Uji Hipotesis
Nama : Diotama Saputra
Npm : 19316034
Uji Hipotesa
adalah proses yang menggunakan sampel statistik untuk menguji klaim tentang nilai dari parameter populasi. Para peneliti di bidang-bidang seperti kedokteran, psikologi, dan bisnis mengandalkan hipotesis pengujian untuk membuat keputusan berdasarkan informasi tentang obat-obatan baru, perawatan, dan pemasaran strategi.
Pernyataan tentang parameter populasi disebut hipotesis statistik. Untuk menguji parameter populasi, Anda harus hati-hati menyatakan sepasang hipotesis—yang mewakili klaim dan yang lainnya, pelengkapnya. Ketika salah satu hipotesis ini salah, yang lain harus benar. Salah satu hipotesis — nol hipotesis atau hipotesis alternatif — dapat mewakili klaim asli. Istilah hipotesis nol diperkenalkan oleh Ronald Fisher. Jika pernyataan dalam hipotesis nol tidak benar, maka hipotesis alternatif harus benar.
Menulis Hipotesa
1. Tulis hipotesis nol dan alternatif, terjemahkan klaim yang dibuat tentang populasi parameter dari pernyataan verbal ke pernyataan matematis. Kemudian, tulis melengkapi.
2. Misalnya, jika nilai klaim adalah dan parameter populasi adalah , maka beberapa kemungkinan pasangan hipotesis nol dan alternatif adalah:
3. Terlepas dari mana dari tiga pasang hipotesis yang kami gunakan, kami selalu berasumsi dan memeriksa distribusi sampling atas dasar asumsi ini.
4. Dalam distribusi sampling ini, kita akan menentukan apakah suatu statistik sampel tidak biasa.
5. Tabel menunjukkan hubungan antara kemungkinan pernyataan verbal tentang parameter μ dan hipotesis nol dan alternatif yang sesuai.
contoh :
Pertanyaan 1
Sebuah sekolah mengumumkan bahwa proporsi siswa yang terlibat dalam setidaknya satu kegiatan ekstrakurikuler adalah 61%.
Solusi :
1. Klaim bisa ditulis dengan μ = >18
2. Komplementnya adalah μ ≽15
3. Karena μ ≽15 mengandung statement of equality, membuatnya menjadi hipotesa kosong
4. Dalam Kasus ini. hipotesa alternatif mewakili claim.
Tipe dari Error
1. A type 1 Error muncul jika hipotesa kosong di tolak ketika itu benar. dalam arti gagal diterima.
2. A type 2 Error muncul jika hipotesa kosong tidak ditolak ketika itu salah. dalam arti gagal ditolak.
Penolakan Regional dan Nilai Kritis
Metode lain untuk memutuskan apakah akan menolak hipotesis nol adalah dengan menentukan apakah statistik uji standar berada dalam kisaran nilai yang disebut daerah penolakan distribusi sampel.
Daerah penolakan (atau daerah kritis) dari distribusi sampling adalah kisaran nilai untuk dimana hipotesis nol tidak mungkin terjadi. Jika statistik uji standar jatuh di wilayah ini, maka hipotesis nol ditolak. Nilai kritis Z0 memisahkan wilayah penolakan dari wilayah non-penolakan.
Cara Menemukan Nilai Kritis di dalam Distribusi Standar Normal
1. Tentukan tingkat signifikansinya ᶐ
2. Tentukan apakah pengujiannya berekor kiri, berekor kanan, atau berekor dua.
3. Temukan nilai kritis . Bila uji hipotesisnya adalah:
berekor kiri, temukan z-skor yang sesuai dengan luas area ᶐ.
berekor kanan, temukan z-skor yang sesuai dengan luas area 1- ᶐ .
dua sisi ekor, temukan z-skor yang sesuai dengan 1/2 ᶐ dan 1- 1/2ᶐ
4. Buat sketsa distribusi normal standar. Gambar garis vertikal di setiap titik kritis nilai dan menaungi daerah penolakan.
