1 / 52

Bab 14

Bab 14. Nonparametrik : Data Runtun. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- Bab 14 -------------------------------------------------------------------------------------------------------. Bab 14 NONPARAMETRIK: DATA RUNTUN

emily-ramsey
Télécharger la présentation

Bab 14

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. Bab 14 Nonparametrik: Data Runtun

  2. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Bab 14 • NONPARAMETRIK: DATA RUNTUN • A. Pendahuluan • 1. Data Statistika • Selain menggunakan data frekuensi, tanda, dan peringkat, statistika nonparametrik juga menggunakan runtun • Runtun mencakup peralihan dua unsur pada barisan data (dikotomi) • Pengujian terutama dilakukan untuk keacakan data atau kesamaan data melalui data runtun

  3. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • 2. Data RuntunpadaBarisan • Contoh 1 • Misalkanpadasejumlahlemparankoin (M = muka, dan B = belakang), kitamenemukanbarisan data • MMMBBMMBBBBMBMBBMMM • Padabarisan data initampakperalihandari M ke B ataudari B ke M • MMM BB MM BBBB M B M BB MMM • 1 2 3 4 5 6 7 8 9 • Banyaknyaperalihanini (disini 9 kali) dikenalsebagairuntun (r) • Barisan data diatasterdiriatas 9 runtunatau r = 9

  4. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Contoh 2 • Terdapat barisan data yang terdiri atas dua unsur (B = betul dan S = salah) sebagai berikut • BBSSBSBBBSSBSSS • Letak barisan data ini dapat diperjelas melalui • BB SS B S BBB SS B SSS • sehingga tampak bahwa runtun r = 8 • Contoh 3 (dikerjakan di kelas) • Barisan data adalah L = lelaki dan P = perempuan • LLLLLLLLLLPPPPPPPPPP Runtun r =

  5. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Contoh 4 (dikerjakan di kelas) • Antrian yang terdiri atas L = lelaki dan P = perempuan adalah sebagai berikut • LPLPLPLPLPLPLPLPLPLP Runtun r = • Contoh 5 • Tentukan runtun r untuk barisan data berikut • MMMMMMBBBBMMMMBBBBBB • LLLGGLGGGLLLGGGGGLLGLL • LPLPLLLPPLPLPLPLLLPLPLPLLPPPLPLPLPLLPLLPLLLLPLPLL • TTTEEEETEEETTTTEETEETTTEETTTEEETEETTEEEETEEEETTEEEE

  6. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- B. UjiKeacakanantrian 1. Hakikatantrian Antrianterjadidimana-manadansifatnyadapat • Diaturatauteratur • Acak Padaumumnyaditemukanbahwa • antrian yang diaturatauteraturmemilikisedikitataubanyakruntun • antrian yang acakmemilikijumlahruntun yang sedang

  7. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2. Cara pengujianhipotesiskeacakanantrian Adaduamacamcarapengujianhipotesis • Pengujiandengansampelbesar (ada n > 20) Melaluidistribusiprobabilitaspensampelanuntukmelihatpenyimpangannyadarirerata; simpanganbesar (r kecilatau r besar) menunjukkantidakacak • Pengujiandengansampelkecil (semua n  20) Melaluitabelkhusus (adabatas r kecilsampai r besar)

  8. ------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3. Uji hipotesis pada sampel besar (ada n > 20) • Runtun di antara data X dan Y • Distribusi probabilitas pensampelan adalah distribusi probabilitas normal • Rerata dan kekeliruan baku r dan r adalah

  9. -----------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------ • Statistik uji adalah • Hipotesis diuji dengan taraf signifikansi  pada dua ujung Ujung bawah untuk runtun yang terlalu sedikit Ujung atas untuk runtun yang terlalu banyak Tolak H0 jika z < z(½) atau z > z(1-½) Terima H0 jika z(½)  z  z(1-½)

  10. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Contoh 6 • Padasuatusampelantrian L dan P terdapat • nL = 30 nP = 20 r = 35 • Padatarafsignifikansi 0,05, ujiapakahsampeliniberasaldaripopulasiacak • Hipotesis • H0 : Antrianacak • H1 : Antriantidakacak • Sampel • Statistiksampelmenunjukkan • nL= 30 nP = 20 r = 35

  11. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------ • Distribusi probabilitas pensampelan • Distribusi probabilitas pensampelan adalah distribusi probabilitas normal dengan rerata dan kekeliruan baku • Statistik uji

  12. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Kriteria pengujian • Taraf signifikansi  = 0,05 • Pengujian pada dua ujung • Nilai kritis • Ujung bawah z(0,025) =  1,96 • Ujung atas z(0,975) = 1,96 • Tolak H0 jika z <  1,96 atau z > 1,96 • Terima H0 jika  1,96  z  1,96 • Keputusan • Pada taraf signifikansi 0,05 tolak H0

  13. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 7 (dikerjakandikelas) Padatarafsignifikansi 0,05 ujiapakahsuatuantrian L dan P adalahacak, apabilasampeladalah LPLPLLLPPLPLPLPLLLPLPLPLLPPPLPLPLPLLPLLPLLLLPLPLL Contoh 8 Padatarafsignifikansi 0,05, ujikeacakansuatuantrin T dan E, jikasampeladalah TTTEEEETEEETTTTEETEETTTEETTTEEETEETTEEEETEEEETTEEEE

  14. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 9 Pada taraf signifikansi 0,05 uji apakah suatu antrian L dan G adalah acak, apabila sampel adalah LLLGGLGGGLLLGGGGGLLGLL Contoh 10 Pada taraf signifikansi 0,05 uji apakah suatu antrian L dan W adalah acak, apabila sampel adalah LWWWLLWWWWLLLWLWLLLLLWWW

  15. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------ 4. Uji hipotesis pada sampel kecil (semua n  20) Ada tabel khusus untuk menguji hipotesis pada sampel kecil • Tabel ini menunjukkan keacakan untuk r di antara dua patokan, yakni patokan bawah untuk r terlalu kecil dan patokan atas untuk r terlalu besar • Antrian adalah acak apabila terdapat di antara dua patokan itu

  16. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- TabelNilaiKritisuntukRuntun ( = 0,05) Nilaiterbesardiantara n1dan n2 n kecil 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 6 6 6 6 6 6 6 6 6 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 4 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 9 9 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 5 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 10 10 11 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 6 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 6 6 11 12 12 13 13 13 13 14 14 14 14 14 14 14 14 7 3 4 4 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 13 13 14 14 14 14 15 15 15 16 16 16 16 16 8 4 5 5 5 6 6 6 6 6 7 7 7 7 14 14 15 15 16 16 16 16 17 17 17 17 17 9 5 5 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 15 16 16 16 17 17 18 18 18 18 18 18 10 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8 9 16 17 17 18 18 18 19 19 19 20 20

  17. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Nilaiterbesardiantara n1dan n2 n kecil 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 11 7 7 7 8 8 8 9 9 9 9 17 18 19 19 19 20 20 20 21 21 12 7 8 8 8 9 9 9 10 10 19 19 20 20 21 21 21 22 22 13 8 9 9 9 10 10 10 10 20 20 21 21 22 22 23 23 14 9 9 10 10 10 11 11 21 22 22 23 23 23 24 15 10 10 11 11 11 12 22 23 23 24 24 25 16 11 11 11 12 12 23 24 25 25 25 17 11 12 12 13 25 25 26 26 18 12 13 13 26 26 27 19 13 13 27 27 20 14 28

  18. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Contoh 11 • Padalemparankoin (M = mukadan B = belakang) sampelacakmenghasilkanbarisandengan • nM= 10 nB = 10 r = 4 • Padatarafsignifikansi = 0,05, ujiapakahsampeliniberasaldaripopulasiacak • Hipotesis • H0 : Lemparankoinadalahacak • H1 : Lemparankointidakacak • Sampel • nM = 10 nB = 10 r = 4

  19. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Distribusi Probabilitas Pensampelan • Sampel kecil dengan n terbesar = 10. Pengujian dilakukan melalui tabel nilai kritis • Kriteria pengujian • Dari tabel nilai kritis untuk  = 0,05 diperoleh bahwa hipotesis H0 diterima pada • 6  r  16 • Keputusan • Pada taraf signifikansi 0,05, tolak H0

  20. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 12 (dikerjakandikelas) Padatarafsignifikansi 0,05, ujihipotesiskeacakansuatuantrian B dandan S. Sampelkecildariantrianituadalah BBSSBSBBBSSBSSS Contoh 13 Padatarafsignifikansi 0,05, ujihipotesiskeacakanantrian B dan M jikasampeladalah MMMBBMMBBBBMBMBBMMM

  21. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- C. Uji Keacakan Data 1. Keacakan data • Di dalam penelitian, sering dilakukan penarikan sampel acak • Dengan runtun, keacakan sampel dapat diuji melalui hipotesis keacakan • Keacakan seperti ini dapat juga diterapkan ke data • Hipotesis adalah H0 : sampel atau data acak H1 : sampel atau data tidak acak

  22. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2. Cara Pengujian Hipotesis Langkah pertama adalah menentukan median dari data Langkah kedua • angka di atas median diberi tanda + • angka di bawah median diberi tanda  • angka yang sama dengan median diberi tanda 0 Langkah ketiga adalah menentukan runtun dari tanda + dan  dengan 0 diabaikan

  23. ------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------ Keacakan Data adalah acak jika r adalah sedang Data adalah tidak acak jika r terlalu kecil atau terlalu besar Ada dua cara pengujian Pengujian untuk sampel besar (ada n > 20) Pengujian untuk sampel kecil (semua n  20) Pengujian seperti pada antrian

  24. ------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3. Uji hipotesis pada sampel besar (ada n > 20) • Runtun di antara data X dan Y • Distribusi probabilitas pensampelan adalah distribusi probabilitas normal • Rerata dan kekeliruan baku r dan r adalah

  25. -----------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------ • Statistik uji adalah • Hipotesis diuji dengan taraf signifikansi  pada dua ujung Ujung bawah untuk runtun yang terlalu sedikit Ujung atas untuk runtun yang terlalu banyak Tolak H0 jika z < z(½) atau z > z(1-½) Terima H0 jika z(½)  z  z(1-½)

  26. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 14 Padatarafsignifikansi 0,05, ujikeacakan data jikasampeladalah 1 8 4 9 5 6 2 9 7 6 3 2 5 8 7 3 6 9 3 7 4 8 9 5 7 6 9 8 4 8 7 6 4 9 6 5 8 5 9 9 Hipotesis H0 : data adalahacak H1 : data tidakacak Sampel Dari perhitungan median M = 6,33 sehingga  +  +    + +     + +   +  +  + +  +  + +  + +   +   +  + + r = 26 n = 21 n+ = 19

  27. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Distribusi probabilitas pensampelan • Distribusi probabilitas pensampelan adalah distribusi probabilitas normal dengan rerata dan kekeliruan baku • Statistik uji

  28. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Kriteria pengujian • Taraf signifikansi  = 0,05 Pengujian pada dua ujung • Nilai kritis • Ujung bawah z(0,025) =  1,96 • Ujung atas z(0,975) = 1,96 • Tolak H0 jika z <  1,96 atau z > 1,96 • Terima H0 jika  1,96  z  1,96 • Keputusan • Pada taraf signifikansi 0,05 terima H0

  29. ------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 15 Pada taraf signifikansi 0,05, uji keacakan data melalui sampel 0 4 4 3 3 8 0 6 7 4 2 4 5 2 0 1 8 2 2 2 1 0 6 1 0 9 5 7 9 4 3 7 5 1 5 1 1 2 3 3 Contoh 16 Pada taraf signifikansi 0,05, uji keacakan melalui sampel 61 21 89 31 81 65 67 34 64 45 97 97 29 20 98 20 22 23 61 42 92 98 14 59 69 19 36 83 71 80 17 72 28 23 91 15 14 42 49 75

  30. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------ 4. Uji hipotesis pada sampel kecil (semua n  20) Ada tabel khusus untuk menguji hipotesis pada sampel kecil • Tabel ini menunjukkan keacakan untuk r di antara dua patokan, yakni patokan bawah untuk r terlalu kecil dan patokan atas untuk r terlalu besar • Data adalah acak apabila terdapat di antara dua patokan itu

  31. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Contoh 17 • Padatarafsignifikansi 0,05, ujihipotesiskeacakanbarisanbilangan, jikasampeladalah • 5 2 2 1 6 5 3 3 1 6 5 2 1 4 4 • Hipotesis H0 : Barisanbilanganadalahacak • H1 : Barisanbilangantidakacak • Sampel Median bilanganiniadalah 3,27 • Runtun +    + +    + +   + + • sehingga r = 7 n+ = 7 dan n = 8 • Beberapabukumenyatakanbahwa 0 sebaiknyadiabaikansaja (+++0++ = 1 runtun)

  32. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Distribusi Probabilitas Pensampelan • Sampel kecil sehingga pengujian dilakukan melalui tabel nilai kritis • Kriteria pengujian • Dari tabel nilai kritis untuk  = 0,05 diperoleh bahwa hipotesis H0 diterima pada • 4  r  13 • Keputusan • Pada taraf signifikansi 0,05, terima H0

  33. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 18 (dikerjakan di kelas) Pada taraf signifikansi 0,05, uji keacakan data pecahan desimal dari bilangan  melalui sampel 1 4 1 5 9 2 6 5 3 5 8 9 7 9 3 2 3 8 4 6 2 6 4 3 3 Hipotesis

  34. ------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 19 (dikerjakan di kelas) Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis keacakan data untuk sampel 24 28 21 27 29 26 22 25 23 Contoh 20 Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis keacakan data untuk sampel 82 73 68 72 78 75 92 84 76 85 77 85 79 84 88

  35. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • D. Uji Wald-WolfowitzuntukKesamaanFungsiDistribusiDuaPopulasi • 1. TujuanPengujianHipotesis • Tujuanpengujianhipotesisadalahuntukmengetahuiapakahduasampel (misalnya X dan Y) berasaldarisatupopulasiataudariduapopulasi yang sama • Cara pengujian • X dan Y digabungdandiruntunmenurut X dan Y • Jikasalahsatulebihbesarmaka r menjadikecil • Jikasamamaka r menjadibesar

  36. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------ 2. KetentuanRuntun • Duasampel, misalkan X dan Y, digabungdandisusunkedalamperingkat • Di dalamperingkat, urutan X dan Y yang bergantianmembentukruntun • Apabilaterdapatperingkatsama, adabuku yang menganjurkan agar data itudiabaikan • Tetapiadabuku yang menganjurkanuntukmelakukanundiandalampenentuanurutan • Dan adabuku yang menganjurkanuntukmelihatruntunrendahdanruntuntinggi

  37. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Contoh Penentuan Runtun • Sampel X dan Y menunjukkan data sebagai berikut • X 20 37 55 50 64 41 • Y 75 21 72 71 85 43 34 65 90 35 • Data X dan Y digabung sementara identitas tiap X dan Y tetap dikenal • Gabungan data ini disusun ke dalam peringkat naik • Urutan X dan Y pada peringkat itu membentuk runtun • Daripadanya diperoleh nX, nY, dan r

  38. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Peringkat data gabungan X dan Y • Asal Data Peringkat • X 20 1 • Y 21 2 Selanjutnyapengujianhipotesis • Y 34 3 • Y 35 4 nX = 6 samadenganpengujianpada • X 37 5 • X 41 6 nY = 10 antriandan data acak • Y 43 7 • X 50 8 r = 6 • X 55 9 • X 64 10 • Y 65 11 • Y 71 12 • Y 72 13 • Y 75 14 • Y 85 15 • Y 90 16

  39. ------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3. Uji hipotesis pada sampel besar (ada n > 20) • Runtun di antara data X dan Y • Distribusi probabilitas pensampelan adalah distribusi probabilitas normal • Rerata dan kekeliruan baku r dan r adalah

  40. -----------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------ • Statistik uji adalah • Hipotesis diuji dengan taraf signifikansi  pada dua ujung Ujung bawah untuk runtun yang terlalu sedikit Ujung atas untuk runtun yang terlalu banyak Tolak H0 jika z < z(½) atau z > z(1-½) Terima H0 jika z(½)  z  z(1-½)

  41. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Contoh 20 • Padatarafsignifikansi 0,05 diujiapakahsampelberasaldaripopulasi yang samafungsidistribusinya. Sampelsetelahdihitungruntunnyaadalahsebagaiberikut • nX = 8 nY = 21 r = 6 • Hipotesis • H0 : Populasi X dan Y adalahsama • H1 : Populasi X dan Y tidaksama • Sampel (daricontohdiatas) • nX = 8 nY = 21 r = 6

  42. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Distribusi probabilitas pensampelan • Distribusi probabilitas pensampelan adalah distribusi probabilitas normal dengan rerata dan kekeliruan baku • Statistik uji

  43. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Kriteria pengujian • Taraf signifikansi  = 0,05 Pengujian pada dua ujung • Nilai kritis • Ujung bawah z(0,025) =  1,96 • Ujung atas z(0,975) = 1,96 • Tolak H0 jika z <  1,96 atau z > 1,96 • Terima H0 jika  1,96  z  1,96 • Keputusan • Pada taraf signifikansi 0,05 tolak H0

  44. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 21 (dikerjakan di kelas) Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis tentang kesamaan populasi X dan Y. Sampel acak adalah X 20 55 29 24 75 56 31 45 Y 23 8 24 15 8 6 15 15 21 23 16 15 24 15 21 15 18 14 22 15 14 Hipotesis

  45. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 22 Pada taraf signifikansi 0,05, uji kesamaan populasi X dan Y jika sampel acak adalah X 14,8 7,2 5,6 6,3 9,0 4,2 10,6 12,5 12,9 16,1 11,4 2,7 Y 12,7 14,2 12,6 2,1 17,7 11,8 16,9 7,9 16,0 10,6 5,6 5,6 7,6 11,3 8,3 6,7 3,6 1,0 2,4 6,4 9,1 6,7 18,6 3,2 6,2 6,1 15,3 10,6 1,8 5,9 9,9 10,6 14,8 5,0 2,6 4,0

  46. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------ 4. Uji hipotesis pada sampel kecil (semua n  20) Ada tabel khusus untuk menguji hipotesis pada sampel kecil • Tabel ini menunjukkan keacakan untuk r di antara dua patokan, yakni patokan bawah untuk r terlalu kecil dan patokan atas untuk r terlalu besar • Populasi adalah sama apabila runtun terdapat di antara dua patokan itu

  47. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 23 Pada taraf signifikansi 0,05, uji apakah sampel berasal dari populasi yang sama fungsi distribusinya, apabila sampel acak adalah nX = 6 nY = 10 r = 6 • Hipotesis H0 : Populasi X dan Y adalah sama H1 : Populasi X dan Y tidak sama

  48. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- • Sempel • nX = 6 nY = 10 r = 6 • Distribusiprobabilitaspensampelan • Sampelkecil, menggunakantabelkhusus • Kriteriapengujian • Dari tabelnilaikritispada = 0,05, diperolehbahwahipotesis H0diterimapada • 4  r  13 • Keputusan • Padatarafsignifikansi 0,05 terima H0

  49. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 22 (dikerjakan di kelas) Pada taraf signifikansi 0,05, uji kesamaan populasi X dan Y jika sampel acak adalah X 20 37 55 50 64 41 Y 75 21 72 71 85 43 34 65 90 35 Contoh 23 Pada taraf signifikansi 0,05, uji kesamaan populasi X dan Y jika sampel acak adalah X 68 67 58 62 60 67 Y 60 59 72 73 56 53 43 50 65 56 56 56 57 36

  50. -------------------------------------------------------------------------------------------------------Bab 14------------------------------------------------------------------------------------------------------- Contoh 24 Padatarafsignifikansi 0,05, ujihipotesiskesamaanpopulasi X dan Y jikasampeladalah X 83 91 94 89 89 96 91 92 90 Y 78 82 81 77 79 81 80 81 Contoh 25 Padatarafsignifikansi 0,05, ujihipotesiskesamaanpopulasi X dan Y jikasampeladalah X 74 72 77 76 76 73 75 73 74 75 Y 75 77 78 79 77 73 78 79 78 80

More Related