KONSEP DASAR STATISTIKA
Defenisi, Tujuan Utama, Kegunaan, dan
Defenisi, Pengelompokkan serta contoh
Skala Pengukuran
Disini datanya tidak bisa disamakan, dalam artian “suka” lebih tinggi dari “tidak suka” tetapi lebih rendah dari “suka”. Namun pada data ordinal sekalipun, operasi matematika tidak dapat dilakukan, misalnya jika 'tidak suka' dikategorikan '1', 'suka' diberi kategori '2', dan 'sangat suka'.
Ukuran Perbandingan
Lembaga Demografi FEUI (dalam Martono, 2010:12) Selain pengukuran tersebut, masih banyak rasio lain yang digunakan, khususnya dalam ilmu kependudukan dan demografi. Lembaga Demografi FEUI dalam Martono (2010:14) Selain CBR, dikenal juga istilah General Fertility Rate (GFR), yaitu jumlah kelahiran per 1000 wanita berumur 15 sampai 44 atau 49 tahun (usia produktif).
Populasi dan Sampel
Proporsional random sampling adalah teknik pengambilan sampel yang digunakan apabila karakteristik atau elemen dalam suatu populasi tidak homogen dan tidak terstratifikasi secara proporsional. Snowball sampling merupakan teknik penentuan sampel yang awalnya kecil kemudian meminta sampel pertama (responden) untuk mencari sampel lain (responden).
Defenisi, Pengelompokkan dan
Pengenalan Program SPSS Versi 25
Soal Latihan
Petunjuk Jawaban Soal Latihan
PENYAJIAN DATA DAN DISTRIBUSI
- Tujuan Pembelajaran Khusus (TPK)
- Penyajian Data Statistik
- Penggunaan SPSS untuk Menyusun
- Soal Latihan
- Petunjuk Jawaban Latihan
Secara umum bentuk penyajian tabel distribusi frekuensi ada dua, yaitu distribusi frekuensi data individu dan distribusi frekuensi data kelompok. Namun dalam penyajian tabel distribusi frekuensi, informasi yang diperoleh masih sangat terbatas karena hanya menampilkan angka absolut saja. Distribusi Frekuensi Relatif Kumulatif (%) Distribusi frekuensi relatif kumulatif merupakan salah satu distribusi yang nilai frekuensi kumulatifnya diubah menjadi persentase.
Nilai tersebut terdiri dari dua yaitu distribusi frekuensi relatif kumulatif (kurang dari) dan distribusi frekuensi relatif kumulatif (lebih besar dari).
UKURAN PEMUSATAN
- Tujuan Pembelajaran Khusus (TPK)
- Penyajian Data Statistik Ukuran
- Hubungan Mean, Median dan Modus
- Menggunakan SPSS untuk Menentukan
- Soal Latihan
- Petunjuk Jawaban Latihan
Untuk menentukan nilai mode pada data tunggal yaitu dengan mencari data yang mempunyai frekuensi paling tinggi. Dengan demikian untuk menentukan nilai desil berikutnya, langkah-langkah yang dilakukan sama dengan langkah-langkah menentukan nilai (D3). Dengan demikian untuk menentukan nilai persentase lainnya, langkah-langkah yang dilakukan sama dengan tahapan dalam menentukan nilai (P35).
Tidak Saling Eksklusif dan mampu menggunakan rumus tersebut dalam menentukan nilai Peluang Kejadian Tidak Saling Eksklusif d.
UKURAN LETAK
Tujuan Pembelajaran Khusus (TPK)
Tahap kedua menentukan letak kuartil, dan tahap ketiga menentukan nilai kuartil pada sebaran. Tahap kedua menentukan letak desil, dan tahap ketiga menentukan nilai desil dalam sebaran. Tahap kedua menentukan letak persentil, dan tahap ketiga menentukan nilai persentil pada sebaran.
Penjelasan tentang arti peluang kejadian-kejadian dependen (bersyarat) dan kemampuan menggunakan rumus dalam menentukan nilai peluang kejadian-kejadian independen.
Penyajian Data Statistik Ukuran Letak
Hubungan Kuartil, Desil dan Persentil
Simpangan baku menggunakan rata-rata distribusi yang dihitung sebagai titik acuan dan mengukur variabilitas dengan mempertimbangkan jarak antara setiap skor dan rata-rata yang dihitung. Untuk menghitung mean aritmatika ini, skor deviasi dijumlahkan terlebih dahulu lalu dibagi dengan N. Asumsikan umur lampu normal dengan mean 340 hari dan simpangan baku 14 hari.
Menguji hipotesis perbedaan mean dua populasi untuk langkah pengujiannya sama dengan menguji hipotesis satu mean.
Menggunakan SPSS untuk Menentukan
Soal Latihan
Petunjuk Jawaban Latihan
Menggunakan rumus untuk menentukan nilai pengujian hipotesis yaitu, pengujian hipotesis mean populasi (sampel besar) diketahui simpangan baku populasi, pengujian hipotesis mean populasi (sampel besar), standar deviasi populasi tidak diketahui, pengujian hipotesis mean populasi (sampel kecil ), pengujian hipotesis tentang perbedaan rata-rata dua populasi, pengujian hipotesis tentang proporsi populasi dan pengujian hipotesis tentang perbedaan antara dua proporsi populasi. Dalam hal ini Ho menunjukkan bahwa mean aritmatika populasi yang diberi perlakuan sama dengan mean aritmatika sebelum perlakuan. Misalnya, dengan α = 0,05, daerah kritis didefinisikan sebagai mean sampel pada distribusi mean sampel ekstrem 5%.
Statistik uji z-score mengidentifikasi lokasi mean sampel dalam distribusi mean sampel.
UKURAN DISPERSI
Tujuan Pembelajaran Khusus (TPK)
Rata-rata waktu yang dibutuhkan seorang mahasiswa untuk mendaftar kembali ke suatu universitas adalah (µ) = 60 menit. Jika dari sampel acak (n) = 14 siswa, maka data rata-rata lama masuk akan diperoleh melalui sistem baru. Jadi tidak ada perbedaan antara kedua nilai rata-rata lulusan SMA dan SMK dalam menunggu pekerjaan.
Sebuah studi yang dilakukan pada tahun 2015 menemukan bahwa rata-rata pendapatan karyawan bergelar sarjana adalah Rp per bulan.
Penyajian Data Statistik Ukuran Dispersi
Menggunakan SPSS untuk Menentukan
Soal Latihan
Petunjuk Jawaban Latihan
Luas kurva normal yang berbeda mean (µz) dan standar deviasi (σz) masih dapat dicari menggunakan tabel distribusi Z dengan mengubah variabel acak x menjadi variabel acak z dengan rumus. YZ diuji dimana dari hasil pengujian diperoleh informasi kecepatan rata-rata sepeda motor adalah 80 Km/jam dengan standar deviasi 15 Km/jam. Untuk membuktikan informasi mengenai data tersebut, dilakukan survei terhadap 10 kelompok UMKM yang ada di kota tersebut dan diperoleh hasil rata-rata pendapatan sampel (UMKM) sebesar Rp dengan standar deviasi sebesar Rp 7.000.000.
Jika simpangan baku (σ) = 10,9 tahun, dengan tingkat kepercayaan 5%, maka angka kematian pada usia rata-rata lebih dari 80 tahun.
PROBABILITAS
Konsep Dasar Probabilitas
Menurut pendekatan klasik, peluang suatu kejadian, misalnya kejadian A, adalah hasil bagi antara banyaknya kejadian A yang dapat terjadi dengan banyaknya seluruh kejadian yang dapat terjadi, atau dirumuskan sebagai berikut. Jika kejadian A adalah munculnya dadu 2, maka banyaknya kemungkinan munculnya dadu 2 adalah 1 (karena hanya terdapat 1 titik pada dadu) dan banyaknya semua kejadian yang mungkin terjadi adalah 6, yaitu munculnya dadu dan 6. Pada pendekatan klasik probabilitas dihitung secara teoritis, pada pendekatan empiris probabilitas dihitung dari data historis atau peristiwa yang pernah terjadi.
Anda dapat menggunakan rumusan subjektif untuk menghitung probabilitas kejadian yang tidak dapat dihitung secara teoritis atau empiris.
Ruang Sampel dan Titik Sampel
Untuk merumuskan probabilitas dengan benar, penyusun probabilitas suatu peristiwa harus memperhitungkan sebanyak mungkin informasi yang relevan dengan peristiwa tersebut. Ruang sampel dilambangkan dengan S(himpunan), sebagai contoh sederhana yaitu jika sebuah uang logam dilempar, kemungkinan yang muncul di atas adalah gambar atau bilangan, maka ruang sampel percobaan tersebut dinyatakan dengan S = (nomor, gambar). Selain itu, setelah mengetahui ruang pengambilan sampel dan titik pengambilan sampel, kita dapat melakukan perhitungan titik pengambilan sampel.
Contoh ilustrasinya adalah jika sebuah uang logam (koin) dilempar satu kali, maka pertanyaannya adalah berapa titik sampel dalam ruang sampel.
Probabilitas Peristiwa Mutually Exclusive . 112
Karena (tidak mungkin dadu pertama keluar bersamaan dengan dadu keenam) kejadian A dan B saling lepas. Peluang Kejadian Tidak Saling Lepas Menurut Atmaja, L.,S, dua kejadian dikatakan tidak saling lepas jika dapat terjadi secara bersamaan, atau. Berdasarkan hasil survei terhadap 50 siswi salah satu perguruan tinggi menurut hobi yang disukai, diperoleh informasi bahwa 25 siswi menyukai membaca sebagai hobi, 15 siswi menyukai olah raga sebagai hobi, dan 10 siswi menyukai renang sebagai hobi. sebuah hobi.hobi. Hobi.
Probabilitas Peristiwa Independen
Probabilitas Peristiwa Dependen
Permutasi dan Kombinasi
Soal Latihan
Petunjuk Jawaban Latihan
DISTRIBUSI PROBABILITAS
- Tujuan Pembelajaran Khusus (TPK)
- Distribusi Probabilitas Diskrit
- Distribusi Normal
- Probabilitas Variabel Random X
- Hubungan antara Distribusi Normal dan
- Soal Latihan
- Petunjuk Jawaban Latihan
Distribusi penting yang dapat membantu mencari distribusi probabilitas penduga adalah distribusi normal atau distribusi Gaussian. Dengan asumsi kecepatan mobil berdistribusi normal, hitunglah peluang sepeda motor tersebut mempunyai kecepatan antara 70-120 Km/jam. Jika kita amati bahwa distribusi binomial akan menyerupai bentuk distribusi normal bila jumlah percobaan distribusi binomial sangat banyak.
Untuk soal pada bagian A, B, C, D, dan E, bacalah penjelasan tentang distribusi binomial, peluang percobaan binomial, distribusi binomial kumulatif, distribusi Poisson, distribusi normal, dan hubungan antara distribusi normal dan distribusi normal. distribusi binomial.
PENGUJIAN HIPOTESIS
Tujuan Pembelajaran Khusus (TPK)
Defenisi, Manfaat Hipotesis dan Prosedur
Saat menentukan lokasi wilayah kritis, wilayah kritis didefinisikan sebagai hasil sampel yang kemungkinan besar tidak akan terjadi jika hipotesis nol benar. Jika z-score yang diperoleh berada pada daerah kritis maka tolak H0, karena kecil kemungkinan data tersebut diperoleh jika H0 benar. Jika z-score tidak berada pada daerah kritis maka H0 gagal ditolak karena data tidak berbeda signifikan dengan hipotesis nol.
Dalam kasus ini, data tidak memberikan bukti yang cukup untuk menunjukkan bahwa pengobatan tersebut memberikan efek.
Ketidakpastian dan Kesalahan dalam
Kesalahan tipe II terjadi ketika peneliti gagal menolak hipotesis nol yang salah. Hipotesis ini belum mempunyai arah yang jelas, apakah kepuasan pelanggan berpengaruh positif terhadap pembelian ulang atau sebaliknya kepuasan pelanggan berpengaruh negatif terhadap niat pembelian ulang. Hipotesis ini menguji variabel orientasi pelanggan, orientasi persaingan dan koordinasi antardepartemen dalam suatu hipotesis secara bersama-sama, apabila salah satu variabel ditolak dalam pengujian hipotesis, apakah hipotesis tersebut diterima.
Contoh: H1; Pada saat yang sama, orientasi pelanggan, orientasi persaingan dan koordinasi antar departemen berpengaruh positif terhadap kinerja pekerjaan.
Jenis-Jenis Hipotesis
Pada umumnya peneliti menggunakan uji F untuk menguji pengaruh secara simultan (simultan), meskipun uji F hanya digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan model (goodness of fit). Kata tersangka dalam rumusan kalimat hipotesis di atas adalah mubazir, karena makna hipotesis itu sendiri sudah berupa asumsi. Uji keakuratan model hanya digunakan untuk menguji apakah model yang dibangun dalam penelitian cocok atau tidak.
Merupakan respon temporal terhadap pertanyaan penelitian yang bersifat asosiatif, baik korelatif maupun asosiatif kausal.
Format Hipotesis Nol dan Alternatif serta
Jika H1 menunjukkan tanda "lebih besar dari" (misalnya μ > 0,100), maka H0 secara otomatis menentukan tanda "kurang dari atau sama dengan". Jika H1 menentukan tanda "kurang dari" (misalnya μ < 0,100), maka H0 secara otomatis menentukan tanda "lebih besar dari atau sama dengan".
Contoh Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis tentang proporsionalitas populasi Proporsi adalah pecahan, rasio atau persentase dari peristiwa yang berhasil atau peristiwa yang diinginkan (Atmaja, L., S, 2009: 122). Selanjutnya, dari 180 sampel batu bata Proses II, terdapat 25 sampel yang tidak memenuhi standar yang dipersyaratkan. Pada tingkat kepercayaan 95%, uji hipotesis bahwa proporsi batu bata yang tidak memenuhi standar proses I tidak berbeda dengan proporsi batu bata yang tidak memenuhi standar proses II.
Dengan demikian, hipotesis bahwa kedua proses menghasilkan batu bata dengan kualitas berbeda ditolak.
Soal Latihan
YZ memproduksi sebuah produk yaitu produk handphone merk Y dimana produk ini dibuat melalui dua proses produksi. Dari 100 sampel produk handphone merek Y hasil proses I, terdapat 25 sampel yang tidak memenuhi standar yang dipersyaratkan. Selanjutnya dari 150 sampel produk ponsel merek Y hasil proses II, terdapat 30 sampel yang tidak memenuhi standar yang dipersyaratkan.
Pada tingkat kepercayaan 99%, uji hipotesis bahwa proporsi produk telepon seluler merek Y yang tidak memenuhi standar yang dipersyaratkan dari proses I tidak berbeda dengan proporsi produk telepon seluler merek Y yang tidak memenuhi standar yang dipersyaratkan. dari proses I II.
Petunjuk Jawaban Latihan
Mampu menggunakan SPSS dalam menentukan nilai koefisien korelasi Product Moment, Kendall Tau, rank Spearman dan koefisien kontingensi. Dalam hal ini, jika koefisien korelasi antara dua variabel sama dengan nol, bukan berarti kedua variabel tersebut tidak berhubungan satu sama lain. Karena tingkat signifikansi (1-tailed) koefisien korelasi berada di bawah 0,05 dengan arah positif, maka korelasi antara biaya iklan dengan volume penjualan produk dinyatakan positif signifikan.
Koefisien korelasi sebesar 0,990 menunjukkan bahwa hubungan erat antara biaya iklan dengan volume penjualan produk adalah sebesar 0,990 atau 99%.
ANALISIS KORELASI
Tujuan Pembelajaran Khusus (TPK)
Konsep Dasar Analisis Korelasi
Kemudian Gujarati (2007:53) mendefinisikan koefisien korelasi adalah mengukur hubungan linier antara dua variabel, atau dengan kata lain adalah ukuran seberapa kuat hubungan linier antara kedua variabel. Koefisien korelasi akan bernilai positif jika kovariansnya positif, dan negatif jika kovariansnya negatif. Jika koefisien korelasinya +1 berarti kedua variabel mempunyai hubungan linier positif sempurna (seperti pada persamaan Y = B1 + B2X), sedangkan jika koefisien korelasinya -1 berarti.
Sebab, seperti telah disebutkan sebelumnya, koefisien korelasi mengukur hubungan linier atau hubungan linier antara kedua variabel.
Korelasi Produk Moment (Pearson)
Korelasi Kendall Tau
Korelasi Kendall Tau merupakan uji statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis asosiatif (uji hubungan) dua variabel yang datanya berskala ordinal (Martono, 2010: 232). Seorang manajer berpendapat bahwa pemberian bonus mempunyai hubungan yang positif dengan peningkatan motivasi karyawan, dimana tingkatannya. Untuk menguji signifikansi korelasi Kendall Tau dengan jumlah sampel ≤ 10 dapat dilakukan dengan membandingkan hitungan dengan tabel.
Untuk menguji signifikansi korelasi Kendall Tau dengan jumlah sampel > 10 dapat dilakukan dengan membandingkan z-score dengan z-tabel dimana z-score berdistribusi normal yang dihitung dengan menggunakan rumus (Suliyanto.
Korelasi Rank Spearman
Korelasi Koefisien Kontigensi
Soal Latihan
Petunjuk Jawaban Latihan
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
Tujuan Pembelajaran Khusus (TPK)
Konsep Dasar Analisis Regresi
Soal Latihan
Petunjuk Jawaban Latihan
