1 / 50

Statistika

Statistika. Hartanto S. Lingkup Statistika. Deskriptif Inferensia l. Uji Beda. Parameter. Uji Hub. Non Par. Lainnya. Hipotesis. Pop. & Sampel. Pengertian Statistika. Pengumpulan data Klasifikasi Diskripsi Penyajian Menganalisis Menyimpulkan. DATA. 1.Kualitatif.

doria
Télécharger la présentation

Statistika

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Statistika Hartanto S.

  2. Lingkup Statistika • Deskriptif • Inferensial Uji Beda Parameter Uji Hub. Non Par. Lainnya Hipotesis Pop. & Sampel

  3. Pengertian Statistika • Pengumpulan data • Klasifikasi • Diskripsi • Penyajian • Menganalisis • Menyimpulkan

  4. DATA 1.Kualitatif Diskrit/Nominal 2.Kuantitatif Ordinal Interval Kontinu Rasio

  5. Nominal • Angka digunakan untuk membedakan satu obyek dari obyek yang lain dan tidak punya kaitan langsung dengan besaran fisik atau ciri fisik lainnya. Angka adalah sekedar nama untuk suatu obyek. Contoh : • penggunaan angka untuk nomor rumah • penggunaan angka untuk klsifikasi buku • jenis kelamin • agama • dll

  6. Ordinal • Angka digunakan untuk menyatakan urutan tertentu. Angka yang lebih besar digunakan untuk menyatakan sesuatu yang lebih dari obyek yang dipasangkan dengan angka itu. Skala pengukuran ini mempunyai ciri dapat dibedakan dan adanya urutan. Contoh : • kepangkatan / golongan • pendidikan • status sosial ekonomi • dll.

  7. Interval • Angka digunakan untuk menyatakan interval-interval yang sama. Skala ini mempunyai ciri dapat dibedakan, urutan menurut besar dan adanya interval-interval yang sama, tidak mempunyai nol absolut. Contoh : • Pada temperatur 0oC bukan berarti tidak ada temperatur / suhu. • 10oC bukan berarti 10 kali lebih panas dari 1oC. Antara air membeku dan air mendidih, oleh skala Celcius dibagi dalam 100 interval-interval yang sama. • Nilai Ujian A,B,C,D,E.

  8. Rasio • Angka digunakan sebagai pembanding terhadap suatu satuan pengukuran yang besarnya standard. Skala ini mempunyai ciri dapat dibedakan, urutan menurut besar, interval-interval yang sama dan adanya nol mutlak. Nol berarti menyatakan tidak adanya obyek tersebut. Contoh : • berat 0 gram, artinya tidak ada berat benda itu • volumenya 0 liter. • usianya 0 th. • dll.

  9. Penyajian Data • Diagram • Tabel

  10. Penyajian Data dlm Diagram • Diagram Garis/poligon frek. • Diagram Batang/histogram • Diagram Lingkaran, pastel • Diagram pencar/scatter • Diagram Gambar/Lambang/piktogram • Diagram Peta

  11. Diagram Garis

  12. Diagram Garis

  13. Diagram Batang

  14. Diagram Batang

  15. Diagram Lingkaran, pastel

  16. Diagram pencar/scatter

  17. Diagram Gambar/Lambang/piktogram

  18. Diagram Peta

  19. Diagram Peta

  20. Penyajian Data dlm TABEL • Baris/Kolom • Distribusi frekuensi • Distribusi Komulatif • Distribusi Relatif

  21. Baris/Kolom

  22. Distribusi frekuensi

  23. Dist. Frek. KumulatifKURANG DARI

  24. Dist. Frek. KumulatifLEBIH DARI

  25. Dist. Frek. RELATIF

  26. Stat.Deskriptif • Mean • Median • Modus • Simpangan Baku • Varians • dll

  27. Mean/Rerata

  28. Modus Mo = nilai dgn frek terbanyak Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi :

  29. Median/Nilai Tengah Me = data yang ditengah (untuk n ganjil) Me = (untuk n genap ) Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi :

  30. Kuartil Letak Ki =pada data ke , i = 1, 2, 3 Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi :

  31. Desil Letak Di =pada data ke dgn i = 1,2,…,9 Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi :

  32. Presentil Letak Pi =pada data ke dgn i = 1,2,…,99 Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi :

  33. Simpangan Baku/StandartDeviasi/s Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi : s = simpangan baku; s2 = v = varians

  34. Rerata &Varians gabungan

  35. Masalah 1 Ali pergi dari Surabaya ke Malang (100 km). Waktu berangkat kecepatan mobilnya 50 km/jam, dan waktu pulang 25 km/jam. Berapa rata-rata kecepatan pergi pulang ?

  36. Jawab Masalah 1 Rata-rata Harmonik

  37. Populasi Teknik Sampling Sampel Random/Prob. Non Random Populasi dan Sampel   ρ Pop. Sam. s r

  38. Kegunaan Sampel • Tidak mungkin mengamati seluruh anggota populasi • Pengamatan terhadap semua anggota populasi dapat bersifat merusak • Menghemat biaya, waktu, dan tenaga • Mampu memberikan informasi yang lebih menyeluruh dan mendalam (komprehensif). • Sampel yang baik • Objektif • Representatif • Variasinya kecil, tepat waktu, dan relevan.

  39. Tehnik Sampling • Random/Probabilitas • Non Random/Non.Probabilitas

  40. Random/Probabilitas • Simple random sampling/Acak sederhana • Systematic Sampling • Stratified random sampling • Cluster Sampling

  41. Non Random/Non.Probabilitas • Convinience sampling  menyenangkan atau mengenakkan peneliti. • Judgment Sampling/ Sampling Pertimbangan. Merupakan suatu bentuk Convenience sampling bila ditinjau dari cara pengambilan unit-unit sampelnya. Expert sampling(sampling atas dasar keahlian) dan Purposive sampling(sampling dengan maksud tertentu). • Quota sampling (judgement sampling) • Consecutive Sampling (berurutan/waktu). • Snowball/Nominated Sampling/Network sampling • Voluntary Sampling

  42. HIPOTESIS 1. Hipotesis Statistika a. Ho  = b. H1  ≠ , <, > 2. Hipotesis Penelitian • Sederhana (singkat dan padat) • Hendaknya merupakan rumusan tentang hubungan antara 2 variabel atau lebih. • Harus dapat diuji • Sesuai pengetahuan yang ada.

  43. Tingkat signifikan/tingkat kepercayaan/taraf nyata (α) Probabiltas terjadinya kesalahan tipe I dilambangkan α yang disebut tingkat signifikan/tingkat kepercayaan/taraf nyata. Sedangkan probabilitas kesalahan tipe II dilambangkan β.

  44. Prosedur pengujian hipotesis Tentukan • Hipotesis ( Ho :... dan H1 :.... )l • Tingkat kepercayaan/signifikan :  = 5 % • Kriteria : Tolak Ho jika,.... • Perhitungan : • Kesimpulan :

  45. Stat.Inferensial • Uji Beda : Uji t, Anova • Uji Hubungan : Regresi • Lainnya Anakova

  46. Analisis Varians • Analsis Varians 1 jalur • Analsis Varians 2 jalur • Analsis Varians 3 jalur • dst

  47. Analisis Varians 1 Jalur

  48. Permasalahan • Tiga macam obat anti obesitas diberikan kepada mereka yang berat badannya over weight untuk jangka waktu 3 bulan. Obat A diberikan pada 9 orang, obat B pada 10 orang, dan obat C pada 8 orang. Hasil pengukuran penurunan berat badan se­telah 3 bulan adalah sebagai berikut (dalam satuan Kg): • Obat A 8 9 9 7 8 9 7 7 7 • Obat B 5 6 4 4 5 4 4 4 5 4 • Obat C 3 2 4 3 3 3 4 4 • Ujilah apakah ada perbedaan dalam daya menurunkan berat badan kedua macam obat tersebut pada alpha 5%! • Hitung rata-rata penurunan berat badan obat A, B, dan C! • Ujilah dengan alpha 5%, apakah ada perbedaan pe­nurunan berat badan di antara tiga metode tersebut! • Bila ada perbedaan, kelompok mana saja yang berbeda? • Obat mana yang paling baik digunakan untuk menurunkan berat badan?

  49. Analisis Varians 2 Jalur Catatan : B1, B2, …. Bk

  50. Permasalahan

More Related