Скачать презентацию Tulis di Lembar Jawaban Nama NPM Скачать презентацию Tulis di Lembar Jawaban Nama NPM

19b6def69e2694bcb1425886948258b2.ppt

  • Количество слайдов: 41

Tulis di Lembar Jawaban Nama : NPM : Dosen : TA Komputer : Jadwal Tulis di Lembar Jawaban Nama : NPM : Dosen : TA Komputer : Jadwal Komputer : TA Manual : Jadwal Manual :

Non Parametrik Non Parametrik

SKALA DATA Nominal Skala yang tidak mempunyai jenjang/tingkatan hanya membedakan subkategori secara kualitatif Contoh: SKALA DATA Nominal Skala yang tidak mempunyai jenjang/tingkatan hanya membedakan subkategori secara kualitatif Contoh: Jenis Kelamin (Laki-laki =1 Perempuan =2) Ordinal Data yang berjenjang atau berbentuk peringkat Contoh : Juara I, Juara II dan III Interval Membagi objek menjadi kelompok tertentu, dapat diurutkan & dapat ditentukan jarak urutan kelompok tersebut. Co: Pengukuran Suhu: Celcius & Fahrenheit Rasio Dapat dikelompokkan, diurutkan, dan jarak antar urutan dapat ditentukan serta dapat dibandingkan, dan memiliki titik nol absolut. Co: 0 kg sampai 30 Kg

Pembagian STATISTIK PARAMETRIK NON PARAMETRIK Pembagian STATISTIK PARAMETRIK NON PARAMETRIK

Asumsi–Asumsi Parametrik • Sampel (data) diambil dari populasi memiliki distribusi • Pada Uji t Asumsi–Asumsi Parametrik • Sampel (data) diambil dari populasi memiliki distribusi • Pada Uji t dan Uji F untuk dua sampel atau lebih, kedua sampel diambil dari dua populasi yang mempunyai varians sama. (Homoskedastis) • Variabel (data) yang diuji harus data bertipe interval atau rasio, yang tingkatnya lebih tinggi dari data tipe nominal atau ordinal. • Ukuran sampel yang memadai (direkomendasikan > 30 per kelompok) - central limit theorem

Statistik Non Parametrik Statistik yang tidak perlu asumsi-asumsi yang melandasi metode statistik parametrik, terutama Statistik Non Parametrik Statistik yang tidak perlu asumsi-asumsi yang melandasi metode statistik parametrik, terutama tentang bentuk distribusinya, dan juga tidak memerlukan uji hipotesis yang berhubungan dengan parameter populasinya, oleh karena itu teknik ini dikenal juga dengan distributionfree statistics dan assumption-free test.

Perbedaan Parametrik Non Parametrik Bentuk Distribusi Harus diketahui bentuk distribusinya (berdistribusi normal/bentuk distribusi lain Perbedaan Parametrik Non Parametrik Bentuk Distribusi Harus diketahui bentuk distribusinya (berdistribusi normal/bentuk distribusi lain (binomial, poisson, dsb) Tidak mempermasalahkan bentuk distribusinya (bebas distribusi) Skala Pengukuran Skala Interval & Rasio Jumlah Sampel Jumlah sampel besar, atau bisa juga jumlah sampel kecil tetapi memenuhi asumsi salah satu bentuk distribusi. Skala Nominal & Ordinal (Pada umumnya) Jumlah sampel kecil

Statistika Nonparametrik Keuntungan Kekurangan • Tidak peduli bentuk distribusi • Mengabaikan informasi populasi yang Statistika Nonparametrik Keuntungan Kekurangan • Tidak peduli bentuk distribusi • Mengabaikan informasi populasi yang penting, karena • Dapat digunakan untuk jumlah nilai variabel diganti sampel kecil dengan nilai ranking • Untuk data berbentuk ranking, • Hasil pengujian tidak plus atau minus. setajam uji parametrik • Dapat digunakan pada data yang hanya mengklasifikasikan sesuatu (skala nominal)

Non Parametrik 1 Sign Test – Wilcoxon Test – Mc Nemar Non Parametrik 1 Sign Test – Wilcoxon Test – Mc Nemar

Sign Test Sign Test

Sign Test • Uji yang digunakan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang nyata atau Sign Test • Uji yang digunakan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang nyata atau tidak dari pasangan • Data yang akan dianalisis dinyatakan dalam bentuk tanda, positif dan negatif. Biasanya digunakan pada kasus “sebelum-sesudah” • Hanya melihat arah & adanya perbedaan nyata atau tidak untuk setiap pasangan data, tanpa memperhatikan besarnya perbedaan

 Langkah – Langkah Penyelesaian Sign Test Langkah – Langkah Penyelesaian Sign Test

1. Bandingkan nilai pasangan data yang tersedia, beri tanda + atau - 2. Hitung 1. Bandingkan nilai pasangan data yang tersedia, beri tanda + atau - 2. Hitung jumlah data yang masuk ke setiap tanda + maupun - , lalu ambil data “+” = T 3. Tentukan Hipotesis Uji Dua Pihak Uji Pihak Kiri Uji Pihak Kanan Ho : P (+) = P (-) Ho : P (+) ≥ P (-) Ho : P (+) ≤ P (-) Ha : P (+) ≠ P (-) Ha : P (+) < P (-) Ha : P (+) > P (-) 4. Menentukan nilai t pada tabel distribusi binomial 5. Menentukan kriteria pengujian Uji Dua Pihak Ho Tidak Dapat Ditolak Ho Ditolak 6. Kesimpulan Uji Pihak Kiri Uji Pihak Kanan t < T < n-t T > t T < n-t T ≤ t T ≥ n – t T ≤ t T ≥ n-t

SOAL NO. 2 STA Survey ingin mengetahui pengaruh adanya Bantuan Langsung Tunai yang dilakukan SOAL NO. 2 STA Survey ingin mengetahui pengaruh adanya Bantuan Langsung Tunai yang dilakukan pemerintah terhadap kesejahteraan pada daerah Bandung. Untuk menunjang penelitiannya STA Survey mengambil 10 sampel sebelum dan sesudah adanya Bantuan Langsung Tunai. Nilai Andi Budi Cica Dodi Emi Farah Gina Harry Indah Jack Sebelum 3 2 2 4 3 5 3 4 2 4 Sesudah 4 3 1 5 5 2 1 4 Dengan tingkat signifikansi 5 %, apakah terjadi perubahan kesejahteraan masyarakat Bandung setelah adanya program BLT ?

M A N U A L Nama Sebelum Sesudah Tanda Andi 3 4 + M A N U A L Nama Sebelum Sesudah Tanda Andi 3 4 + Budi 2 3 + Cica 2 1 - Dodi 4 5 + Emi 3 5 + Farah 5 5 0 Gina 3 5 + Hari 4 2 - Indah 2 1 - Jack 4 4 0 1. Sangat tidak sejahtera 2. Tidak Sejahtera 3. Cukup 4. Sejahtera 5. Sangat Sejahtera Jumlah : +(T)= 5 – =3 0 =2

 •

Penyelesaian dengan SPSS 1. Bukalah software SPSS 2. Pada lembar variable view ketik Sebelum Penyelesaian dengan SPSS 1. Bukalah software SPSS 2. Pada lembar variable view ketik Sebelum pada baris 1 dan Sesudah pada baris ke 2, pada Measure pilih Ordinal 3. Kemudian pada lembar Data View Masukkan data seperti di soal 4. Klik Analyze Non Parametric Test 2 Related Sampels, pada Menu Bar 5. Blok Sebelum dan sesudah, pindahkan ke kotak Test Pairs dengan tombol panah 6. Pada Test Type beri tanda Centang pada Sign Ok

Frequencies N 3 5 2 10 Sesudah - Sebelum Negative Differencesa Positive Differencesb Tiesc Frequencies N 3 5 2 10 Sesudah - Sebelum Negative Differencesa Positive Differencesb Tiesc Total a. Sesudah < Sebelum b. Sesudah > Sebelum Exact Sig. (2 -tailed) Sesudah - Sebelum. 727 a a. Binomial distribution used. c. Sesudah = Sebelum Test Statisticsb b. Sign Test Kriteria Exact sig. ≥ α Ho tidak dapat ditolak Exact sig. < α Ho ditolak Ternyata, Exact sig. > α atau 0, 727 > 0, 05 maka Ho tidak dapat ditolak Kesimpulan Jadi, dengan tingkat signifikansi 5%, tidak ada perubahan kesejahteraan masyarakat Bandung setelah adanya BLT.

Wilcoxon Rank Test Wilcoxon Rank Test

Wilcoxon Rank Test Wilcoxon signed rank test pertama sekali diperkenalkan oleh Frank wilcoxon pada Wilcoxon Rank Test Wilcoxon signed rank test pertama sekali diperkenalkan oleh Frank wilcoxon pada tahun 1949 sebagai penyempurnaan Uji Tanda. Selain memperhatikan tanda perbedaan, Wilcoxon signed rank test memperhatikan besarnya beda dalam menentukan apakah ada perbedaan nyata antara data pasangan yang diambil dari sampel atau sampel yang berhubungan. Skala data : Minimal ORDINAL

Langkah – langkah penyelesaian Wilcoxon Rank Test Langkah – langkah penyelesaian Wilcoxon Rank Test

KRITERIA HIPOTESIS Uji 2 Pihak Ho : P(Xi) = P(Yi) H 1 : P(Xi) KRITERIA HIPOTESIS Uji 2 Pihak Ho : P(Xi) = P(Yi) H 1 : P(Xi) ≠ P(Yi) T+/T- terkecil ≤ Wα/2 (T tabel) → Ho ditolak T+/T- terkecil > Wα/2 → Ho tidak dapat ditolak Uji Pihak Kiri Ho : P(Xi) ≥ P(Yi) H 1 : P(Xi) < P(Yi) T+/T- terkecil ≤ Wα → Ho ditolak T+/T- terkecil > Wα → Ho tidak dapat ditolak Uji Pihak Kanan Ho : P(Xi) ≤ P(Yi) H 1 : P(Xi) > P(Yi) T+/T- terkecil ≤ Wα → Ho ditolak T+/T- terkecil > Wα → Ho tidak dapat ditolak 23

SOAL NO. 4 Agar produksi rakitan harian meningkat, diusulkan agar dipasang lampu penerangan yang SOAL NO. 4 Agar produksi rakitan harian meningkat, diusulkan agar dipasang lampu penerangan yang lebih baik serta musik, kopi, dan donat gratis setiap hari, pihak manajemen setuju untuk mencoba pola tersebut dalam waktu yang terbatas. Jumlah rakitan yang diselesaikan oleh kelompok pekerja adalah sebagai berikut (lihat di soal). Dengan menggunakan Uji Wilcoxon Rank Test, Apakah usul tersebut dapat meningkatkan produksi perakitan ?

Pekerja Produksi Sebelum Produksi Sesudah Beda Skor 1 23 33 10 10 2 26 Pekerja Produksi Sebelum Produksi Sesudah Beda Skor 1 23 33 10 10 2 26 26 0 0 3 24 30 6 6 4 17 25 8 8 5 20 19 -1 1 2 6 24 22 -2 2 4, 5 7 30 29 -1 1 2 8 21 25 4 4 9 25 22 -3 3 6 10 21 23 2 2 4, 5 11 16 17 1 1 2 12 20 15 -5 5 13 17 9 -8 8 14 23 30 7 7 Ranking + Rank 1, 2, 3 Rank 4 & 5 dimiliki oleh dimiliki pekerja ke-5, keke-6 & ke-10 7, dan ke-11, dengan Rank 6 dimiliki dengan IBeda Skor. I yang pekerja ke-9 IBeda Skor. I yang sama, yaitu 2. dengan sama, yaitu 1. IBeda Skor. I yaitu Untuk mengisi 3. Untuk mengisi Rank-nya : Maka, pekerja ke (4+5) / 2 = 4, 5 (1+2+3) / 3 = 2 -9 diberi Rank 6. Maka, pekerja ke -6 dan ke-10 -5, ke-7, dan kediberi Rank 4, 5 11 diberi Rank 2 MANUAL Jumlah Rangking -

Pekerja Xi Yi Beda Skor Ranking + 1 23 33 10 10 13 13 Pekerja Xi Yi Beda Skor Ranking + 1 23 33 10 10 13 13 2 26 26 0 0 - - 3 24 30 6 6 9 9 4 17 25 8 8 11, 5 5 20 19 -1 1 2 2 6 24 22 -2 2 4, 5 7 30 29 -1 1 2 2 8 21 25 4 4 7 9 25 22 -3 3 6 10 21 23 2 2 4, 5 11 16 17 1 1 2 2 12 20 15 -5 5 8 8 13 17 9 -8 8 11, 5 14 23 30 7 7 10 Jumlah Rangking - 7 6 10 57 34

 •

Penyelesaian dengan SPSS 1. Bukalah software SPSS 2. Pada lembar variable view ketik Sebelum Penyelesaian dengan SPSS 1. Bukalah software SPSS 2. Pada lembar variable view ketik Sebelum pada baris 1 dan Sesudah pada baris ke 2, pada Measure pilih Ordinal 3. Kemudian pada lembar Data View Masukkan data seperti di soal 4. Klik Analyze Non Parametric Test 2 Related Sampels, pada Menu Bar 5. Blok Sebelum dan sesudah, pindahkan ke kotak Test Pairs dengan tombol panah 6. Klik Option dan beri tanda centang Exclude Cases Listwise 7. Pada Test Type beri tanda centang Wilcoxon Ok

Ranks N 5. 67 34. 00 8. 14 57. 00 Z 1 c Asymp. Ranks N 5. 67 34. 00 8. 14 57. 00 Z 1 c Asymp. Sig. (2 -tailed) 14 Total Sum of Ranks 7 b Sesudah - Negative Ranks Sebelum Positive Ranks Ties Mean Rank 6 a a. Based on negative ranks. a. Sesudah < Sebelum b. Sesudah > Sebelum c. Sesudah = Sebelum Test Statisticsb Sesudah - Sebelum -. 805 a. 421 b. Wilcoxon Signed Ranks Test Kriteria Asymp sig. (2 -tailed) ≥ α maka Ho tidak dapat ditolak Asymp sig. (2 -tailed) < α maka Ho ditolak Ternyata, Asymp sig. (2 -tailed) > α atau 0, 421 > 0, 05, maka Ho tidak dapat ditolak Kesimpulan Jadi dengan tingkat signifikansi 5%, maka usul tersebut tidak dapat meningkatkan produksi perakitan.

Mc Nemar Mc Nemar

Mc. Nemar Test Digunakan untuk menguji hipotesis komparatif dua sampel yang berhubungan bila datanya Mc. Nemar Test Digunakan untuk menguji hipotesis komparatif dua sampel yang berhubungan bila datanya nominal. Rancangan penelitiannya biasanya berupa “sebelum-sesudah”. Penyajiannya dalam bentuk tabel kontingensi 2 x 2. Rumus : + - + A C B D

Langkah – Langkah Penyelesaian Mc Nemar Test Langkah – Langkah Penyelesaian Mc Nemar Test

SOAL NO. 7 Department Store want to know the impact of “Cool” Soap promotion SOAL NO. 7 Department Store want to know the impact of “Cool” Soap promotion in January to Consumers on the buy of non–“Cool” Soap and “Cool” Soap. The Samples were taken randomly with 20 peoples in this study. Before promotion, show there were 9 peoples buy “Cool” Soap and the rest buy the non-“Cool” Soap. After doing the promotion, it was found that the two peoples who had been buy a “Cool” Soap to buy non“Cool” Soap and 10 peoples who had been buy a non“Cool” Soap into “Cool” Soap. With 95% confidence level, whether it can be conclude that the “Cool” Soap promotion may affects preference Soap buyers?

1. Tentukan Hipotesis Ho: P(Xi) = P(Yi) The “Cool” Soap promotion not affects preference 1. Tentukan Hipotesis Ho: P(Xi) = P(Yi) The “Cool” Soap promotion not affects preference of Soap buyers Ha: P(Xi) ≠ P(Yi) The “Cool” Soap promotion affects preference of Soap buyers 2. Buat Tabel After Buy Not Buy Total Buy 7 2 9 Not Buy 10 1 11 Total 17 3 20 Before

 •

Penyelesaian dengan SPSS 1. Bukalah software SPSS 2. Pada lembar variable view ketik Sebelum Penyelesaian dengan SPSS 1. Bukalah software SPSS 2. Pada lembar variable view ketik Sebelum pada baris 1 dan Sesudah pada baris ke 2, pada Measure pilih Nominal 3. Pada kolom Value masukan 0 = Buy, 1 = Not Buy

4. Pada lembar Data View masukkan data seperti di soal 5. Klik Analyze Non 4. Pada lembar Data View masukkan data seperti di soal 5. Klik Analyze Non Parametric Test 2 Related Sampels, pada Menu Bar 6. Blok Sebelum dan sesudah, pindahkan ke kotak Test Pairs dengan tombol panah • Pada Test Type beri tanda centang Mc. Nemar Ok

Sebelum & Sesudah Sebelum Sesudah Memilih Tidak Memilih 7 2 Tidak Memilih 10 1 Sebelum & Sesudah Sebelum Sesudah Memilih Tidak Memilih 7 2 Tidak Memilih 10 1 Test Statisticsb Sebelum & Sesudah N Exact Sig. (2 -tailed) a. Binomial distribution used. b. Mc. Nemar Test Criteria Exact Sig. (2 -tailed) ≥ α : Do Not Reject Ho Exact Sig. (2 -tailed) < α : Reject Ho So, Exact Sig. (2 -tailed) < α or (0, 039 < 0, 05 ) Reject Ho Conclusion With 5% significant level, we can conclude that the “Cool” Soap promotion may affects preference of Soap buyers. 20. 039 a

RANGKUMAN MINGGU DEPAN NON PARAMETRIK 2 SPEARMAN & MANN WHITNEY MATERI + CONTOH SOAL RANGKUMAN MINGGU DEPAN NON PARAMETRIK 2 SPEARMAN & MANN WHITNEY MATERI + CONTOH SOAL MINIMAL 2