Uji t-student
wednesday,24 juli 2019
OLAH DATA STATISTIK
Untuk membandingkan nilai tengah populasi dengan nilai tertentu antau dengan nilai tengah populasi lainnya bisa dilakukan dengan uji z. Namun uji z hanya bisa digunakan apabila data berdistribusi normal serta ragam populasi diketahui. Pada kenyataannya, jarang sekali kita bisa mengetahui nilai parameter suatu populasi dengan pasti, sehingga kita hanya bisa menduga parameter populasi tersebut dari sampel yang kita ambil. Karena kita tidak mengetahui berapa simpangan baku populasi, σ, maka nilai ini ditaksir dengan simpangan baku sampel, s, yang dihitung dari sampel. Hanya saja, untuk sampel berukuran kecil, s bukanlah nilai taksiran yang akurat untuk σ sehingga tidak valid lagi apabila kita menggunakannya untuk uji z. Untuk ukuran sampel yang kecil, kita bisa mendekatinya dengan menggunakan uji t-student.
Contoh
Uji t untuk 1 sampel
Hipotesis:
H0: µA = X
H1: µA ≠ X
Berdasarkan pengalaman pada tahun-tahun sebelumnya, suhu tubuh rata-rata mahasiswakedokteran yang baru masuk diyakini sebesar 98.6°F. Untuk memastikan bawa suhu tubuh rata-rata mahasiswa yang baru masuk tetap masih di bawah nilai tersebut, seorang mahasiswa senior berencana akan mengecek kembali klaim tersebut. Namun karena kesibukannya, dia hanya mengumpulkan data dari 12 mahasiswa. Rata-rata suhu tubuh ke-12 mahasiswa tersebut adalah sebagai berikut:
98.0 97.5 98.6 98.8 98.0 98.5 98.6 99.4 98.4 98.7 98.6
97.6
Untuk menguji klaim tersebut, dia menggunakan taraf nyata 0.05 yang menyatakan bahwa rata-rata suhu tubuh memang berasal dari populasi mahasiswa dengan rata-rata kurang dari 98.6°F.
Dengan menggunakan SPSS
Klik Analize-Compare Means- One Sample T test
Masukan peubah Suhu ke Test Variabel, kemudian isi Test Value dengan 98.6
Output:
T-Test
One-Sample Statistics
One-Sample Test
Interpretasi:
nilai-p sebesar 0.205 > alpha 5%, tidak tolak H0, dari hasi uji statistik diatas, kita tidak bisa menyatakan bahwa suhu tubuh mahasiswa baru sebesar 98.6°F. Meskipun nilai rata-ratanya memang lebih kecil, namun dari 12 sampel yang diambil, tidak cukup kuat untuk menyatakan bahwa suhu tubuh mahasiswa sebesar 98.6°F.
Uji-t untuk 2 Sampel Bebas
Uji t 2 sampel bebas ditujukan untuk menguji apakah ada perbedaan nilai 2 sampel yang diberi perlakuan yang berbeda. Tidak seperti pada sampel berpasangan, uji sampel bebas benar – benar menggunakan 2 sampe yang berbeda.
Contoh menggunakan SPSS
Analyze-compare means- independent sample T-test
Masukan Data ke test Variabel, kemudian masukan Kategori ke Grouping Variable, lalu OK
Output:
Group Statistics
Intrepretasi hasil uji t :
1. Bagian Group Statistics menggambarkan deskripsi masing-masing variabel.
2. Tabel ke dua Independent Sample Test menggambarkan hasil uji t berpasangan. Lihat kolom sig.(2 tailed). diperoleh nilai significancy 0,844(p>0,05), artinya “tidak ada perbedaan rerata stres karyawan yang berada pada ruang tradisional dengan berapa pada ruang modern“.