5. Analisis Inferensial 1
-
Upload
uwais-hakkim -
Category
Documents
-
view
303 -
download
21
description
Transcript of 5. Analisis Inferensial 1
-
Muncul Wiyana; M.kep
-
Terdapat batasan populasi dari sampel yang diambil dan kemana kesimpulan/ generalisasi akan dilakukan.Terdapat penetapan derajad ketidakpastian/ kesalahan.Penentuan besar sampel dengan rumus.*
-
4. Pengambilan sampel harus menggunakan metode sampling propabilitas/random 5. Ada perhitungan statistik sampel.6. Harus melakukan estimasi terhadap parameter populasi berdasar statistik sampel atau 7. Menguji hipotesis tentang keadaan parameter populasi menggunakan uji statistik.*
-
Populasi : kumpulan orang, individu, atau obyek yang akan diteliti sifat-sifat atau karakteristiknyaParameter: Besaran, nilai, atau harga dari populasi Lambang parameter: rata-rata hitung = m variansi = s2 simpangan baku = skoefisien korelasi = r
-
Sampel : bagian dari populasi yang diambil untuk diketahui karakteristiknyaBesaran, nilai atau harga yang dimiliki atau diperoleh dari sampel disebut statistikLambang statistik: (x, s/sd, s2, r)Proses pengambilan sampel dari populasi disebut sampling
-
POPULASI
sampling
Parameter
SAMPEL
Statistik
x
s
r
generalisasi
-
Analisis ParametrikEstimasi : penaksiran nilai parameter berdasarkan statistikPengujian Hipotesis (Hypothesis testing)Analisis Non ParametrikEstimasi : penaksiran nilai parameter berdasarkan statistikPengujian Hipotesis (Hypothesis testing)
-
Menggunakan pengukuran yang mempunyai satuan ukuran.Memiliki skala data interval atau ratio.Data diambil melalui sampel yang diambil dari populasi yang berdistribusi normal secara random.*
-
Mengabaikan asumsi populasi berdistribusi normalRelatif kurang peka terhadap nilai pengamatan yang amat ekstrim.Pengambilan sampel tidak harus randomSemua skala data dapat menggunakan metode ini.
-
1. Uji komparasi/perbandingan: mengetahui perbedaan antar kelompok dalam variabelMacam:Komparasi antara parameter populasi dan statistik sampel (goodness of fit test)Komparasi antara dua atau lebih pengamatan dalam subyek yang sama (berpasangan).Komparasi antara dua atau lebih sampel bebas
-
**
SKALA DATADUA SAMPELLEBIH 2 SAMPELREGRESIRELATED (2x obs.)INDEPEN-DENT (data 1x obs.)RELATEDINDEPEN-DENT
RASIO/INTERVAL
ORDINAL
NOMINALt ber- pasangan
Wilcoxon pasangan (signed R test)
Mc Nemart bebas
Wilcoxon/U Test (Mann-Whitney)
X2Fisher eksakAnova sama subyek & Multiple Comparison
Friedman & Multiple Comparison
Cochran & Multiple ComparisonAnova & Multiple Comparison
Kruskal Wallis & Multiple Comparison
X2 & Multiple ComparisonLinier
SEM
Ordinal
Logistik
-
2. Uji hubunganUji hubungan/ hubungan simetris: mengetahui hubungan antar variabel dalam populasiX YUji prediktif/pengaruh/asimetris: meramalkan besarnya pengaruh dari suatu variabel terhadap variabel lain. X YX Y
-
UJI HUBUNGAN STATISTIKA PARAMETRIK DAN NONPARAMETRIK
Var. Bebas (1)Variabel tergantung (1 variabel)Rasio-IntervalOrdinal NominalRasio-IntervalPearson product moment correlation (r)Spearman corr (rs)Kendalls Tau (t)Kendalls concordance WKappaOrdinalSpearman correlationKendalls Tau(t)Kendalls concordance WKappaSpearman corr (rs)Kendalls Tau (t)Kendalls concordance WKappaNomi-nalContingency coeff CCramers VPhi (f)Kappa
-
Penetapan Hipotesis Statistik (H0)Penentuan Tingkat Kemaknaan (a) berkisar 0,01; 0,1; 0,05)Pemilihan Uji Statistik, perhatikan :a. Skala pengukuran data b. Distribusi data c. Tujuan analisis d. Banyak atau jumlah sampele. Banyaknya variabel yang diamati/ banyaknya pengamatan
-
Penghitungan / Uji StatistikPenarikan Kesimpulan:Didasarkan pada penerimaan dan penolakan hipotesis nol (Ho), ada 2 cara: 1. Cara klasik: menggunakan nilai statistik.Keputusan menolak (Ho) jika nilai statistik uji > nilai tabel uji statistik2. Pendekatan probabilistik/tingkat kemaknaan (p)- Menolak Ho jika p a- Menerima Ho jika p > a
-
KEPUTUSAN
KENYATAAN
Menolak Ho Menerima Ho
Ho benar Kesalahan tipe I () benar
Ho salah benar Kesalahan tipe II ()
-
Koefisien pearson (parametrik)Koefisien spearman (non prametrik)Koefisien Contingensi C (non prametrik)
-
Analisis hubungan/korelasi antara dua variabel.Ukuran kuatnya hubungan digunakan koefisien korelasi Pearson (r); koefisien korelasi rank Spearman (rs/); koefisien kontingensi C;Koefisien korelasi memiliki nilai antara 1 s/d +1.
-
Nilai koefisien mendekati 1, artinya kuatnya hubungan makin besar.r = 0,00 0,25 hubungan lemahr = < 0,25 0,50 hubungan sedangr = < 0,50 0,75 hubungan kuatr = < 0,75 1,00 hubungan sempurna
-
Tanda () dan (+) menunjukkan arah: (-): Nilai salah satu variabel meningkat maka variabel lain akan menurun.(+): Nilai satu variabel meningkat/menurun maka variabel lain juga meningkat/menurun.
-
Penulisan Uji hipotesis: Ho : r atau = 0 Ha : r atau 0Ho ditolak bila:r > r (n-2) (lihat tabel r) > (n-2) (lihat tabel O spearman jika sampel 30 dan tabel t untuk sampel > 30)Nilai probabilitas (p)
-
Analisis hubungan/korelasi antara dua variabel.Syarat:Data berskala interval atau rasioSampel berasal dari populasi dengan distribusi normal bivariat.Sifat hubungan simetris
-
Analisis hubungan/korelasi antara dua variabel.Syarat:Data berskala ordinalSampel berasal dari populasi yang berdistribusi tidak normal/ tidak diketahui.Sifat hubungan simetris
-
rs = 1 - 6 d______________n (n - 1)t = rs n - 2______________1 - rs
-
Klik analyzeSorot correlate, klik bivariateMasukkan variabel yang akan dianalisis ke kotak variablesPilih correlation Coefficients (Pearson)Pilih test of significance (two tailed)Klik OKLihat pada output SPSS
-
Output komputer menunjukkan
-
Hasil uji statistik diperoleh nilai p = 0,015 < 0,05 maka dapat disimpulkan terdapat hubungan yang bermakna (signifikan) antara berat badan dengan kadar kholesterol.Arah hubungan positif, artinya semakin berat berat badan semakit tinggi pula kadar kholesterol darah.Nilai r = 0,737 artinya terdapat hubungan yang KUAT antara berat badan dengan kadar kholesterol
*