Bingung dengan Statistik, Mau Konsultasi Silahkan ^_^

Name:
Email Address:
Phone:
Tau Website ini darimana:
Account FB:

This form powered by Freedback

Minggu, 12 Juli 2009

TUGAS UJIAN

TUGAS KOMPUTER STATISTIK


1. Apakah ada uji lanjut setelah uji t?

Jika ada perbedaan maka Fhit ≥ Ftabel uji pasca anava misalnya uji Scheffe, uji Scheffe kadang kurang menguntungkan, jika tidak ada perbedaan tidak boleh dengan uji t berkali- kali. Maka digunakan cara lain :

a. Tucking

b. Studentified Range

Ketika kita melakukan analisis regresi, pasti akan melibatkan uji anova dan uji t. Anova pada regresi, sebenarnya tidak berbeda dengan Anova biasa. Anova pada regresi dilakukan untuk mengetahui apakah b1, b2, b3 dan seterusnya berbeda dari 0. Dengan demikian, sebenarnya H0 anova ada regresi adalah: Semua koefisien (b1, b2, b3 dst.) bernilai nol. Ketika hasil pengujian anova pada regresi memiliki nilai p-value yang lebih kecil dari nilai alpha, maka kita memiliki bukti yang kuat untuk menolak H0 di atas, dan menyimpulkan H1, yaitu: Tidak semua koefisien (b1, b2, b3 dst) bernilai nol. Dengan kata lain, jika hasil uji anova pada regresi kita memiliki nilai p-value yang lebih kecil dari alpha, maka kita dapat menyimpulkan bahwa paling sedikit satu dari variabel independen yang kita masukan dalam model regresi, memiliki pengaruh terhadap variabel dependen. Selanjutnya, uji t akan digunakan untuk mengetahui variabel/koefisien mana yang nilainya tidak nol. Kita dapat melihat hal ini dari nilai p-value uji t yang nilainya lebih kecil dari alpha.

Uji t pada regresi merupakan ad hoc test untuk uji anova, dengan demikian, ketika uji anova memiliki nilai p-value yang lebih besar dari nilai alpha (tidak signifikan), maka akan sangat tidak mungkin ada salah satu variabel/koefisien yang memiliki nilai p-value lebih kecil dari alpha (signifikan). Demikian pula sebaliknya, ketika uji anova memiliki nilai p-value yang lebih kecil dari alpha (signifikan), maka pasti minimal salah satu dari variabel/koefisien memiliki nilai p-value yang lebih kecil dari alpha (signifikan).

2. Bagaimana cara pengambilan sampel jika sampel terdiri dari kelas-kelas?

Cara pengambilan sampel jika sampel terdiri dari kelas-kelas adalah dengan menggunakan sampel random. Sampel random adalah tekhnik pengambilan sampel dimana peneliti mencampur subjek – subjek di dalam populasi sehingga semua subjek di anggap sama. Dengan demikian maka peneliti member hak yang sama kepada setiap subjek untuk memperoleh kesempatan (chance) dipilih menjadi sampel. Oleh karena hak setiap subjek sama, maka peneliti terlepas dari perasaan ingin mengistimewakan satu atau beberapa subjek untuk dijadikan sampel

3. Bagaimana anava 2 jalan?










Bentuk tabel 3.1 jelas menggunakan Anava 2 jalan karena lebih dari 2 pihak. Bagaimana jika hanya 2 pihak (seperti tampak pada table 3.2) yang biasanya juga menggunakan uji Anava padahal Anava digunakan untuk lebih dari 2 pihak?

Penyelesaian:

Untuk mengetahui kapan kita menggunakan anova dan kapan menggunakan uji t, tergantung dari jumlah variabel yang akan kita uji. Jika kita hanya menguji dua variabel, maka uji t adalah teknik yang paling sesuai dan mudah. Tentu saja, tabel yang digunakan untuk membandingkan statistik uji dan statistik hitung adalah tabel t. dan jika variable yang kita uji lebih dari dua, maka anova adalah teknik yang paling sesuai untuk ini. Tabel yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan jika kita menggunakan anova adalah tabel F.

Akan tetapi, untuk dapat menggunakan dua teknik pengujian hipotesis di atas, ada dua syarat yang harus dipenuhi terlebih dahulu yaitu homogenitas varian dan distribusi normal. Jika kita tidak dapat memenuhi kedua syarat tersebut, berarti pengujian hipotesis harus dilakukan dengan statistic nonparametric. Salah satu uji nonparametric untuk menguji hipotesis adalah dengan uji chi square. Dengan demikian chi square.

http://edugator.metacamp.us/category/statistics/Posted on November 10, 2008, 11:40 am, by Djunaidi Lababa, under Statistics

Uji-t (t-test) merupakan statistik uji yang sering kali ditemui dalam masalah-masalah praktis statistika. Uji-t termasuk dalam golongan statistika parametrik. Statistik uji ini digunakan dalam pengujian hipotesis. Uji-t digunakan ketika informasi mengenai nilai variance (ragam) populasi tidak diketahui.

Uji-t dapat dibagi menjadi 2, yaitu uji-t yang digunakan untuk pengujian hipotesis 1-sampel dan uji-t yang digunakan untuk pengujian hipotesis 2-sampel. Bila dihubungkan dengan kebebasan (independency) sampel yang digunakan (khusus bagi uji-t dengan 2-sampel), maka uji-t dibagi lagi menjadi 2, yaitu uji-t untuk sampel bebas (independent) dan uji-t untuk sampel berpasangan (paired).

Dalam lingkup uji-t untuk pengujian hipotesis 2-sampel bebas, maka ada 1 hal yang perlu mendapat perhatian, yaitu apakah ragam populasi (ingat: ragam populasi, bukan ragam sampel) diasumsikan homogen (sama) atau tidak. Bila ragam populasi diasumsikan sama, maka uji-t yang digunakan adalah uji-t dengan asumsi ragam homogen, sedangkan bila ragam populasi dari 2-sampel tersebut tidak diasumsikan homogen, maka yang lebih tepat adalah menggunakan uji-t dengan asumsi ragam tidak homogen. Uji-t dengan ragam homogen dan tidak homogen memiliki rumus hitung yang berbeda. Oleh karena itulah, apabila uji-t hendak digunakan untuk melakukan pengujian hipotesis terhadap 2-sampel, maka harus dilakukan pengujian mengenai asumsi kehomogenan ragam populasi terlebih dahulu dengan menggunakan uji-F.


Tidak ada komentar:

Posting Komentar