Uji t Satu Sample

Pengolahan data dengan uji t satu sampel

Olah Data t Satu Sampel

Uji t untuk satu sampel dalam istilah lain biasanya disebut dengan One Sample t-test Method, merupakan prosedur uji t untuk sampel tunggal jika rata-rata suatu variabel tunggal dibandingkan dengan suatu nilai konstanta tertentu. Uji t dipakai jika jumlah data sampel di bawah 30.

Syarat uji t satu sampel :
  • Data merupakan data kuantitatif
  • Memenuhi asumsi berdistribusi normal

Hipotesis

Statistik Uji

Contoh Kasus :

Studi Kasus universitas X mengadakan penelitian mengenai rata­rata IQ mahasiswanya. Menurut isu yang berkembang, IQ para mahasiswa yang menuntut ilmu di Universitas tersebut kurang dari 140. Untuk membuktikan kebenaran isu tersebut, tim riset ingin mengambil sampel secara acak sebanyak 50 orang mahasiswa, kemudian melakukan test IQ kepada mereka. Data hasil tes IQ mahasiswa tersebut diperoleh data sebagai berikut:

No. Nilai Ujian
1 154
2 140
3 138
4 134
5 141
6 140
7 144
8 139
9 149
10 141
11 141
12 143
13 140
14 138
15 137
16 145
17 132
No. Nilai Ujian
18 143
19 141
20 141
21 135
22 145
23 138
24 144
25 143
26 147
27 146
28 144
29 143
30 138
31 135
32 139
33 140
34 145
No. Nilai Ujian
35 134
36 136
37 142
38 138
39 148
40 142
41 136
42 148
43 141
44 139
45 141
46 135
47 135
48 149
49 143
50 140

Analisis Kasus

Penelitian ini bertujuan untuk menguji hipotesis rata­rata IQ para mahasiswa Universitas X. Dalam kasus ini, tidak ada informasi apapun mengenai nilai ragam populasi dari IQ mahasiswa di Universitas X. Oleh karena itu, statistik uji yang paling tepat adalah uji t satu sampel. Perlu diketahui bahwa uji t mengasumsikan bahwa sampel yang diambil berasal dari populasi yang terdistribusi atau menyebar normal (memiliki sebaran normal). Maka, harus dilakukan pengujian mengenai asumsi kenormalan. Statistik uji untuk kenormalan data yang paling sering digunakan untuk kasus ini adalah menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov atau juga disebut Lilliefors Test.

Uji Kenormalan Data

H0: Data menyebar normal v.s.
H1: Data tidak menyebar normal.
α = 0.05

Hasil analisis:

Lilliefors ( Kolmogorov-Smirnov) normality test
data: IQ
D = 0.1, p-value = 0.2416

Kesimpulan:

TERIMA H0, karena p­value > 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa data menyebar normal. Dengan demikian, uji­t dapat dilakukan untuk melakukan pengujian hipotesis bagi data IQ mahasiswa Universitas X.

Pengujian hipotesis dengan 1-sampel t-test.

H0: ≥ 135 v.s.
H1: < 135 (Uji 1 arah)
α = 0.05

Hasil analisis:

One Sample t-test data: IQ
t = 1.5621, df = 49, p-value = 0.9377
alternative hypothesis: true mean is less than 140
95 percent confidence interval: -Inf 142.0732
sample estimates: mean of x 141

Kesimpulan:

TERIMA H0, karena p­value > 0.05. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa isu yang berkembang selama ini yang menyatakan bahwa rata­rata IQ mahasiswa Universitas X kurang dari 140 adalah tidak benar. Justru, rata­rata IQ mahasiswa Universitas X lebih besar atau setidak­tidaknya sama dengan 140.

Diposting oleh , pada 19 December 2017

Meet Up

Bagi rekan yang ingin ngobrol dan diskusi santai sambil ngopi, kami siap melayani. Namun saat ini untuk pertemuan kami hanya melayani untuk wilayah Jogja, Bantul, dan sekitarnya. Lokasi bisa agan atau kami yang menentukan asal strategis dan memadai. Jika ingin meet up bersama, sebaiknya melakukan appointment /janji terlebih dahulu.