1 / 30

STATISTIK

STATISTIK. daftar isi slide show # CHY SQUARE TEST ( TES KAI KUADRAT ) # ANALISA –VARIANCE ( F- TEST) # ANOVA ( ANALISIS VARIAN LANJUTAN ). CHY SQUARE TEST ( Tes Kai Kuadrat ). * Digunakan untuk mengetahui a. Interdependensi antara satu variabel atau

rea
Download Presentation

STATISTIK

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 daftar isi slide show # CHY SQUARE TEST ( TES KAI KUADRAT ) # ANALISA –VARIANCE ( F- TEST) # ANOVA ( ANALISIS VARIAN LANJUTAN )

  2. CHY SQUARE TEST ( Tes Kai Kuadrat ) * Digunakan untuk mengetahui a. Interdependensi antara satu variabel atau lebih dengan variabel lainnya ( chy square test for independence ) b. Kesesuaian antara frekuensi observasi variabel tertentu dengan frekuensi yang diperoleh berdasarkan nilai harapannya. ( distribusi probabilitasnya / expected value ) / test for goodness of fit Tes Statistik

  3. Oij adalah hasil yang diperoleh berdasarkan pengamatan ( Observasi ) terhadap random sampelnya pada baris ke i dan kolom ke j dari variabel yang diamati • eij adalah hasil yang diperoleh berdasarkan distribusi probabilitas pada baris ke i dan kolom j atau merupakan nilai harapan ( expected value ) pada baris dan kolom observasi yang ada • Xc² adalah nilai tes statistik yang diperoleh berdasarkan hasil pengamatan random sampelnya dan nilai harapan pada masing-masing baris dan kolom kategori. • Derajat kebebasan Distribusi X² Sangat ditentukan oleh bentuk tabel dan kategori pengamatannya .

  4. X² tabel memiliki derajat kebebasan / degree of freedom ( df ) =df ∝ ( k-1 )  bila hanya ada 1 baris pengamatan sajadf ∝ ( h-1 )  bila hanya ada 1 kolom pengamatan sajadf ∝ ( k-1 ) , ( h-1 )  bila ada sejumlah kategori k pengamatan kolom & juga sejumlah kategori h pengamatan barisnyaContoh : Data observasi pelemparan sebuah dadu sebanyak 60 kali Mata dadu 1 2 3 4 5 6 tabel ( 1 x 6 ) Hasil frek. Obs. 8 12 10 10 13 7 Ujilah dengan ∝ = 5 % apakah dadu yang digunakan seimbang atau tidak .Jawab : dalam pelemparan 1 dadu maka probabilitas keluar mata 1 atau 2 atau 3 atau 4 atau 5 atau 6 adalah P = 1 / 6

  5. sehingga Hipotesis :I. Ho : P1 = P2 = P3 = P4 = P5 = P6 = 1/6 Ha : P1 ≠ P2 ≠ P3 ≠ P4 ≠ P5 ≠ P6 ≠ 1/6 II. ∝ = 5%  nilai kritis df ∝ ( k – 1 ) = df 0,05 ( 6 – 1 ) = 11,070 ( Lihat tabel X² ) gunakan k – 1 karena ada 1 baris pengamatan III. Daerah penerimaan Ho terletak bila Xc² ≤ 11,070 daerah penolakan Ho terletak bila Xc² > 11,070 ∝ = 5 % ( Daerah penolakan Ho ) Daerah penerimaan Ho 11,070

  6. IV. Tes Statistik Mata dadu 1 2 3 4 5 6 Hasil observasi 8 12 10 10 13 7 Expected 10 10 10 10 10 10  nilai harapan ( eij ) Pada masing-masing baris & kolom adalah probabilitas masing- Masing mata dadu keluar X jumlah percobaannya yaitu 1 x 60 = 10 x 6 V. Keputusan = Ho diterima karena Xc² < 11,070 2,60 < 11,070 VI. Kesimpulan : Karena Ho diterima berarti bahwa Ho : P1 = P2 = P3 = P4 = P5 = P6 = 1/6 Dan dapat disimpulkan bahwa dadu yang digunakan seimbang

  7. Test Independensi Tabel mengenai efek tingkah laku yang dialami oleh 100 orang pecandu narkotik terhadap tinggi rendahnya kadar pemakaian narkotik tersebut Dari data diatas ujilah apakah penggunaan narkoba membawa pengaruh / efek terhadap penderitanya ( ∝ = 5 % )

  8. Jawab : • Ho : Penggunaan narkotika tidak membawa efek terhadap • pecandunya ( pemakaian narkotika independen • terhadap perubahan tingkah laku pecandunya ) • Ha : Pemakaian narkotika membawa pengaruh / efek • terhadap pecandunya ( tidak independen ) • II. ∝ = 5 %, nilai kritis adalah X² 0,05 df ( k – 1 ) ( h – 1 ) • X² 0,05 df ( 4 – 1 ) ( 3 – 1 ) • X² 0,05 df 6 = 12,592 • III. Daerah penerimaan Ho terletak bila Xc² ≤ 12,592 • Daerah penolakan Ho terletak bila Xc² > 12,592 • IV. Tes Statistik

  9. Cara Menghitung eij : e 11 = 22 x 37 = 8,14 e 21 = 36 x 37 = 13,32   100 100 e 12 = 22 x 39 = 6,38 e 22 = 36 x 29 = 10,44   100 100 e 13 = 22 x 37 = 7,48 e 23 = 36 x 34 = 12,24   100 100 e 31 = 24 x 37 = 8,88 e 21 = 18 x 37 = 6,66   100 100 e 12 = 24 x 39 = 6,96 e 22 = 18 x 29 = 5,22   100 100 e 13 = 24 x 37 = 8,16 e 23 = 18 x 34 = 6,12 100 100

  10. Xc² = 0,425 + 0,98 + 0,03 + 0,40 + 1,13 + 2,710 + 0,93 + 2,34 + 0,16 + 1,66 + 0,285 + 2,77 Xc² = 13,823

  11. V. Keputusan : Ho ditolak karena Xc² > 12,592 • ( 13,823 > 12,592 ) berarti Ha • diterima • VI. Kesimpulan : • Karena Ho ditolak maka berarti bahwa ada pengaruh yang • cukup signifikan antara tingkat pemakaian narkotika • terhadap efek / pengaruh yang dialami oleh para • pecandunya didalam perubahan tingkah laku sehari-hari. • Ho ditolak • Ho diterima • ∝ = 5 % • 12.592 Tes kai kuadrat selesai BACK

  12. ANALISA - VARIANCE ( F-TEST ) • Adalah untuk menguji persamaan dari beberapa nilai means ( rata-rata ) secara serentak • * F tes untuk mengetahui kesamaan variance ( test the equality of variance ) • ( untuk membandingkan 2 nilai means apakah memiliki variance yang sama / tidak ) • Cara pengujian • Ho = S1² = S2² • Ha = S1² ≠ S2² ( Uji 2 sisi ) • = S1² > S2² ( Uji sisi kanan ) • = S1² < S2² ( Uji sisi kiri ) • I. Cari nilai kritis untuk menentukan apakah Ho diterima atau ditolak pada ∝ tertentu

  13. II. Test Statistik Ho ditolak Ho diterima ∝ Nilai kritis Keputusan : Apakah menerima Ho atau menolak Ho dengan membandingkan antara Fc dengan F tabel Kesimpulan

  14. Contoh : Seandainya kita ingin mengetahui apakah ada perbedaan variance yang signifikan terhadap 2 kelompok mahasiswa bila dalam pemberian kuliah menggunakan 2 metode yang berbeda. Untuk itu dipilih sebanyak 5 orang mahasiswa , pada masing-masing kelompok , setelah dites menghasilkan data sebagai berikut : Ujilah dengan ∝ = 5 %, apakah nilai kedua kelompok mahasiswa diatas mempunyai variance yang sama

  15. Jawab : • I. Ho : S1 = S2 • Ha : S1 > S2 • S1² =Ʃ (X1 –X1 ) ² , S2² = Ʃ (X2 –X2 ) ² • n1 – 1 n2 – 1 • S1² = 150 = 37,5 , S2² = 100 = 25 • 5 - 1 5 – 1 • Perhitungan :

  16. II. Nilai kritis F ∝ df ( n1 – 1 ) , ( n2 – 1 ) • F 0,05 df ( 5 – 1 ) , ( 5 – 1 ) = 6,39  ( 4, 4 ) • Numerator , denominator • Tolak Ho • Terima Ho • 6,39 • Tes statistik • Keputusan : Terima Ho karena Fc ≤ 6,39 • Kesimpulan : karena Ho diterima maka variance antara kelompok 1 dan 2 adalah sama ( tidak berbeda )  tidak ada perbedaan yang cukup berarti antara kedua metode diatas . Tolak Ho bila Fc > 6,39 Terima Ho bila Fc ≤ 6,39 Fc = S1² = 37,5 = 1,5 S2² 25

  17. Uji Distribusi F bila Jumlah sampels means >2 ( k >2 ) Contoh : Seorang produsen ban mobil memproduksikan 3 merk ban mobil dengan teknologi yang digunakan berbeda pula . Dari hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap semua merk ban tersebut diperoleh informasi sebagai berikut :  k=3 ( A,B,C ) n

  18. Ujilah dengan ∝ = 5 % , apakah merk ban diatas memiliki perbedaan rata-rata lamanya pemakaian atau tidak, dan apakah wajar bagi produsen tersebut memberikan harga yang berbeda bagi masing-masing merk ban tersebut ? • I. Ho : μA = μB = μC • Ha : μA ≠ μB ≠ μC • II. Nilai kritis F • ( k – 1 ) ( 3 – 1 )  Numerator • F∝ df = F 0,05 df • k ( n – 1 ) 3 ( 5 – 1 )  Denominator • 2 • = F 0,05 df = 3,89 • 12

  19. Tolak Ho bila Fc > 3,89 Terima Ho bila Fc ≤ 3,89 Tolak Ho ( 1- ∝ ) ∝ Terima Ho 3,89 III. Tes Statistik ( Fc )

  20. SA ² = Ʃ( XA - XA ) ² , SB ² = Ʃ( XB - XB ) ² , SC ² = Ʃ( XC - XC ) ² n – 1 n - 1 n – 1 SA ² = 6 SB ² = 2 SC ² = 2 4 4 4 SA ² = 1,5 SB ² = 0,5 SC ² = 0,5 Б² B = Besarnya Variance within samples Б² W = Ʃ S1) ² = 1,5 + 0,5 + 0,5 = 0,833 k 3 Fc = Б² B Б² W

  21. Б² B = variance antar samples • = n Ʃ( Xi - μ ) ² • k – 1 • = 5 ( 4 – 5 ) ² + ( 4 – 5 ) ² + ( 4 – 5 ) ² • 3 - 1 • = 5 1 + 0 + 1 = 5 • 2 • Keputusan : Karena nilai tes statistik ( Fc ) > 3,89 maka • hipotesa nol akan ditolak dan hipotesa alternatif diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa rata-rata lama pemakaian antara ban merk A, B, C memiliki perbedaan yang signifikan , sehingga sangatlah wajar bagi produsen untuk memberikan harga yang berbeda untuk merk ban tersebut. Fc = 5 = 6 0,833

  22. Ho ditolak Ho diterima ∝ 3,89 Fc = 6 F tes selesai BACK

  23. ANOVA( Analisis Varian Lanjutan ) • # Tujuan untuk mendapatkan pemecahan terhadap masalah • didalam melakukan suatu eksperimen yang terdiri dari 2 • atau lebih populasi ( k ≥ 2 ) • # Untuk mengukur besarnya variasi-variasi yang terjadi • Terdiri dari : • a. One way classification : didasarkan pada satu kriteria saja • b. Two way classification : didasarkan pada dua kriteria • Misal Eksperimen terhadap 3 jenis varietas padi dan penggunaan 4 macam pupuk yang berbeda-beda , Bagaimana efek terhadap hasil produksi ? • # One way : Mengukur variasi yang terjadi didalam suatu • eksperimen terhadap 3 jenis varietas padi saja, tanpa • memasukkan pengaruh penggunaan 4 macam pupuk • yang berbeda

  24. # Two way : Mengukur variasi yang terjadi karena perbedaan 3 jenis varietas padi dan juga variasi yang disebabkan karena perbedaan penggunaan 4 jenis pupuk terhadap hasil produksi.

  25. Contoh : Dalam penelitian yang dilakukan terhadap 5 jenis padi yang baru saja ditemukan ( k = 5 ) , dimana masing-masing jenis padi ini diambil secara random sebanyak 5(n ) sampel dan ditanam pada seluas tanah masing-masing 2 Ha. Ternyata setelah dipanen meghasilkan data-data produk dari kelima jenis padi sebagai berikut : Ujilah : Apakah ada perbedaan rata-rata produksi per Ha-nya diantara kelima macam jenis padi yang baru ditemukan itu ? ( ∝ = 5 % )

  26. Jawab : Ho : μA = μB = μC = μD = μE Ha : μA ≠ μB ≠ μC ≠ μD ≠ μE ∝ = 5 % , F tab = F ∝ df ( k-1 ) , k ( n-1 ) = F 0,05 df ( 5-1 ) , 5 ( 5-1 ) = F 0,05 df ( 4 , 20 ) k = 5 ( A, B, C, D, E ) n = 5 F 0,05 df ( 4 , 20 ) = 2,87 Ho diterima bila Fc ≤ F tabel Ho ditolak bila Fc > F tabel

  27. II. Fc  Tabel ANOVA

  28. Perhitungan : k n SST = Ʃ Ʃ ( Xij ) ² - ( T..) ² i=1 j=1 n k = ( 10 ) ² + ( 18 ) ² + ........ ( 14 ) ² - ( 264 ) ² (5) (5) = 548,16 k SST = Ʃ Ti ² i=1 ( T..) ² n1 n k = ( 52 )² + ( 78 )² + ( 40 )² +......+ ( 66 )² - ( 264 )² 5 5 5 5 (5) (5) = 317,68

  29. SSE = 548,16 - 317,68 = 230,48 SSE = SST - SSC Kesimpulan : F ∝ df ( k-1 ) , k ( n-1 ) F 0,05 df ( 5-1 ) , 5 ( 5-1 ) F 0,05 df ( 4 ) , ( 20 ) = 2,87 Fc = 6,89 Fc > F tabel berarti Ho ditolak dan Ha diterima . Hal ini menunjukkan bahwa kelima jenis padi tersebut memiliki rata-rata produksi yang berbeda ( ada perbedaan yang cukup berarti / signifikan antara kelima jenis padi tersebut dalam hal produksinya ). Tolak Ho Terima Ho 2,87 Fc = 6,89

  30. Thank you .....

More Related