Siswa sering langsung ke uji hipotesis daripada menyelidiki data dengan ringkasan statistik dan grafik terlebih dahulu. Dorong mereka untuk meringkas data mereka terlebih dahulu. Selain meringkas hasilnya, bagan terutama dapat menunjukkan outlier dan pola.
Untuk data yang terdistribusi normal terus menerus, rangkumlah dengan menggunakan cara dan simpangan baku. Jika data miring atau ada outlier yang berpengaruh, median (nilai tengah) dan rentang antarkuartil (kuartil atas – kuartil bawah) lebih sesuai.
Tes-T terdiri dari berbagai jenis: -
- Paired T-test – dependen dan independen.
- Uji-T normal
Uji-t berpasangan digunakan untuk menentukan perbedaan berpasangan. Ini digunakan dalam kasus di mana sampel kurang dari 50 dan sampel yang sebelumnya diuji tetap sama.
Uji-t satu sampel digunakan untuk membandingkan rata-rata sampel dengan nilai tertentu.
t = (rata-rata – nilai perbandingan)/ Standard Error
Sebuah "Uji F" menggunakan distribusi-F. Ini menggunakan Statistik F untuk membandingkan dua varians.
yaitu s1 dan S2, dengan membaginya. Hasil selalu merupakan angka yang lebih besar dari nol (karena varians selalu positif). Persamaan untuk membandingkan dua varians dengan uji-f adalah:
F = s21 / S22
Penting juga untuk memahami perbedaan antara uji-t dan uji-f karena keduanya digunakan secara bergantian oleh banyak orang.
Uji-T vs Uji-F
Perbedaan antara uji-t dan uji-f adalah bahwa uji-t digunakan untuk menguji hipotesis apakah mean yang diberikan berbeda secara signifikan dari mean sampel atau tidak. Di sisi lain, uji F digunakan untuk membandingkan dua standar deviasi dari dua sampel dan memeriksa variabilitasnya.
Tabel Perbandingan Antara Uji-T dan Uji-F (dalam Bentuk Tabular)
| Parameter Perbandingan | Uji-T | uji-F |
|---|---|---|
| Implikasi | Uji T digunakan untuk menguji hipotesis apakah mean yang diberikan berbeda secara signifikan dengan mean sampel atau tidak | Uji-F digunakan untuk membandingkan dua standar deviasi dari dua sampel dan memeriksa variabilitasnya. Uji-F adalah rasio dua Chi-kuadrat. |
| Jenis | Tes-T terdiri dari berbagai jenis: -1. Uji-T berpasangan – dependen dan independen.2. Uji-T normal | Ada satu jenis jika F-test yang digunakan untuk membandingkan standar deviasi dari data dua sampel. |
| Hipotesis nol | H0: mean sampel sama dengan 0. | H0: kedua sampel memiliki varian yang sama. |
| Statistik uji | T = (rata-rata – nilai perbandingan)/ Standard Error ~t(n-1) | F = s21 / s22 ~ F(n1-1, n2-1) |
| Derajat kebebasan | Derajat kebebasan adalah)n-1) di mana n adalah jumlah nilai sampel | Derajat bebasnya adalah (n1-1, n2-1) dimana n1 dan n2 adalah banyaknya observasi pada sampel 1 dan 2. |
Apa itu uji-T?
T distribusi atau uji-t digunakan ketika ukuran sampel, n, kurang dari 30 dan simpangan baku, sigma, tidak diketahui.
Distribusi data kontinu seringkali dapat didekati dengan distribusi normal.
Distribusi T umumnya digunakan untuk menghitung data numerik yang berasal dari distribusi normal dan juga hanya merupakan jenis distribusi normal.
Uji-t Satu Sampel
Uji-t satu sampel berkaitan dengan membuat kesimpulan tentang rata-rata populasi.
Uji-t satu sampel digunakan ketika kita diberikan hanya satu sampel dan kita perlu menjalankan hipotesis pada sampel itu sendiri.
Uji-t Dua Sampel
Ini lebih umum dalam skenario daripada uji-t satu sampel. Biasanya, kita ingin membandingkan rata-rata dari 2 kelompok.
Uji-t dua sampel juga digunakan ketika kita diberikan hanya satu sampel dan kita perlu menjalankan hipotesis pada sampel itu sendiri.
Kami dapat menjalankan dua jenis tes di bawah kategori ini.
- Uji berpasangan:- dalam hal ini populasi sampel yang sama digunakan untuk menguji dua perlakuan yang berbeda. membandingkan cara dua kondisi di mana peserta yang sama (atau sangat cocok) berpartisipasi.
- Sampel yang Tidak Terkait: - Dalam hal ini, kami membandingkan rata-rata dua kelompok peserta.
Pengujian hipotesis dengan t
Asumsi
Uji-t satu sampel memerlukan asumsi statistik berikut:
[Catatan: Uji-t satu sampel umumnya dianggap kuat terhadap pelanggaran asumsi ini setelah N > 30.]
Apa itu uji-F?
Sebuah "Uji F" menggunakan distribusi-F. Ini menggunakan Statistik F untuk membandingkan dua varians.
Uji-F untuk mendeteksi identitas varians dari dua variabel acak yang terdistribusi normal: -
Hipotesis kami untuk identitas varians dua variabel acak independen dari distribusi normal dengan harapan dan varians yang tidak diketahui diperiksa dengan apa yang disebut uji-F.
H0:12 =22
H1:12 >22
Tes selalu dilakukan sebagai tes satu sisi.
Statistik uji: Fsz = s12/S22 dimana12 > s22
Jika H0 terpenuhi, maka Fsz berdistribusi F dengan derajat kebebasan n1-1, n2-1.
Prinsip keputusan: untuk Fsz Fα 0-hipotesis diterima, sebaliknya tidak.
Perbedaan Utama Antara Uji-T dan Uji-F
- Itu perbedaan utama antara Referensi dan Rekomendasi adalah, bahwa uji-t digunakan untuk menguji hipotesis apakah mean yang diberikan berbeda secara signifikan dari mean sampel atau tidak. Di sisi lain, uji F digunakan untuk membandingkan dua standar deviasi dari dua sampel dan memeriksa variabilitasnya.
- Uji T dapat dilakukan dengan uji dua sisi atau uji satu sisi tetapi uji f adalah satu-satunya uji satu sisi karena varians tidak boleh negatif.
- Uji-T terdiri dari berbagai jenis:- Uji-T berpasangan – tergantung dan independen, Uji-T Normal. Sedangkan uji f hanya satu jenis.
- Uji-T diterapkan ketika populasi sampel kurang dari 30 dan simpangan baku tidak diketahui, sedangkan uji-f dapat diterapkan pada populasi sampel yang besar.
- Uji-T digunakan untuk menguji hipotesis rata-rata sampel sedangkan uji-f digunakan untuk menjalankan hipotesis pada varians sampel.
Kesimpulan
Di dunia Statistik, beberapa tes diterapkan pada data sampel untuk memeriksa hipotesis yang diperlukan. Dua dari pengujian tersebut adalah uji-t dan uji-f. Uji-T digunakan untuk menguji hipotesis apakah mean yang diberikan berbeda secara signifikan dengan mean sampel atau tidak.
Di sisi lain, uji F digunakan untuk membandingkan dua standar deviasi dari dua sampel dan memeriksa variabilitasnya.
- https://asa.scitation.org/doi/abs/10.1121/1.417933
- https://projecteuclid.org/euclid.aoms/1177728261
- https://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/089976699300016007
