Stat S1 Farm-3,Uji t

53
Pertemuan ke III: TIK: Setelah mengikuti mata kuliah ini mhs dapat menjelaskan: Analisis Inferensial Parametrik dengan Uji-t. No . Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan 1. Analisis Inferensial Parametrik - Statistis Parametrik - Uji-t 1

description

uji t

Transcript of Stat S1 Farm-3,Uji t

  • Pertemuan ke III:TIK: Setelah mengikuti mata kuliah ini mhs dapat menjelaskan: Analisis Inferensial Parametrik dengan Uji-t.1

    No.Pokok BahasanSub Pokok Bahasan1.Analisis Inferensial Parametrik Statistis Parametrik Uji-t

  • STATISTIK PARAMETRIKStatistik inferensi mempelajari pengambilan keputusan ttg parameter populasi (rata-rata, proporsi) dari sampel yg ada.Metode statistik inferensi (statistik induktif) dalam praktek cukup beragam, dan salah satu kriteria penting dalam pemilihan metode statistik yang akan digunakan adalah melihat distribusi sebuah data. Jika data yang diuji berdistribusi normal atau mendekati distribusi normal, selanjutnya dengan data-data tersebut bisa dilakukan berbagai inferensi atau pengambilan keputusan dengan metode statistik parametrik.Namun, jika terbukti data tidak berdistribusinormal digunakan metode statistik non-parametrik. 2

  • DISTRIBUSI DATASTATISTIKPARAMETRIKSTATISTIKNON-PARAMETRIK normal tidak normalKegiatan inferensi dapat dibedakan menjadi :Pengujian beda rata-rata, yang meliputi uji t dan uji F (Anova).Pengujian asosiasi (hubungan) dua variabel atau lebih, alat uji yang digunakan seperti Chi-Square, korelasi dan regresi.3

  • UJI-tDistribusi Students t dikemukakan oleh W.S. Gosset pada permulaan abad ke XX ini. Penemuannya itu diterbitkan dengan nama samaran Student. Dengan mengambil huruf terakhir dari nama penemunya, maka distribusi ini dinamakan distribusi student t.4

  • 1. One sample t-test (uji-t untuk satu sampel)Tujuan: Untuk menguji apakah suatu nilai tertentu (yang diberikan sebagai pembanding) berbeda secara nyata atau tidak dengan rata-rata sebuah sampel.Data: kuantitatif, dengan asumsi :Data berdistribusi normal (Kolmogorov-Smirnov)Data sampel berjumlah sedikit (di bawah 30)5

  • Contoh: Ketelitian metode Kjeldahl diuji dengan menerapkannya untuk menentukan kadar nitrogen dalam benzanilida. Secara teoritis kadar nitrogen dalam benzanilida () = 7,10%. Hasil penetapan kadar nitrogen (N = 5) sebagai berikut: 6

    PercobaanKadar nitrogen (%)1.7,112.7,083.7,064.7,065.7,04

  • 7

  • 8

  • 9

  • 10

  • Dari data uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov diperoleh Signifikansi = 0,920 > 0,05 (H0 diterima). Disimpulkan data tersebut mengikuti distribusi normal shg dpt dilakukan analisis One sample t-test.11

  • 12

  • 13

  • T-Test14

  • Analisis:Output One-Sample StatisticsKadar nitrogen rata-rata = 7,07%SD = 0,02646 (tidak besar, karena tidak lebih dari 20% dari Mean) ini menunjuk-kan variasi yang kecil.15

    One-Sample TestTest Value = 7.10 tdfSig. (2-tailed)Mean Difference95% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpperKadar nitrogen-2.5354.064-.03000-.0629.0029

  • Output One-Sample TestHipotesis:H0 = Kadar nitrogen teoritis tidak berbeda dengan rata-rata hasil penetapan kadar nitrogen.H1 = Kadar nitrogen teoritis berbeda dengan rata-rata hasil pe-netapan kadar nitrogen.Pengambilan keputusan:Berdasarkan nilai Probabilitas, jika :Probabilitas > 0,05; maka H0 diterimaProbabilitas < 0,05; maka H0 ditolak16

  • Kesimpulan:

    Pada output tampak nilai probabilitas (Sig. 2-tailed) = 0,064. Karena probabilitas jauh di atas 0,05 maka H0 diterima, dengan kesimpulan bahwa tidak terdapat perbedaan antara kadar nitrogen yang didapat dengan metode Kjeldahl dengan kandungan nitrogen sebenarnya, atau metode Kjeldahl cukup teliti untuk penetapan kadar nitrogen dalam benzanilida.17

  • 2. Independent samples t-test (uji-t untuk dua sampel independen/bebas)Tujuan: Untuk membandingkan rata-rata dari dua grup yang tidak berhubungan satu dengan yang lain, apakah kedua grup tersebut mempunyai rata-rata yang sama atau tidak secara signifikan.Data: kuantitatif, dengan asumsi :Data berdistribusi normal (KS)Jumlah sampel sedikit (di bawah 30)18

  • Contoh: Penggunaan Salbutamol dan Lasal sebagai anti asma di Apotek X Surakarta, tahun 2008.19

    No.Bulan /2008SalbutamolLasal1Januari65112Februari8803Maret116334April9795Mei5206Juni29157Juli458Agustus11189September662110Oktober526811November311312Desember3317

  • 20

  • 21

  • 22

  • 23

  • Dari data uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov diperoleh Salbutamol dengan Signifikansi = 0,968 > 0,05 (H0 diterima), Lasal dengan sig. = 0,402 > 0,05. Disimpulkan data tersebut mengikuti distribusi normal sehingga dapat dilakukan analisis Independent sample t-test.24

    One-Sample Kolmogorov-Smirnov TestSalbutamolLasalN1212Normal Parametersa,,bMean53.6717.50Std. Deviation34.46318.372Most Extreme DifferencesAbsolute.142.258Positive.142.258Negative-.090-.170Kolmogorov-Smirnov Z.493.893Asymp. Sig. (2-tailed).968.402a. Test distribution is Normal.b. Calculated from data.

  • 25

  • 26

  • 27

  • 28

  • 29

  • 30

  • 31

  • T-Test32Analisis :Output Group StatisticsRata-rata penggunaan Salbutamol = 53,67Rata-rata penggunaan Lasal = 17,50

  • 33Output Independent Samples TestAda dua tahapan analisis, yaitu :Dengan Levene Test, diuji apakah varians populasi kedua sampel tersebut sama atau berbeda.Dengan t-test, dan berdasar hasil analisis 1, diambil suatu keputusan.

  • Untuk mengetahui apakah varians populasi identik/sama atau tidak sama:

    Hipotesis:H0 = Kedua varians populasi : samaH1 = Kedua varians populasi : tidak sama

    Pengambilan keputusan:Berdasarkan nilai Probabilitas, jika :Probabilitas > 0,05; maka H0 diterimaProbabilitas < 0,05; maka H0 ditolakvarians adalah tidak sama. 34

  • Keputusan :

    Pada output tampak nilai F untuk jumlah dengan Equal variance assumed (diasumsi kedua varians sama) = 5,176 dengan probabilitas = 0,033. Karena probabilitas di bawah 0,05 maka H0 ditolak, atau kedua varians adalah tidak sama. 35

  • Analisis dengan memakai t-test untuk asumsi varians tidak samaHipotesis:H0 = Kedua rata-rata populasi: samaH1 = Kedua rata-rata populasi: tidak samaCatatan: Berbeda dengan asumsi sebelumnya yang menggunakan varians, sekarang dipakai mean.Pengambilan keputusan:Berdasarkan nilai Probabilitas, jika :Probabilitas > 0,05; maka H0 diterimaProbabilitas < 0,05; maka H0 ditolak36

  • Keputusan:

    Pada output tampak nilai t untuk jumlah dengan Equal variance not assumed (diasumsi kedua varians tidak sama) = 3,208 dengan nilai probabilitas = 0,005. Karena probabilitas di bawah 0,05 maka H0 ditolak, atau penggunaan Salbutamol terdapat perbedaan yang signifikan dengan penggunaan Lasal.37

  • 383. Paired samples t-test (uji-t untuk dua sampel berpasangan)Tujuan: Untuk menguji dua sampel yg berpasangan, apakah mempunyai rata-rata yg secara nyata berbeda ataukah tidak.Sampel berpasangan (Paired samples) adalah sebuah sampel dgn subyek yg sama namun mengalami dua perlakuan atau pengukuran yg berbeda.

    Data: kuantitatif, dengan asumsi :Data berdistribusi normal (KS)Jumlah sampel sedikit (di bawah 30)

  • Contoh:Hasil penetapan kadar thiamin HCl secara alkalimetri dan argentometri: 39

    PercobaanAlkalimetri (%)Argentometri (%)195,6696,08295,7496,12395,6896,10495,7296,16595,7096,14

  • 40

  • 41

  • 42

  • 43

  • Dari data uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov diperoleh Signifikansi = Alkalimetfri dan Argentometri 1,000 > 0,05 (H0 diterima). Disimpulkan data tersebut mengikuti distribusi normal sehingga dapat dilakukan analisis Paired samples t-test.44

    One-Sample Kolmogorov-Smirnov TestAlkalimetriArgentometriN55Normal Parametersa,,bMean95.700096.1200Std. Deviation.03162.03162Most Extreme DifferencesAbsolute.136.136Positive.136.136Negative-.136-.136Kolmogorov-Smirnov Z.305.305Asymp. Sig. (2-tailed)1.0001.000a. Test distribution is Normal.b. Calculated from data.

  • 45

  • 46

  • 47

  • Analisis :

    Paired Samples StatisticsTerlihat ringkasan statistik dari kedua metode. Untuk metode: Alkalimetri, kadar rata-rata thiamin HCl 95,70%Argentometri, kadar rata-rata thiamin HCl 96,12%48

    Paired Samples StatisticsMeanNStd. DeviationStd. Error MeanPair 1Alkalimetri95.70005.03162.01414Argentometri96.12005.03162.01414

  • Paired Samples Correlations

    Hasil korelasi antara kedua metode, yang menghasilkan angka 0,700 dengan nilai probabilitas 0,188 di atas 0,05. Hal ini menyatakan bahwa korelasi antara Alkalimetri dan Argentometri adalah berhubungan secara nyata.49

    Paired Samples CorrelationsNCorrelationSig.Pair 1Alkalimetri & Argentometri5.700.188

  • Paired Samples TestHipotesis :H0 = Kedua rata-rata populasi adalah identik (rata-rata populasi alkalimetri dan argentometri adalah tdk berbeda secara nyata).H1 = Kedua rata-rata populasi adalah tdk identik (rata-rata populasi alkalimetri dan argentometri adalah memang berbeda secara nyata).50

    Paired Samples TestPaired DifferencestdfSig. (2-tailed)MeanStd. DeviationStd. Error Mean95% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpperPair 1Alkalimetri - Argentometri-.42000.02449.01095-.45041-.38959-38.3414.000

  • Pengambilan keputusan:Berdasarkan nilai Probabilitas, jika :Probabilitas > 0,05; maka H0 diterimaProbabilitas < 0,05; maka H0 ditolakUntuk uji dua sisi, setiap sisi dibagi 2, hingga menjadi :Angka probabilitas/2 > 0,025, maka H0 diterimaAngka probabilitas/2 < 0,025, maka H0 ditolak51

  • Keputusan:Terlihat probabilitas 0,000; untuk uji dua sisi, angka probabilitas adalah 0,000/2 = 0,000 < 0,025 maka H0 ditolak. Dapat disimpulkan bahwa rata-rata kadar thiamin HCl yang ditentukan dengan metode alkalimetri dan argentometri berbeda secara nyata. 52

  • Terima Kasih

    *