statisti parametrix

ebanyakan cara pengujian hipotesis didasarkan pada anggapan bahwa sampel acak diambil dari populasi normal. Kebanyakan uji tersebut masih dapat diandalkan bila penyimpangannya dari kenormalan hanya sedikit, terutama sekali bila ukuran sampelnya besar. Biasanya cara pengujian ini dinamakan metode parametrik.

Statistik parametrik merupakan teknik statistik dimana dilakukan pengumpulan

data, pengolahan serta penganalisaan terhadap data yang diperolah sehingga nantinya

dapat diambil suatu kesimpulan. Ciri–ciri dari data parametrik adalah :
1. Data berdistribusi normal
2. Merupakan data interval atau data rasio
3. Jumlah data lebih dari sama dengan 30 (n ≥ 30)

Uji – Uji Statistik Parametrik

Pengolahan data secara parametrik ini merupakan pengolahan data dimana

anggapan kenormalan diberlakukan, tercakup di dalamnya adalah :

· Uji Kebaikan-Suai

Uji Goodness of Fit digunakan untuk menentukan apakah suatu populasi mempunyai suatu distribusi teoritis tertentu. Uji tersebut didasarkan atas baiknya kesesuaian yang ada antara frekuensi terjadinya pengamatan pada sampel teramati dan frekuensi harapan yang diperoleh dari distribusi yang dihipotesiskan.

Uji goodness of fit adalah uji hipotesis statistik yang digunakan untuk menaksir bentuk apakah observasi X1,X2,…Xn adalah independen sampel dari distribusi khusus dengan fungsi distribusi F. Uji goodness of fit dapat digunakan untuk menguji serangkaian uji hipotesis nol

Terdapat tiga macam uji Goodness of Fit, yaitu Chi-square test,

Kolmogorov-Smirnov Test, dan Anderson Darlinguji

· Uji Menyangkut Ratan dan Variansi

Uji menyangkut rataan ini berkaitan dengan distribusi t, uji ini dapat

menyangkut satu rataan atau variansi dan menyangkut dua variansi atau rataan.

· Uji Menyangkut Proporsi

Uji ini banyak dipakai dalam berbagai bidang. Uji ini digunakan untuk mengetahui proporsi suatu peristiwa dalam suatu populasi. Sebagai contoh, seorang politisi tentunya tertarik untuk mengetahui berapa bagian dari pemilih yang akan mendukungnya dalam pemilihan mendatang. Pengusaha pabrik berkepentingan mengetahui proporsi cacat dalam suatu pengiriman produksinya.

· Uji Kebebasan

Merupakan uji untuk mengetahui keterkaitan antara dua atau lebih variabel atau untuk mengetahui sifat ketergantungan (hubungan) suatu variabel dengan variabel yang lain.

· Galat I dan Galat II

Galat I adalah penolakan hipotesis nol padahal hipotesis itu benar.

Galat II adalah penerimaan hipotesis nol padahal hipotesis itu salah.

· Uji Anova

Anova sering disebut sebagai analisis variansi. Sampel acak ukuran n diambil masing-masing dari k populasi. Ke k populasi yang berbeda ini diklasifikasikan menurut perlakuan atau grup yang berbeda. Dewasa ini istilah perlakuan digunakan secara umum dengan arti klasifikasi, apakah itu kelompok, adukan, penganalisis, pupuk yang berbeda, atau berbagai daerah di suatu negara. Pada Anova terdapat pengujian hipotesis nol bahwa rataan ke k populasi sama lawan tandingan bahwa paling sedikit dua dari rataan ini tidak sama.

Uji yang akan dipakai didasarkan pada perbandingan dua taksiran bebas dari kesamaan variansi populasi σ² . Perlu dibandingkan ukuran variansi antara perlakuan yang sesuai dengan variansi dalam perlakuan, agar dapat ditemukan perbedaan yang berarti dalam pengamatan akibat pengaruh perlakuan.

Analisis variansi untuk klasifikasi eka arah dapat dilihat pada tabel di

bawah ini yang sama dengan tabel Anova.

Pengujian Hipotesis Parametrik

Hipotesis Statistika

Hipotesis penelitian diungkapkan ke dalam hipotesis statistika

Hipotesis statistika menggunakan salah satu parameter

Parameter yang banyak dipakai adalah

• Rerata Selisih rerata

• Proporsi Selisih proporsi

• Variansi Perbandingan atau selisih variansi

• Koefisien korelasi Selisih koefisien korelasi

• Koefisien regresi Selisih koefisien regresi

Data pada Pengujian Hipotesis Statistika

Pengujian hipotesis statistika dapat menggunakan data

• Populasi

• Sampel

Ketepatan data

• Data populasi adalah data yang tepat untuk mengambil keputusan

• Data sampel mengandung kekeliruan pensampelan sehingga pengambilan keputusan mengandung probablilitas keliru

• Pengujian Hipotesis dengan Data Populasi

1. Rumusan Hipotesis Statistika

• Ada beberapa model dasar perangkat hipotesis statistika, berupa salah satu di bawah ini

H : parameter = konstanta

H : parameter > konstanta

H : parameter < konstanta

H : parameter ¹ konstanta