNG. DATA. NOMINAL. DATA. HITUNG. (TIDAK BERBEDA). JENIS KELAMIN WAKTU HARI WARNA.

jesus
Download Presentation

Statistik Non Parametrik

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Statistik Non Parametrik • DIAKHIR PERTEMUAN MAHASISWA • MENGENAL DATA DAN JENISNYA, • MENGETAHUI KEGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK • MEMBUAT HIPOTESIS UJI STATISTIK

  2. KENAL DATA YANG DIMILIKI

  3. DATA

  4. HITUNG DATA

  5. NOMINAL DATA HITUNG (TIDAK BERBEDA)

  6. JENIS KELAMIN WAKTU HARI WARNA NOMINAL(TIDAK BERBEDA)

  7. NOMINAL (TIDAK BERBEDA) HITUNG ORDINAL (ADA BEDA) DATA

  8. ORDINAL (ADA BEDA) YA – TIDAK SANGAT SUKA - SUKA - KURANG SUKA SANGAT ENAK - ENAK – CUKUP ENAK – TIDAK ENAK NILAI BISA BERVARIASI, JARAK HARUS SAMA

  9. NOMINAL (TIDAK BERBEDA) HITUNG DATA ORDINAL (ADA BEDA)

  10. NOMINAL (TIDAK BERBEDA) HITUNG ORDINAL (ADA BEDA) DATA UKUR

  11. TIDAK ABSOLUT (SUHU, PERSEPSI) INTERVAL UKUR

  12. TIDAK ABSOLUT (SUHU, PERSEPSI) INTERVAL UKUR ABSOLUT (BERAT, TINGGI) RASIO

  13. NOMINAL (TIDAK BERBEDA) HITUNG ORDINAL (ADA BEDA) DATA TIDAK ABSOLUT (SUHU, PERSEPSI) UKUR TIDAK ABSOLUT (SUHU, PERSEPSI)

  14. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK MULAI TIPE DATA

  15. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK MULAI ? NOMINAL / ORDINAL TIPE DATA

  16. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK MULAI STATISTIK NON-PARAMETRIK NOMINAL / ORDINAL TIPE DATA

  17. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK MULAI STATISTIK NON-PARAMETRIK NOMINAL / ORDINAL TIPE DATA INTERVAL / RASIO ?

  18. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK MULAI STATISTIK NON-PARAMETRIK NOMINAL / ORDINAL TIPE DATA INTERVAL / RASIO DISTRIBUSI DATA

  19. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK MULAI STATISTIK NON-PARAMETRIK NOMINAL / ORDINAL TIPE DATA INTERVAL / RASIO DISTRIBUSI DATA TIDAK NORMAL

  20. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK MULAI STATISTIK NON-PARAMETRIK NOMINAL / ORDINAL TIPE DATA INTERVAL / RASIO DISTRIBUSI DATA TIDAK NORMAL NORMAL

  21. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK MULAI STATISTIK NON-PARAMETRIK NOMINAL / ORDINAL TIPE DATA INTERVAL / RASIO DISTRIBUSI DATA TIDAK NORMAL NORMAL BESAR SAMPEL

  22. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK MULAI STATISTIK NON-PARAMETRIK NOMINAL / ORDINAL TIPE DATA INTERVAL / RASIO DISTRIBUSI DATA <30 (KECIL) TIDAK NORMAL NORMAL BESAR SAMPEL

  23. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK MULAI STATISTIK NON-PARAMETRIK NOMINAL / ORDINAL TIPE DATA INTERVAL / RASIO DISTRIBUSI DATA TIDAK NORMAL NORMAL STATISTIK PARAMETRIK BESAR SAMPEL >30 (BESAR)

  24. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK MULAI STATISTIK NON-PARAMETRIK NOMINAL / ORDINAL TIPE DATA INTERVAL / RASIO DISTRIBUSI DATA <30 (KECIL) TIDAK NORMAL NORMAL STATISTIK PARAMETRIK BESAR SAMPEL >30 (BESAR)

  25. Statistik Non Parametrik • Umumnya digunakan pada jenis data nominal dan ordinal • Dapat digunakan pada populasi yang bebas distribusi dengan kata lain distribusi normal atau tidak normal • Dapat digunakan pada jumlah sampel lebih kecil

  26. Bentuk-bentuk hipotesis penelitian • Hipotesis Deskriptif • Hipotesis Komparatif • Hipotesis asosiatif

  27. Hipotesis Deskriptif • Masalah deskriptif • Apakah orang jawa lebih suka makan manis ? • Hipotesis deskriptif • Orang jawa lebih suka makan manis • Hiptesis Statistik • Ho : µ= 50 % • Ha : µ ≠50 %

  28. Hipotesis Komparatif • Masalah komparatif • Apakah laki-laki muda lebih banyak merokok dari pada lelaki tua ? • Hipotesis komparatif • laki-laki muda lebih banyak merokok dari pada lelaki tua • Hiptesis Statistik • H0 : µ1= µ2 • Ha : µ1 ≠µ2

  29. Hipotesis Asosiatif • Masalah asosiatif • Apakah ada hubungan antara motivasi dengan kinerja • Hipotesisasosiatif • Ada hubungan antara motivasi dengan kinerja perawat • Hiptesis Statistik • H0 : ρ = 0 • Ha : ρ ≠ 0

More Related