stater

UJI BEDA (PARAMETRIK DAN NONPARAMETRIK)

KHUSNUL KHOTIMAH (1111040004)

ANDI AHRIFAH BUANA (1111040032)

SIRNING PUTRI KENDRAN (1111040069)

PEMBAGIAN STATISTIK

STATISTIK DESKRIPTIF

Statistik yang digunakan untuk menggambarkan atau

menganalisis suatu statistik hasil penelitian, tetapi tidak

digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas

(generalisasi/inferensi).

STATISTIK INFERENSIAL

Statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel, dan

hasilnya akan digeneralisasikan (diinferensikan) untuk populasi

dimana sampel diambil.

Dapat dibagi menjadi dua jenis yakni parametrik dan non

parametrik

STATISTIK PARAMETRIK

Teknik-teknik statistika yang didasarkan atas asumsi mengenai

populasi yang diambil sampelnya.

Syarat penerapan statistik parametrik:

•Distribusi sampel diambil dari distribusi populasi yang terdistribusi

secara normal

•Sampel diperoleh secara random (mewakili populasi)

•Skala pengukuran harus kontinu (rasio/interval) atau skala nominal

yang diubah menjadi skala proporsi

STATISTIK NONPARAMETRIK

Cocok untuk data yang tidak memenuhi asumsi statistika parametrik

atau yang berjenis kualitatif

Disebut juga distribution-free statistics

Didasarkan atas lebih sedikit asumsi mengenai populasi dan

parameter dibandingkan dengan statistika parametrik.

Ada yang dapat digunakan untuk data nominal

Ada yang dapat digunakan untuk data ordinal

Populasi bebas distribusi.

KEUNTUNGAN STATISTIK NON PARAMETRIK

Kadang-kadang tidak ada alternatifnya pada statistika parametrik

Uji nonparametrik tertentu dapat digunakan untuk analisis data nominal

Uji nonparametrik tertentu dapat digunakan untuk analisis data ordinal

Proses perhitungan pada statistika non parametrik biasanya lebih sederhana dibandingkan pada statistika parametrik, khususnya untuk sampel kecil

KERUGIAN STATISTIK NON PARAMETRIK

Uji nonparametrik menjadi tak berguna apabila uji parametrik untuk data yang sama tersedia

Uji nonparametrik pada umumnya tidak tersedia secara luas dibandingkan dengan uji parametrik

Untuk sampel besar, perhitungan untuk statistika nonparametrik menjadi rumit

Macam Data Bentuk Hipotesis

Deskriptif (satu variabel)

Komparatif (dua sampel) Komparatif (lebih dari 2 sampel)

Asosiatif (hubungan)

Related Independen Related Independen

Nominal Binomial

2 One Sample

Mc Nemar Fisher ExactProbability

2 Two Sample

2 for k sample

Cochran Q

2 for k sample Contingency Coefficient C

Ordinal Run Test Sign testWilcoxon matched parts

Median testMann-Whitney U test

Kolmogorov Simrnov

Wald-Woldfowitz

FriedmanTwo Way-Anova

Median Extension

Kruskal-Wallis One Way Anova

Spearman Rank Correlation

Kendall Tau

IntervalRasio

T Test* T-test of* Related

T-test of* independent

One-Way Anova*

Two Way Anova*

One-Way Anova*

Two Way Anova*

Pearson Product Moment *

Partial Correlation*

Multiple Correlation*

UJI PARAMETRIK T TEST

Digunakan untuk menguji hipotesa komparatif(uji perbedaan)

Digunakan untuk sampel kecil dan varian tidak diketahui

Prinsip: membandingkan dua nilai rerata

Syarat:

•Simpangan baku populasi tidak diketahui

•Skala pengukuran rasio/interval

•Data berdistribusi normal

Uji Parametrik t

testUji t Satu Sampel (one-sample

t test)

Uji t Dua Sampel bebas (independent t test)

Uji t Berpasangan (paired t test)

UJI T SATU SAMPELUji t satu sampel digunakan untuk membandingkan nilai rerata sampel dengan nilai rerata populasi atau nilai standard tertentu

Dengan Rumus:

Pembentukan Hipotesis

UJI T DUA SAMPEL BEBAS

Independent t test digunakan untuk membandingkan dua kelompok rerata dari dua sampel yang berbeda(independent)Variansi Kedua Sampel Homogen

Variansi Kedua Sampel Heterogen

Pembentukan Hipotesis:

UJI T BERPASANGANPaired t test digunakan untuk membandingkan rerata dari suatu

sampel yang berpasangan. Sampel berpasangan adalah sebuah kelompok sampeldengan subyek yang sama namun mengalami dua perlakuan atau pengukuran berbeda

Dengan rumus:

Pembentukan hipotesis:

Nonparametrik

Chi-Square test

Binomial Test

Runs Test

Independent Samples

Mann-Whitney U

Moses Extreme Reactions

Kolmogorov smirnov

Run Wald-Wolfowitz

K-independent

Samples

Kruskal-Wallis

Median

Related Samples

Wilcoxon

Sign

McNemarMarginal

Homogenity

UJI CHI SQUARE

Uji yang digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya perbedaan lebih dari dua proporsi

Dengan Rumus:

Pembentukan Hipotesis:

UJI BINOMIALUji binomial akan membandingkan frekuensi yang diobservasi dari dua kategori pada sebuah variabel dikotomi terhadap frekuensi harapan di bawah distribusi binomial dengan parameter probabilitas tertentu

Dengan Rumus:

Pembentukan Hipotesis:

UJI RUNSUji ini dapat digunakan untuk melihat apakah observasi (sampel) diambil secara random

Dengan Rumus:

Pembentukan Hipotesis:

PENGUJIAN K SAMPEL INDEPENDEN

Untuk menguji signifikansi perbedaan antara tiga (atau

lebih) kelompok atau sampel independen.

Uji statistik ini menguji hipotesis-nol, bahwa k sampel

independen telah ditarik dari populasi yang sama atau

dari k populasi yang identik.

Uji yang digunakan :

Uji Kruskal-Wallis

Uji Median

UJI KRUSKAL-WALLISUji Kruskal-Wallis adalah uji nonparametrik yang digunakan untuk membandingkan tiga atau lebih kelompok data sampel

Dengan rumus:

Pembentukan Hipotesis:

UJI MEDIAN Uji median digunakan untuk menguji apakah k kelompok sampel independen berasal dari populasi yang sama atau yang bermedian sama

Pembentukan Hipotesis:

PENGUJIAN DUA SAMPEL INDEPENDEN

Untuk menguji signifikansi perbedaan nilai dua sampel

yang independen, atau untuk menguji mungkin

tidaknya dua sampel independen itu berasal dari

populasi yang sama.

Uji yang digunakan :

Uji Mann-Whitney,

Uji kolmogorov-smirnov,

Uji Moses extreme,

Uji run Wald-Wolfowitz.

UJI MANN-WHITNEY UUji Mann-Whitney digunakan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan respon dari 2 populasi data yang saling independen

Dengan Rumus:

Pembentukan Hipotesis:

UJI KOLMOGOROV-SMIRNOV

Uji ini digunakan untuk menguji apakah dua sampel berasal dari populasi-populasi yang berdistribusi sama

Pembentukan Hipotesis:

UJI RUN WALD-WOLFOWITZ

Uji ini merupakan uji non parametric dari hipotesis yang menyatakan bahwa dua sampel berasal dari populasi yang sama

Pembentukan Hipotesis:

UJI MOSES EXTREME REACTIONSUji ini merupakan uji non parametric yang dirancang khusus untuk menguji apakah suatu kelompok eksperimental akan menunjukkan reaksi defensive atau reaksi ekstrem dibandingkan dengan reaksi-reaksi yang ditunjukkan oleh kelompok control independen

Pembentukan Hipotesis:

PENGUJIAN RELATED SAMPLE

Digunakan untuk membandingkan distribusi dua variabel

yang berhubungan.

Uji yang digunakan:

Uji Tanda (sign test)

Uji Wilcoxon

Uji McNemar

Uji Marginal Homogenity

UJI TANDA (SIGN TEST)Digunakan untuk menguji hipotesis bahwa dua variabel yang merupakan dua sampel berkaitan mempunyai distribusi yang sama.

Dengan Rumus:

Pembentukan Hipotesis:

UJI WILCOXONDigunakan untuk menguji hipotesis bahwa dua variabel yang merupakan dua sampel berkaitan mempunyai distribusi yang sama

Dengan Rumus:

Pembentukan Hipotesis:

UJI MC NEMARUji McNemar digunakan untuk menentukan perubahan-perubahan dalam proporsi bagi sampel-sampel yang berhubungan

Dengan Rumus:

Pembentukan Hipotesis:

UJI MARGINAL HOMOGENITYDigunakan untuk melihat apakah terdapat perbedaan atau perubahan antara dua peristiwa sebelum dan sesudahnya

Dengan Rumus:

Pembentukan Hipotesis:

TERIMA KASIH