Authentication
230x Tipe PDF Ukuran file 0.51 MB Source: pusdiklat.bps.go.id
Bahan Ajar (Materi Pelengkap Modul) Statistik Deskriptif Oleh : Budiyanto Widyaiswara Ahli Madya Diklat Fungsional Statistisi Tingkat Ahli – BPS Angkatan XXI Jakarta, Februari 2020 Statistik Inferensia Jika dalam statistik deskriptif dilakukan deskripsi pada data, maka pada statistik inferensia, pada data dilakukan berbagai analisis yang mengarah pada sebuah pengambilan kesimpulan. Tahapan yang digunakan dalam statistik inferensia : Menentukan H dan H , hal ini berkaitan dengan masalah 0 1 penelitian yang kemudian dirinci dalam berbagai hipotesisi yang akan diuji. Menentukan statistik hitung dan statistik tabel, atau dapat juga langsung menentukan nilai/tingkat signifikansinya. Mengambil keputusan sesuai dengan nilai signifikansi yang digunakan. 5.1 Uji Perbedaan Yang dimaksud dengan uji perbedaan adalah sebuah pengujian yang bertujuan untuk melihat apakah sebuah sampel mempunyai perbedaan yang nyata dengan sampel yang lain. Seperti apakah jumlah penduduk di kota Jakarta dan Bandung berbeda secara nyata ataukah tidak? Alat uji yang digunakan adalah uji t dan Anova. 5.1.1 Uji t Untuk Satu Sampel Pada intinya, pengujian satu sampel ini akan menguji apakah suatu nilai tertentu (yang diberikan sebagai pembanding) berbeda secara nyata ataukah tidak dengan rata-rata sebuah sampel. Contoh: Suatu perusahaan menciptakan produk untuk mengurangi berat badan wanita (diet). Untuk membuktikan apakah produk tersebut berhasil atau tidak mengurangi berat badan wanita yang berat badannya di atas 70 kg. Maka dilakukan survei dengan jumlah sampel sebesar 20. Pada tahap awal, berat badan wanita yang menjadi sampel diukur. Kemudian diberikan perlakuan diet. Tiga bulan berikutnya (setelah diet) maka berat badan orang-orang tersebut diukur kembali. Perusahaan obat tersebut meyakini bahwa rata-rata berat badan sampel setelah mengonsumsi obat diet tersebut adalah 60kg. H: Rata-rata berat badan sampel setelah mengonsumsi obat diet o adalah 60kg H: Rata-rata berat badan sampel setelah mengonsumsi obat diet 1 bukan 60kg Langkah-Langkahnya: Buka lembar kerja Dari menu utama pilih menu Analyze-Compare Means – Independent Sample T seperti gambar di bawah ini: Gambar 41.Tampilan Menu Compare Means Lalu akan muncul kotak dialog sebagai berikut: Gambar 42.Kotak Dialog One-Sample T Test Pada kolom Test Variable, masukkan variabel yang ingin diuji. Dalam kasus ini adalah variabel SESUDAH yang mewakili berat badan sampel setelah mengonsumsi obat diet. Klik tombol Option untuk menentukan selang kepercayaan untuk uji t. Dalam kasus ini adalah 95%. Kemudian klik Continue untuk kembali ke kotak dialog awal. Gambar 43.Kotak Dialog One-Sample T Test: Option Klik OK. Maka akan keluar output seperti di bawah ini. Gambar 44. Output Analisis Uji-t Satu Sampel Dari output diketahui nilai statistik uji t = 7,999, derajat bebas df = 24, nilai signfikansi sig. (2-tailed)=.000. Apabila tingkat signifikansi yang digunakan pada pengujian ini =5% (0.05), maka untuk uji dua sisi menjadi 2,5%. Hipotesis nol di atas ditolak karena sig.(2 tailed)/2<0.025. Oleh karena itu, dengan tingkat kepercayaan 95% dapat disimpulkan bawha rata- rata berat badan konsumen setelah mengonsumsi obat diet tersebut bukanlah 60 kg. 5.1.2 Uji t Untuk Dua Sampel Bebas (Independent Sample Test) Uji t dua sampel akan membandingkan rata-rata dari dua kelompok yang tidak berhubungan satu dengan yang lain, dengan tujuan apakah kedua kelompok tersebut mempunyai rat-rata yang sama ataukah tidak secara signifikan. Contoh kasus: Manajer riset stasiun TV G ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan frekuensi menonton TV pada stasiun TV G untuk kelompok usia 15-20 tahun di kota Jakarta dan Bekasi. Diambil sampel 60 orang secara acak dan diminta keterangan tentang frekuensi menonton TV G (dalam jam) selama seminggu terakhir.
no reviews yet
Please Login to review.