380 likes | 916 Views
UJI SATU SAMPEL. Jakarta, 27 Maret 2013. Uji satu sampel dapat digunakan untuk Melihat perbedaan yang berarti ( signifikan ) dalam lokasi antara sampel dan populasi . Melihat perbedaan yang berarti antara frekuensi-frekuensi yang kita amati dan frekuensi yang kita harapkan
E N D
UJI SATU SAMPEL Jakarta, 27 Maret 2013
Ujisatusampeldapatdigunakanuntuk • Melihatperbedaan yang berarti (signifikan) dalamlokasiantarasampeldanpopulasi. • Melihatperbedaan yang berartiantarafrekuensi-frekuensi yang kitaamatidanfrekuensi yang kitaharapkan • Melihatperbedaan yang berartiantaraproporsi yang diamatidenganproporsi yang diharapkan • Mengetahuiapakahsampeltelahditarikdarisuatupopulasitertentu • Mengetahuiapakahsampeladalahsampel random daripopulasitertentu
UJI BINOMIAL Uji binomialdigunakan untuk menguji sampel apakah ciri tertentu dari sampel tersebut dapat dianggap sama dengan ciri populasinya. Kata binomial menyatakan bahwa data dibagi menjadi dua bagian. • Uji Binomial adalah uji yang digunakan untuk menguji hipotesis deskriptif • Uji binomial digunakan pada saat sampel: • terdiri atas 2 kelompok klas ; laki-laki-perempuan, kaya-miskin • datanya Nominal • Jumlah sampelnya kecil
Fungsi dan Esensi • Fungsi: • mengujiperbedaanproporsipadapopulasi yang hanyamemilikiduabuahkategori (skala nominal) berdasarkanproporsi yang berasaldarisampeltunggal • Esensi • Apakahsampel yang kitaambilberasaldaripopulasi yang memilikidistribusibinomial? -goodness of fit- • Apakahproporsiataufrekuensiduakategoripadasampelberasaldaripopulasi yang memilikidistribusibinomial?
HIPOTESIS • Hipotesis : • Ho : p1 = p2 = 0,5 • H1 : p1 ≠ p2 ≠ 0,5 UjiSatistik : N x N-x P (x) = ( ) P Q x Dimana : N N ! ( ) = ----------------- x x ! (N – x ) !
P = Proporsikasus yang diharapkanterdapatdalamsalahsatukategori • Q = 1- P, Proporsikasus yang diharapkanterdapatdalamkategorilainnya Asumsi : • n trial salingindependen • masing-masing trial mempunyai probabiltas yang samayaitu p untukmasukpadaklas 1 , dan 1-p untukmasukklas 2.
KriteriaUji : Ho ditolak jika : P(x) < α Ho diterima jika : P(x) ≥ α Daerah Kritis : Tolak H0jika p value ( Exact sig. pada SPSS ) < 0,05
SAMPEL KECIL 25 25 25
RESUME UJI BINOMIAL Dengan Ho : p=q=1/2: • Tentukan N=jumlah observasi • Tentukan frekuensi pada tiap kategori • Untuk mencari probabilitas maka: • Jika N<=25 maka menggunakan table binomial • Jika N>25 maka menggunakan table normal • Karena table adalah table 1 arah maka jika uji menggunakan 2 arah , probabilitas hasil tabelnya tinggal dikalikan 2. • Jika : • probabilitas <= alpha maka tolak Ho • probabilitas > alpha maka terima Ho
Soal • Sebuahpenelitiantentangefek stress, sebanyak 18 mahasiswadiajarkanduametode (A dan B) mengikattali. Secaraacak, separuhdarimahasiswatersebutdiajarkandenganmetode A kemudianmetode B. Sementaraituseparuhmahasiswalainnyadiajarkandenganurutansebaliknya. Setelah 4 jam ujianakhir, mahasiswadimintauntukmengikattali. Mahasiswadiamatiapakahmenggunakanmetode yang pertama kali diajarkanatau yang kedua. Berikutdatanya: Metode yang Digunakan A B Frekuensi16 2
Penyelesaian • Hipotesis • Ho : p=q=1/2 • H1 : p>q • Statistikuji : Uji Binomial • Tingkat signifikansi: alpha=10% • Distribusi sampling : karena N<=35 sudahtersediapada table makatidakperlumenghitungdistribusi sampling • Daerah Penolakan • Daerah penolakanterdiriatassemuanilai Y dimanadalamkasusini Y adalahjumlahmahasiswa yang menggunakanmetodekedua • Keputusan • N=18 • k adalahfrekuensi yang lebihkecil=2 • Makanilaitabelataupeluangnya 0.001 (p value) karenapeluangterebutkurangdari alpha 10% maka Ho ditolak. Artinya p>q artinyadalamkeadaanstress (setelahmengikutiujian 4 jam) mahasiswacenderungmenggunakanmetode yang pertama kali diajarkan.
KASUS • Suatu perusahaan otomotif memproduksi dua jenis mobil minibus yaitu mobil yang berbahan bakar bensin dan solar. Perusahaan ingin mengetahui apakah masyarakat lebih senang mobil berbahan bakar solar atau bensin. Berdasarkan 24 sampel yang dipilih secara random ternyata 19 orang memilih mobil berbahan bakar bensin dan 5 orang memilih mobil berbahan bakar solar.
JudulPenelitian “KecenderunganMasyarakatDalamMemilihJenis Mobil (DilihatdariJenisBahanBakarnya)” • Variabelpenelitianadalah • “Jenis Mobil” (bahanBakar yang dipakai) • RumusanMasalah “Apakahmasyarakatcenderungmemilihmobilberbahanbakartertentu (bensin/solar)” • TujuanPenelitian “Untukmengetahuiadakahkecenderunganpemilihanmobildenganbahanbakartertentuolehmasyarakat “
Hipotesis Ho: Jumlah (frekuensi) masyarakat yang memilihmobilberbahanbakarbensindan solar tidakberbeda/sama H1: Jumlah (frekuensi) masyarakat yang memilihmobilberbahanbakarbensindan solar berbeda/tidaksama • Sampel Masyarakat yang menggunakanmobil yang berbahanbakarbensindan solar
TeknikPengumpulan data - Melakukanpengamatanditempatpengisianbahanbakar • HasilPenelitian • Pembahasan “Berdasarkandengantujuanpenelitianmakakasusinibisadiselesaikandenganuji binomial, sesuaidenganhipotesaawal”
Jumlah sampel N=24. kemudian yang memilih mobil dengan bahan bakar bensin 19, kemudian yang memilih mobil dengan bahan bakar solar 5. Hasil penghitungan diperoleh nilai P = 0,003. Bila di uji dengan taraf kesalahan ( α ) = 5% atau 0,05. Maka nilai p sebesar 0,003 lebih kecil dari nilai α nya, maka Ho ditolak dan Ha diterima. • KESIMPULAN Masyarakat dalam memilih mobil cenderung memilih mobil yang berbahan bakar tertentu yaitu bensin. • SARAN Supaya lebih banyak memproduksi mobil dengan bahan bakar bensin
SAMPEL BESAR • Semakin besar N maka distribusi binomial cenderung mendekati distribusi normal. • Kecenderungannya semakin tinggi ketika p mendekati ½ dan cenderung rendah ketika p mendekati 0 atau 1. • Selisih p dan q tinggi akan membutuhkan sampel yang lebih besar untuk pendekatan ke distribusi normal. • Jika p mendekati ½ pendekatan distribusi normal akan baik digunakan jika N>25 • Jika p mendekati 0 atau 1 maka (a rule of thumbs) Npq>9 supaya pendekatan normal lebih akurat.
LATIHAN Contoh 1: Manajer perusahaan suatu makanan mendapatkan informasi bahwa makanan yang dijual rata-rata dapat bertahan 54 jam. Untuk menguji infomasi tersebut di atas diambil sampel 8 makanan dan dibiarkan sampai makanan tersebut tidak dapat digunakan, dengan hasil sampel sebagai berikut :
Contoh 2 : Dalam memasarkan makanan hasil olahannya seorang manajer mendapat informasi bahwa 50 % salesnya berhasil memasarkannya. Untuk membuktikan informasi tersebut diambil 10 sales dan dinilai hasil kinerjanya yaitu berhasil atau gagal, dengan hasil observasinya didapat sebagai berikut :
UJI RUN • Uji Run atau Run Test adalahuji yang digunakanuntukmengujihipotesisdeskriptif 1 sampel: • Jikapopulasinyaberbentukdatanya Nominal • Pengujiandilakukandengancaramengukurke-random-an populasiberdasarkan data hasilpengamatansampel. • Fungsi: mengujikeacakandalamsuatusampel • Hipotesis : • Ho: Data sampeldiambilsecara Random (acak) • H1: Data sampeldiambilsecaratidak Random (acak)
Fungsi dan Esensi -randomness- • Esensi: Apakah data kitaacak?esensiacak • Keacakanbiasanyaberkaitandenganindependensi. • Sedikit run, trenwaktumenunjukkandependensi. • Terlalubanyak run, mungkinterjadifluktuatifsiklis yang sistematik. • Koinmungkinkurang fair ataukurangseimbang. • Bukankonsenpadafrekuensinyanamunpadaurutannya/keacakannya.
Kata Kunci • Kata kunci: order atau sequence…urutan..susunan • Run adalahsatuataulebihlambang-lambang yang identik yang didahuluiataudiikutiolehsuatulambang yang berbedaatautidakadalambangsamasekali. • Run adalahrangkaian symbol-simbol yang identic yang sesudahdansebelumnyaberbedasimbolnyaatautidakadasimbolnyasamasekali. Jumlah run=r • Misal: LLL PPP L P L PPPP L P LLLLLL terdapat 9 runs • Notasi : • m=plus • n=minus • N=m+n
SAMPEL KECIL • m<=20 dan n<=20 • Ho= rangkaianatauurutandatanya random • Jika r hitungjatuh di antaranilaikritismakatidaktolak Ho • Tabeluji 2 Sisi • Kalaumau 1 sisimakaharusdiketahuikecenderungannya (expert/advanced) kemudianpilihsalahsatunilaitable (batasbawahatauatas).
Contoh • TABEL: • 2 sisi • 20 lemparan koin, muncul m=10 n=10 dan r=2. Dari table terlihat 6 dan 16 maka daerah kritiknya adalah <=6 dan >=16 • Karena r<6 maka Ho ditolak. Data tidak acak. • Contoh 1 sisi: • r=20 n=m=10 • r terlalu banyak • r>=16 maka tolak Ho
Penyusunan Hipotesis Alternatif untuk Uji 1 Sisi • Ketika datanya sudah di cluster atau grupkan maka Jika data random maka akan ada lebih sedikit runs daripada yang diharapkan. • Jika researcher menghipotesiskan karena pengaruh pengacakan maka jika datanya sudah random maka runs nya akan lebih banyak dari yang diharapkan. • Pada kedua kasus tersebut disarankan menggunakan satu sisi.
CONTOH • Antrianmembelikarciskeretaapi. Berdasarkanpengamatanterhadap yang mengantridaridepansampaidengan yang belakangdiperolehhasilsebagaiberikut. • P WW PP W P WW PP WW P W P WW PP WWW P W P W P W PPP W PP W P WWW Ho : Urutanantrianmembelitiketkeretaapibersifat random H1 : Urutanantrianmembelitiketkeretaapibersifattidak random