Chap 5-1
Distribusi Sampel
Sampling Distribution
Pengantar Distribusi Sampel
Distribusi mean Sampel dari Nilai Rata-rata
Distribusi mean Sampel dari Nilai Proporsi
Distribusi Sampel
Distribusi sampel adalah distribusi dari
rata-rata atau proporsi sampel yang diambil secara
berulang-ulang (n kali) dari populasi.
Ada sebanyak n rata-rata atau n nilai proporsi
Distribusi dari rata-rata atau proporsi tersebut
yang disebut sebagai distribusi sampel (sampling
distribution)
Mean
Median
Mode
X
f(X)
Hal-3
Sifat-sifat dari distribusi sampel tersebut dikenal
dengan Central Limit Theorem
1.
Bentuk distribusi dari rata-rata sampel akan
mendekati distrbusi normal meskipun distribusi
populasi tidak normal.
2.
Rata-rata dari rata-rata sampel sama dengan
rata-rata populasi (µ)
3.
Standar deviasi dari rata-rata sampel sama
dengan standar deviasi populasi (σ) dibagi
dengan akar jumlah sampel. Dikenal dengan
istilah Standard Error (SE)
X
f(X)
n
SE
/
Hal-4Distribusi Sampel
Asumsi suatu populasi
Besar Population N=4
Random variable, X,
adalah umur
Nilai X: 18, 20,
22, 24 dalam tahun
A
B
C
D
Hal-5
1 2 118
20
22
24
21
4
2.236
N i i N i iX
N
X
N
.3
.2
.1
0
A B C D
(18) (20) (22) (24)Uniform Distribution
P(X)
X
(continued)Distribusi Populasi
Distribusi Sampel
1
st2
ndObservation
Obs
18
20
22
24
18 18,18 18,20 18,22 18,24
20 20,18 20,20 20,22 20,24
22 22,18 22,20 22,22 22,24
24 24,18 24,20 24,22 24,24
Besar sampel n=2
16 Sample diambil
dg Replacement
16 Sample = 16 Mean
1st 2nd Observation
Obs 18 20 22 24
18 18 19 20 21
20 19 20 21 22
22 20 21 22 23
24 21 22 23 24
(continued)Distribusi Sampel
Hal-7
1st 2nd Observation
Obs 18 20 22 24
18 18 19 20 21
20 19 20 21 22
22 20 21 22 23
24 21 22 23 24
Sampling Distribution of All Sample Means
18 19 20 21 22 23 24
0
.1
.2
.3
P(X)
X
Sample Means
Distribution
16 Sample Means
_
(continued)Distribusi Sampel
=Normal (3)
Hal-8
1 2 1 2 2 218 19 19
24
21
16
18 21
19 21
24 21
1.58
16
N i i X N i X i XX
N
X
N
Summary Measures of Sampling Distribution
Sampling Distributions
(continued)
= mean populasi (1)
)
2
..(
SE
n
Hal-9
Perbandingan Populasi dan
Distribusi Sampel
18 19 20 21 22 23 240
.1
.2
.3
P(X)
X
Sample Means Distribution
n = 2
A
B
C
D
(18) (20) (22) (24)0
.1
.2
.3
Population
N = 4
P(X)
X
_
21
2.236
X
21
X
1.58
Distribusi Sampling
Hal-11
Distribusi Sampling
SD
x
x
x
Z
Distribusi probabilitas individu
n
SD
x
x
n
x
Z
/
/
Distribusi probabilitas rata-rata sampel
Hal-12
Contoh:
8 =2
25
7.8
8.2
?
n
P
X
Sampling Distribution
Standardized
Normal Distribution
2
.4
25
X
1
Z
8
X
8.2
0
Z
Z
0.5
7.8 8
8.2 8
7.8
8.2
2 / 25
2 / 25
.5
.5
.3830
X XX
P
X
P
P
Z
7.8
0.5
.1915
X
Hal-13
Distribusi Probabilitas Individu
Contoh 1.
Laporan tahunan RS ‘Sayang Ibu’ menyatakan bahwa ada sebanyak 500 kelahiran hidup selama setahun terakhir di RS tersebut. Rata-rata berat badan bayi adalah 3000 gram dengan simpangan baku sebesar 500 gram. Distribusi berat badan bayi mengikuti distribusi normal. Bila Anda tertarik melihat data tersebut maka hitunglah probabilitas untuk mendapatkan berat bayi sebagai berikut:
a. Bayi dengan berat badan bayi saat lahir lebih dari 3500 gram? b. Bayi dengan berat badan bayi saat lahir antara 2500 s/d 3500 gram? c. Bayi dengan berat badan bayi saat lahir 2000 s/d 2500 gram?
d. Dinas Kesehatan di mana RS tersebut berada mengatakan bahwa ada sebesar 20% kelahiran bayi BBLR (<2500 gram). Coba hitung apakah data RS tersebut memberikan prevalensi kejadian BBLR lebih tinggi atau lebih
rendah dari laporan Dinas Kesehatan tersebut?
SD
x
x
x
Z
Distribusi Sampel
sebanyak 500 kelahiran hidup selama setahun terakhir di RS tersebut. Rata-rata berat badan bayi adalah 3000 gram dengan simpangan baku sebesar 500 gram. Distribusi berat badan bayi mengikuti distribusi normal. Anda tertarik melihat data berat badan bayi di RS tersebut (Contoh 1). Dengan berdasarkan perhitungan besar sampel, Anda mengambil sampel sebanyak 49 kelahiran hidup dari catatan medis (medical record) di RS tersebut. Coba hitung berapa probabilitas Anda akan mendapatkan nilai rata-rata sampel Anda tersebut sebagai berikut:
a. Kurang 2800 gram? b. Lebih dari 3150 gram?
c. Antara 2900 gram sampai 3100 gram?
d. Antara 2999 gram sampai 3001 gram (persis sama dengan 3000 gram)
n
SD
x
x
n
x
Z
/
/
Hal-15
Distribusi Sampel
Tinggi badan laki-laki muda berdistribusi normal dengan mean 60 inci dan SD 10 inci. Suatu sampel diambil sebanyak 25. Berapa kemungkinan rata-rata tinggi badan dari sampel tadi berkisar sbb:
a. Antara 57 sampai 63 inci?
b. Kurang 55 inci? c. 64 inci atau lebih
d. 74 inci atau lebih
SD
n
x
x
n
x
Z
/
/
Hal-16Distribusi Sampling
Diketahui: µ = 60 dan σ=10 Sampel 25, Ditanya: P(mean antara 57 sampai 63 inci)?
60 57 x 0 Z
63
Z
57
Z
1
= 1.5
-1.5
Lihat tabel Z arsir tengah
Z
1 p = 0.4332 (43,32%)
Z
2 p = 0. 4332 (43,32%)
Total = 0.8664 (86,64%)
1
2
3
63= - 1.5
1.5Hal-17
Population Proportions
p
Variabel Kategorik
e.g.: Jenis Kelamin
Karakteristik proporsi populasi
Estimasi proporsi sampel
Hanya ada dua outcomes, X distribusi binomial
number of successes
sample size
SX
p
n
p
Distribusi Sampel Proporsi
Approximated by
normal distribution
Mean:
Standard error:
p =
population proportion
Sampling Distribution
P(ps) .3 .2 .1 0 0 . 2 .4 .6 8 1 ps5
np
1
5
n
p
S pp
1
S pp
p
n
Hal-19
Distribusi Sampel Proporsi
1
S S S p S pp
p
p
Z
p
p
n
Sampling Distribution
Standardized
Normal Distribution
S p
Z
1
S p
p
S0
Z
Z
Hal-20Example:
200
.4
S.43
?
n
p
P p
.43 .4
.43
.87
.8078
.4 1 .4
200
S S S p S pp
P p
P
P Z
Sampling Distribution
Standardized
Normal Distribution
S p
Z1
S p
Sp
0
Z
.43
.87
Hal-21
Distribusi Sampel Proporsi
Suatu survei di Kabupaten X pada tahun 2005 melaporkan bahwa prevalensi Anemia pada ibu hamil adalah sebesar 40%. Anda tertarik meneliti kejadian anemia ibu hamil di kabupaten X tersebut. Anda mencoba mengambil sampel secara acak sebanyak 100 ibu hamil di Kabupaten X tersebut. Berapa probabilitas Anda akan mendapatkan bahwa ibu hamil dengan anemia sebagai berikut:
a. Kurang dari 35% b. Lebih dari 45% c. Antara 35% s/d 45%
Bila diambil sampel secara acak sebanyak 400 ibu hamil di Kabupaten X tersebut. Berapa probabilitas akan mendapatkan bahwa ibu hamil dengan anemia sebagai berikut: a. Kurang dari 35% b. Lebih dari 45% c. Antara 35% s/d 45%
Distribusi Sampling
Diketahui: P = 40% dan 1-P = 60% Sampel 100, Ditanya (c): P (antara 35% sampai 45%)? 02 , 1 100 ) 40 , 0 1 ( * 40 , 0 40 , 0 35 , 0 1 Z 40% 35 x 0 Z-1.02
Lihat tabel Z arsir tengah
Z
1 p = 0.3461 (34,61%)
Z
2 p = 0.3461 (34,61%)
Total = 0.6922 (69,22%)
1
2
3
45 1.02 02 , 1 100 ) 40 , 0 1 ( * 40 , 0 40 , 0 45 , 0 1 ZHal-23
Sampling from Finite Sample
Modify standard error if sample size (n) is
large relative to population size (N )
Use finite population correction factor (fpc)
Standard error with FPC