UJI HIPOTESIS Luknis Sabri UJI HIPOTESIS SIGNIFICANCE TESTING
UJI HIPOTESIS Luknis Sabri
UJI HIPOTESIS SIGNIFICANCE TESTING (TEST KEMAKNAAN) ANALISIS BIVARIABEL
Konsep umum uji hipotesis • Tujuan: apakah dugaan tentang karakter suatu populasi didukung oleh informasi yang diperoleh dari data sampel atau tidak. • Hipotesis adalah pernyataan sementara terhadap suatu penomena yang akan dibuktikan kebenarannya
• Didalam suatu penelitian sering dibuat suatu hipotesis • Hipotesis ini akan dibuktikan, membutuhkan statistik • Didalam statistik……. . hipotesis adalah pernyataan sementara tentang karakteristik populasi
Uji hipotesis • Didalam penelitian kita membuktikan suatu pernyataan……hipotesis……. Tesis • Hipotesis statistik ……diuji …berakhir dengan ditolak atau tidak berhasil ditolak pernyataan sementara tersebut • Hipotesis meminta dukungan hasil uji hipotesis statistik
Hipotesis statistik • Ada dua macam: – Hipotesis nol /nill hypothesis (Ho) – Hipotesis alternatif (Ha= H 1= Hα ) • Ho dan Ha: dua hal yang mutually exclusive, artinya saling meniadakan tetapi salah satu harus terjadi • Ho X Ha
Hipotesis nol • Hipotesis yang diuji • Akhir suatu pengujian : – Ho ditolak atau – Ho gagal ditolak atau tidak cukup bukti data sampel untuk menolaknya
Formulasi Ho dan Ha • Ho: – Obat A sama khasiatnya dengan obat B – Tidak ada perbedaan lama penyembuhan memakai obat A atau obat B – Tidak ada hubungan lama penyembuhan dengan dosis obat – Tidak ada hubungan antara jumlah rokok yang dihisap dengan stadium Ca paru
Formulasi Ho dan Ha • Ha: – Obat A tidak sama khasiatnya dengan obat B – Ada perbedaan lama penyembuhan memakai obat A dan obat B – Ada hubungan lama penyembuhan dengan dosis obat – Ada hubungan antara jumlah rokok yang dihisap dengan stadium Ca paru
Proses uji hipotesis dapat dianalogikan dengan suatu peradilan • Bandingan UJI HIPOTESIS • Ho : tidak ada perbedaan obat A dan obat B • Ha: Ada perbedaan obat A dan B • Batas kritis alfa Proses peradilan • Praduga tak bersalah Terdakwa tidak korupsi • Terdakwa dituduh korupsi • Keterangan saksi-saksi • Error tipe I (α) • Kesalahan I (menghukum orang tak bersalah) • Error tipe II (β) • Kesalahan II ( membebaskan orang yang bersalah
• Membuktikan suatu hipotesis penelitian seyogianya yang diteliti adalah populasi • Pada kenyataan yang diteliti sampel , karena itu akan terjadi kemungkinan salah (Error) • Dua macam Error yang dapat terjadi: – Error tipe I (α) – Error tipe II (β)
Error • Error Tipe I, Keputusan uji menyatakan ada perbedaan yang pada hakikatnya atau dipopulasinya tidak ada perbedaan. • Error tipe II, Keputusan uji menyatakan tidak ada perbedaan yang pada hakikatnya ada perbedaan • 1 -β= Power ( kekuatan ) uji
ERROR Hipotesis Nol Keputusan uji tidak ditolak Benar Salah Error tipe II (β) Keputusan uji ditolak Error tipe I(α) Benar
Langkah-langkah uji hipotesis 1. Formulasikan Ho dan Ha 2. Tentukan batas kritis α 3. Lakukan uji, Z, T, F, X 2 sesuai permasalahan dan 4. 5. 6. data……didapat nilai Z, T, F, X 2 ……. Dan akhirnya diperoleh nilai probabilitas (pv). Keputusan uji……membandingkan pv dengan Batas kritis α Kesimpulan Interpretasi
Keputusan Uji • Keputusan uji adalah Ho ditolak atau tidak berhasil (gagal) ditolak caranya: – Pv ≤ α Ho ditolak – Pv > α Ho gagal ditolak (GATOL)
Uji satu sisi / Uji dua sisi • Dalam uji statistik dikenal uji satu sisi (one side test) dan uji dua sisi (two side test) • Pedoman untuk ini adalah Ha – Ho: μ 1=μ 2, Ha: μ 1≠μ 2. . . dari Ha ini ber arti kita melakukan uji 2 sisi ½α ½α
Uji satu sisi – Ho: μ 1=μ 2, Ha: μ 1>μ 2. . . dari Ha ini kita ber arti melakukan uji 1 sisi kanan α
Uji satu sisi – Ho: μ 1=μ 2, Ha: μ 1< μ 2. . . dari Ha – ini kita ber arti melakukan uji 1 sisi kiri α
Jenis uji hipotesis • Data Numerik – – – Perbandingan antara satu sampel dengan populasi Perbandingan dua sampel Perbandingan lebih dari dua sampel – – – Perbandingan satu proprosi dengan populasi Perbandingan dua proporsi Perbandingan > dari dua proporsi • Data Kategorik
I Perbandingan 1 sampel dan populasi • Contoh: Suatu penelitian yang melibatkan 49 orang dari suatu etnis didapatkan rata-rata kadar kolesterol mereka 215 mg/dl. Kalau dipopulasi orang sehat rata kolesterol μ =200 mg/dl dan σ = 40 mg/dl, apakah kesimpulan peneliti tadi? , pada α=0, 05
Penyelesaian: • • • Ho X = μ, Ha X ≠ μ……uji 2 sisi 1/2α α=0, 05 0, 025 Uji statistik……. karena σdiketahui=40 mg/dl maka dilakukan uji Z Pv < α Keputusan uji Ho ditolak Kesimpulan: ada perbedaan yang bermakna kolesterol sampel dan populasi 1/2α pv
Contoh : 2 • Seorang dokter puskesmas mengambil secara random 25 ibu hamil, diukur kadar Hb dan didapatkan rata-rata 10, 5 gr%, dengan simpangan baku 2 gr%. Kalau diketahui kadar Hb bumil di populasi =11 gr%. Apakah kesimpulan dokter tadi pada α= 0, 05?
Penyelesaian 1/2α • Ho X = μ, Ha X ≠ μ……uji 2 sisi 0, 025 • α=0, 05 • Uji statistik……. karena σ tidak diketahui maka dilakukan uji Tdengan df=24 • Pv > α • Keputusan uji Ho gatol • Kesimpulan: tidak ada perbedaan yang bermakna Hb sampel dan populasi 0, 025 pv
Contoh 3 • Diketahui proporsi mhs keperawatan laki 2 di fik adalah 17 %, Ujilah apakah ada perbedaan proporsi mahasiswa laki 2 di jurusan tehnik pada alpha 5% bila diketahui proporsi pada umumnya adalah 80%
• Sekian
- Slides: 25