LOGO Teknik Sampling By Daniel Damaris Novarianto S

LOGO Teknik Sampling By Daniel Damaris Novarianto S.

Proses Penarikan Sampel Memilih Populasi Memilih Unitunit Sampling Memilih Kerangka Sampling Memilih Desain Sampel Memilih Ukuran Rancangan Sampel Sampling LOGO

Istilah Elemen Kesalahan Penarikan Sampel Parameter dan Statistik Populasi Istilah Sampel Unit Sampling Kerangka Sampling LOGO

Istilah (lanj. ) Efisiensi Statistik dan Sampel Resampling Pembobotan Sampel Perencanaan Sampling Istilah Tidak Ada Jawaban Ukuran Sampel Review Proses Penarikan Sampel LOGO

Desain Sampel Desain Probabilitas Desain Nonprobabilitas LOGO

Desain Probabilitas Random Sampling Probability Proportional to Size Sampling Penarikan Sampel Random Kesesuaian Desain Probabilitas Teknik Penarikan Sampel Cluster Repetisi: Mutual atau Sequensial Convolution Sampling Latin Hypercube Sampling Orthogonal Sampling LOGO

Random Sampling Simple Random Sampling Systematic Random Sampling Random Multistage Sampling Stratified Random Sampling LOGO

Probability Proportional to Size Sampling Menggunakan tipe metode penarikan sampel kluster tahap berganda Dalam metode ini probabilitas dalam melakukan seleksi suatu elemen dalam kluster yang ada bervariasi secara invers dengan ukuran kluster LOGO

Penarikan Sampel Random Kesesuaian Dua sampel di mana termasuk dalam satu kelompok dipasangkan secara eksplisit oleh peneliti, misalnya pengukuran IQ Kedua sampel yang mempunyai kesamaan atribut atau variabel kemudian diukur dua kali untuk masing-masing subjek dalam lingkungan yang berbeda LOGO

Teknik Penarikan Sampel Cluster Populasi keseluruhan diabagi ke dalam beberapa atau disebut sebagai kluster atau satu sampel dalam kelompok-kelompok tersebut kemudian dipilih Semua elemen dalam suatu kluster harus beraneka ragam seideal mungkin tetapi harus ada kesamaan antara rata-rata kluster Tujuan pokok menggunakan metode ini ialah mengurangi biaya dengan cara meningkatkan efisiensi penarikan sampel Kelebihan: paling murah biayanya dan kerangka sampel hanya diperlukan untuk kluster-kluster yang dipilih LOGO

Teknik Penarikan Sampel Cluster Stratified Cluster Multistage Cluster LOGO

Repetisi: Mutual atau Sequensial Dua sampel atau lebih dari kluster di atas diambil dengan menggunakan hasil-hasil dari sampel yang lebih dahulu untuk merancang sampel-sampel berikutnya Kelebihan : memberikan estimasi karakteristik populasi yang memfasilitasi perancangan yang efisien untuk sampel-sampel berikutnya Kekurangan: penghitungan dan analisis akan dilakukan berulang -ulang. LOGO

Convolution Sampling Merupakan suatu teknik yang digunakan untuk menghasilkan observasi dari suatu distribusi dalam ilmu matematika Sejumlah distribusi dapat diekspresikan dalam hubungannya dengan jumlah dua atau lebih variabel random dari distribusi lainnya LOGO

Latin Hypercube Sampling adalah penggabungan antara stratified sampling dan sampel acak. Dimana ukuran sampel, n, dan fungsi distribusi probabilitas dibagi menjadi interval dengan probabilitas yang sama besar. Latin Hypercube Sampling diciptakan untuk memperkirakan ketidak pastian dalam masalah dimana variabel utama dinyatakan sebagai fungsi variable acak, dapat dituliskan sebagai berikut: �� =�� �� (1) LOGO

Orthogonal Sampling Menambahkan persyaratan yang menyebutkan bahwa keseluruhan ruangan sampel harus dipilih secara genap Teknik ini lebih efisien tetapi menjadi lebih sulit untuk direalisasikan karena semua sampel random harus ditarik secara serentak LOGO

LOGO

Desain Non-Probabilitas Purposive Ad hoc quotas Opportunity Case Stud y Desain Non. Probabilitas Accidental Snowball Quota LOGO

Menentukan Ukuran Sampel Confidence or risk level Degree of variability Level of precision LOGO

Strategi Pengambilan Sampel Strategi Menggunakan teknik sensus untuk populasi kecil Meniru ukuran sampel dalam penelitian yang sama Menggunakan tabel pengambilan sampel Menggunakan rumus untuk menghitung ukuran sampel LOGO

Rumus Untuk Menghitung Ukuran Sampel v LOGO

Rumus Cochran untuk Menghitung Sampel Proporsi ◦ LOGO

Contoh Kasus ◦ LOGO

Koreksi Populasi Terbatas untuk Proporsi ◦ LOGO

Contoh Kasus v LOGO

LOGO