Sidebar Menu
Main Menu
Statistika
Statistika adalah cabang ilmu matematika terapan yang berfokus pada pengumpulan, pengukuran, klasifikasi, perhitungan, penjelasan, sintesis, analisis, dan interpretasi data. Di dalam kategori Statistika pada website Smartstat, Anda akan menemukan berbagai artikel yang membahas aspek-aspek penting dari statistika, baik deskriptif maupun inferensial. Artikel-artikel ini mencakup berbagai topik, mulai dari dasar-dasar statistika seperti pengertian statistika, populasi dan sampel, variabel dan data, skala pengukuran variabel; statistika deskriptif termasuk pengertian statistika deskriptif, ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran, contoh perhitungan skewness dan kurtosis, dan distribusi frekuensi; eksplorasi data yang mencakup analisis data eksploratif, stemplot, dan pengenalan box-plot; korelasi dan regresi; uji t Student yang mencakup uji t-student, uji-t 2 populasi dengan ragam homogen, uji t-student 2 populasi dengan ragam heterogen, dan uji t berpasangan; serta beberapa uji non-parametrik seperti uji McNemar dan uji Wilcoxon untuk data berpasangan.
Artikel-artikel ini dirancang untuk membantu Anda memahami konsep-konsep penting dalam statistika dan bagaimana menerapkannya dalam penelitian Anda. Setiap artikel disajikan dengan penjelasan yang jelas dan mudah dipahami, menjadikan kategori Statistika ini sebagai sumber belajar yang berharga bagi siapa saja yang ingin memperdalam pengetahuan mereka tentang statistika.
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Uji t-student
Uji t berpasangan (paired t-test) adalah salah satu metode pengujian hipotesis dimana data yang digunakan tidak bebas yang dicirikan dengan adanya hubungan nilai pada setiap sampel yang sama (berpasangan). Ciri-ciri yang paling sering ditemui pada kasus yang berpasangan adalah satu individu (objek penelitian) dikenai 2 buah perlakuan yang berbeda. Walaupun menggunakan individu yang sama, peneliti tetap memperoleh 2 macam data sampel, yaitu data dari perlakuan pertama dan data dari perlakuan kedua. Perlakuan pertama mungkin saja berupa kontrol, yaitu tidak memberikan perlakuan sama sekali terhadap objek penelitian. Misal pada penelitian mengenai efektivitas suatu obat tertentu, perlakuan pertama, peneliti menerapkan kontrol, sedangkan pada perlakuan kedua, barulah objek penelitian dikenai suatu tindakan tertentu, misal pemberian obat. Dengan demikian, performance obat dapat diketahui dengan cara membandingkan kondisi objek penelitian sebelum dan sesudah diberikan obat.
Contoh kasus lain misalnya program diet dimana pengukuran berat badan ditimbang sebelum dan setelah diet. Contoh lain yang bisa dianggap berpasangan meski terdapat 2 objek penelitian, misalnya perbedaan antara tinggi ayah dan anaknya.
- Dilihat: 71791
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Non-Parametric
Embed Contoh perhitungan Uji Wilcoxon secara Manual.
{pdf}http://k002.kiwi6.com/hotlink/k95avmy775/Wilcoxon.pdf|height:800|width:680|app:google{/pdf}
- Dilihat: 11858
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Non-Parametric
Uji McNemar merupakan sebuah metode non-parametrik yang digunakan untuk menganalisis data berpasangan. Uji McNemar biasanya digunakan dalam desain penelitian berulang atau penelitian 'before-and-after' untuk menentukan apakah ada perubahan signifikan dalam proporsi subjek yang memiliki karakteristik tertentu.
Berikut contoh perhitungan Uji McNemar secara Manual dengan menggunakan Microsoft Excel.
- Dilihat: 13094
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Tabel Distribusi
Dalam dunia analisis statistik, pemahaman terhadap tabel distribusi atau tabel nilai kritis adalah esensial. Tabel-tabel ini berfungsi sebagai panduan dalam menginterpretasikan hasil dari berbagai jenis uji statistik, memungkinkan para peneliti untuk menentukan signifikansi dari temuan mereka. Di bawah ini adalah kumpulan tabel distribusi yang sering digunakan oleh para ahli statistik dan peneliti:
- Critical Values of the Pearson Correlation Coefficient r: Menentukan signifikansi dari koefisien korelasi Pearson.
- Tabel Distribusi Chi Square: Digunakan dalam uji yang melibatkan variabel kategorikal.
- Tabel Distribusi Duncan: Untuk uji post-hoc Duncan dalam analisis varians (ANOVA).
- Tabel Distribusi Dunnet: Uji post-hoc yang membandingkan setiap perlakuan dengan kontrol dalam ANOVA.
- Tabel Distribusi F: Digunakan dalam analisis varians (ANOVA) dan regresi.
- Tabel Distribusi Normal (z): Untuk uji yang melibatkan variabel kontinu dengan distribusi normal.
- Tabel Distribusi t student: Membandingkan rata-rata dua grup.
- Tabel Distribusi t student (cumulatif): Memberikan nilai kumulatif dari uji t Student.
- Tabel Distribusi Tukey-BNJ: Uji post-hoc untuk membandingkan rata-rata grup dalam ANOVA.
- Tabel Nilai Kritis Lilliefors untuk Uji Normalitas: Uji Lilliefors untuk normalitas.
Setiap tabel memiliki kegunaan dan peranannya masing-masing dalam analisis statistik. Dengan memahami dan memanfaatkan tabel-tabel ini, Anda dapat meningkatkan akurasi dan kepercayaan hasil analisis Anda. Selamat mengeksplorasi dan memanfaatkan tabel-tabel ini dalam penelitian Anda!
- Dilihat: 26715
Halaman 4 dari 4
Search
