Statistik Non Parametrik

1 / 45

# Statistik Non Parametrik - PowerPoint PPT Presentation

Statistik Non Parametrik. DIAKHIR PERTEMUAN MAHASISWA MENGENAL DATA DAN JENISNYA, MENGETAHUI KEGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK MEMBUAT HIPOTESIS UJI STATISTIK. KENAL. DATA. YANG DIMILIKI. DATA. HITUNG. DATA. NOMINAL. DATA. HITUNG. (TIDAK BERBEDA). JENIS KELAMIN WAKTU HARI WARNA.

I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.

## PowerPoint Slideshow about 'Statistik Non Parametrik' - dennis

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
Statistik Non Parametrik
• DIAKHIR PERTEMUAN MAHASISWA
• MENGENAL DATA DAN JENISNYA,
• MENGETAHUI KEGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK
• MEMBUAT HIPOTESIS UJI STATISTIK

KENAL

DATA

YANG DIMILIKI

HITUNG

DATA

NOMINAL

DATA

HITUNG

(TIDAK BERBEDA)

JENIS KELAMIN

WAKTU

HARI

WARNA

NOMINAL(TIDAK BERBEDA)

NOMINAL (TIDAK BERBEDA)

HITUNG

DATA

YA – TIDAK

SANGAT SUKA - SUKA - KURANG SUKA

SANGAT ENAK - ENAK – CUKUP ENAK – TIDAK ENAK

NILAI BISA BERVARIASI, JARAK HARUS SAMA

NOMINAL (TIDAK BERBEDA)

HITUNG

DATA

NOMINAL (TIDAK BERBEDA)

HITUNG

DATA

UKUR

TIDAK ABSOLUT

(SUHU, PERSEPSI)

INTERVAL

UKUR

TIDAK ABSOLUT

(SUHU, PERSEPSI)

INTERVAL

UKUR

ABSOLUT

(BERAT, TINGGI)

RASIO

NOMINAL (TIDAK BERBEDA)

HITUNG

DATA

TIDAK ABSOLUT

(SUHU, PERSEPSI)

UKUR

TIDAK ABSOLUT

(SUHU, PERSEPSI)

PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK

MULAI

?

NOMINAL / ORDINAL

TIPE DATA

PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK

MULAI

STATISTIK

NON-PARAMETRIK

NOMINAL / ORDINAL

TIPE DATA

PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK

MULAI

STATISTIK

NON-PARAMETRIK

NOMINAL / ORDINAL

TIPE DATA

INTERVAL / RASIO ?

PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK

MULAI

STATISTIK

NON-PARAMETRIK

NOMINAL / ORDINAL

TIPE DATA

INTERVAL / RASIO

DISTRIBUSI DATA

PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK

MULAI

STATISTIK

NON-PARAMETRIK

NOMINAL / ORDINAL

TIPE DATA

INTERVAL / RASIO

DISTRIBUSI DATA

TIDAK NORMAL

PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK

MULAI

STATISTIK

NON-PARAMETRIK

NOMINAL / ORDINAL

TIPE DATA

INTERVAL / RASIO

DISTRIBUSI DATA

TIDAK NORMAL

NORMAL

PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK

MULAI

STATISTIK

NON-PARAMETRIK

NOMINAL / ORDINAL

TIPE DATA

INTERVAL / RASIO

DISTRIBUSI DATA

TIDAK NORMAL

NORMAL

BESAR SAMPEL

PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK

MULAI

STATISTIK

NON-PARAMETRIK

NOMINAL / ORDINAL

TIPE DATA

INTERVAL / RASIO

DISTRIBUSI DATA

<30

(KECIL)

TIDAK NORMAL

NORMAL

BESAR SAMPEL

PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK

MULAI

STATISTIK

NON-PARAMETRIK

NOMINAL / ORDINAL

TIPE DATA

INTERVAL / RASIO

DISTRIBUSI DATA

TIDAK NORMAL

NORMAL

STATISTIK

PARAMETRIK

BESAR SAMPEL

>30 (BESAR)

PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK

MULAI

STATISTIK

NON-PARAMETRIK

NOMINAL / ORDINAL

TIPE DATA

INTERVAL / RASIO

DISTRIBUSI DATA

<30 (KECIL)

TIDAK NORMAL

NORMAL

STATISTIK

PARAMETRIK

BESAR SAMPEL

>30 (BESAR)

Statistik Non Parametrik
• Umumnya digunakan pada jenis data nominal dan ordinal
• Dapat digunakan pada populasi yang bebas distribusi dengan kata lain distribusi normal atau tidak normal
• Dapat digunakan pada jumlah sampel lebih kecil
Bentuk-bentuk hipotesis penelitian
• Hipotesis Deskriptif
• Hipotesis Komparatif
• Hipotesis asosiatif
Hipotesis Deskriptif
• Masalah deskriptif
• Apakah orang jawa lebih suka makan manis ?
• Hipotesis deskriptif
• Orang jawa lebih suka makan manis
• Hiptesis Statistik
• Ho : µ= 50 %
• Ha : µ ≠50 %
Hipotesis Komparatif
• Masalah komparatif
• Apakah laki-laki muda lebih banyak merokok dari pada lelaki tua ?
• Hipotesis komparatif
• laki-laki muda lebih banyak merokok dari pada lelaki tua
• Hiptesis Statistik
• H0 : µ1= µ2
• Ha : µ1 ≠µ2
Hipotesis Asosiatif
• Masalah asosiatif
• Apakah ada hubungan antara motivasi dengan kinerja
• Hipotesisasosiatif
• Ada hubungan antara motivasi dengan kinerja perawat
• Hiptesis Statistik
• H0 : ρ = 0
• Ha : ρ ≠ 0
Uji hipotesis deskriptif (Satu sample)

Untuk data nominal digunakan Test Binomial dan Chi Kuadrat (x2) satu sample.

Untuk data ordinal digunakan Run Test

Test Binomial

Digunakan untuk menguji hipotesis bila dalam populasi terdiri atas dua kelompok klas, datanya berbentuk nominal dan jumlah sampelnya kecil, misalnya klas pria dan wanita, senior dan yunior dll.

Test Binomial

Probabilitas untuk memperoleh x obyek dalam satu kategori dan N-x dalam kategori lain adalah ;

P(x) = Px QN-x

N

x

Test Binomial

Dapat dilakukan dengan cara yang lebih sederhana

Contoh

Dilakukan penelitian untuk mengetahui kecenderungan masyarakat dalam memilih pelayanan fisioterapi untuk keluarga. Berdasarkan 24 anggota sampel yang dipilih secara acak ternyata 14 orang memilih klinik RS dan 10 orang memilih klinik privat.

Test Binomial

Hipotesis nul yang diajukan adalah bahwa peluang masyarakat dalam memilih dua jenis pelayanan fisioterapi yaitu klinik RS dan klinik privat adalah sama, yaitu 50%

Ho : P1 = P2 = 0,5

Ha : P1 = P2 = 0,5

Test Binomial

Hasil pengumpulan data tersebut dapat disusun kedalam tabel berikut :

Tabel 1

Kecenderungan Masyarakat

Dalam memilih Pelayanan Fisioterapi

Test Binomial

Dalam kasus ini jumlah sampel independen (N) = 24, karena yang memilih klinik RS 14 dan Klinik privat 10. Frekuensi terkecil (x) = 10. Berdasarkan tabel nilai-nilai x dalam Test binomial dengan N=24, x = 10 maka koefisien binomialnya = 0,271. Bila taraf kesalahan  ditetapkan 1% yang berarti = 0,01, maka ternyata nilai p sebesar dari 0,01 (0,271>0,01), maka Ho diterima atau Ha ditolak. Jadi kesimpulannya dalah kemungkinan masyarakat dalam memilih jenis pelayanan adalah sama yaitu 50%.

Chi Kuadrat satu sample, adalah teknik statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis bila dalam populasi terdiri atas dua atau lebih klas, data berbentuk nominal dan sampelnya besar.

Dimana : 2 = Chi kuadrat

Fo = Frekuensi yang diobservasi

Fh = Frekuensi yang diharapkan

Contoh

Telah dilakukan pengumpulan data untuk mengetahui bagaimana kemungkinan masyarakat dalam memilih warna mobil. Yaitu mobil warna merah dan hitam. Sampel diambil secara random sebanyak 300 orang. Dari sampel tersebut ternyata 200 orang memilih merah dan 100 orang memilih hitam.

Ho : Peluang fisioterapis pria dan wanita adalah sama untuk memberikan pelayanan

Ha : Peluang fisioterapis pria dan wanita adalah tidak sama untuk dapat dipilih .

Untuk pembuktian hipotesis maka data disusun dalam tabel berikut:

Nilai Chi kuadrat dari perhitungan ditunjukkan sebesar 33,33

Untuk membuat keputusan maka nilai tersebut perlu dibandingkan dengan nilai tabel dengan dk dan taraf kesalahan tertentu.

Ho diterima jika nilai chi kuadrat lebih kecil dari nilai tabel dan jika lebih besar Ho ditolak.

Derajat kebebasan (dk) Jumlah kategori-1, maka dk =1

Berdasarkan dk = 1 dan taraf kesalahan yang kita tetapkan 5% maka chi kuadrat tabel = 3,841

Dengan demikian (Nilai hitung >nilai tabel) maka Ho ditolak

Kesimpulan bahwa masyarakat cenderung memilih fisioterapis pria dibandingkan dengan fisioterapis wanita.

SOAL LATIHAN

• Seorang Peneliti menemukan vakuola subskapuler depan (anterior subscapular vacuoles) dalam mata sebanyak 5 orang penderita diabetes mellitus (DM). Dapatkah kita menyatakan bahwa pada penderita DM akan selalu ditemukan vakuola subskapular depan?
• Seorang peneliti mendapat data tentang perilaku merokok. Jumlah sample yang dipelajari sebanyak 300 orang dan distribusi menurut umur: <20 tahun sebanyak 11 orang, usia 20-29 tahun sebanyak 171 orang, usia 30-39 tahun sebanyak 96 orang dan selebihnya berusia diatas 39 tahun. Apakah ada perbedaan usia dalam kaitannya dengan perilaku merokok?
•  soal latihan lainnya akan diberikan di kelas