Pada catatan ini akan dibahas perhitungan confidence interval dengan populasi lebih dari 1. Hal ini lebih umum terjadi pada praktek dilapangan.
Cara menghitung dibagi berdasar tipe sample, yaitu dependent dan independent.
Dependent sample pada kasus ini adalah kadar magnesium sebelum dan sesudah menggunakan suplemen. Jelas yang kita lakukan pengujian adalah orang yang sama.
Kandungan magnesium untuk orang sehat berkisar 1.7 - 2.2 mg/dL. Asumsikan kita melakukan penelitian terhadap 10 orang (sample), dengan data sebelum dan sesudah menggunakan suplemen vitamin. Selanjutnya kita hitung perbedaan sebelum dan sesudah konsumsi. (kolom difference). Selanjutnya gunakan kolom difference untuk menghitung mean, standard deviation.
Untuk menghitung confidence interval, karena sample hanya 10 berarti variance unknown, maka gunakan t-table. Pada contoh kita gunakan level confidence 95% (level confidence yang paling umum digunakan)
Dari hasil perhitungan, didapatkan interval 0.01, 0.65). Maka dapat diambil kesimpulan, penggunaan suplemen efektif dalam menambah kandungan magnesium dalam tubuh.
Sample Independent
Contoh, kita akan menghitung grade dari 2 jurusan disebuah universitas. Contoh dari engineering dan management. Data dalam bentuk persentase dan untuk tujuan contoh, data sudah dihitung.
Diasumsikan juga data terdistribusi normal, variance diketahui dan besar sample berbeda (karena berbeda jurusan, oleh sebab itu sample adalah independent)
Kita ingin menghitung 95% confidence interval perbedaan grade dari mahasiswa engineering dan management.
Karena sample cukup besar, variance populasi diketahui dan diasumsikan terdistribusi normal, maka akan digunakan Z Statistic.
Untuk menghitung variance dari perbedaan grade (kolom difference) digunakan rumus dibawah, dimana variance harus dijumlahkan karena populasi nya bertambah besar dengan menghitung 2 jurusan.
Semua nilai sudah ada, tinggal melakukan perhitungan.
Cara menghitung dibagi berdasar tipe sample, yaitu dependent dan independent.
Sample Dependent
Umumnya sample dependent digunakan untuk penilitian pada obat-obatan. Contoh, penelitian penggunaan suplemen vitamin magnesium pada sekelompok orang. Hal yang dilakukan adalah menghitung kadar magnesium sebelum minum dan sesudah meminum suplemen.Dependent sample pada kasus ini adalah kadar magnesium sebelum dan sesudah menggunakan suplemen. Jelas yang kita lakukan pengujian adalah orang yang sama.
Kandungan magnesium untuk orang sehat berkisar 1.7 - 2.2 mg/dL. Asumsikan kita melakukan penelitian terhadap 10 orang (sample), dengan data sebelum dan sesudah menggunakan suplemen vitamin. Selanjutnya kita hitung perbedaan sebelum dan sesudah konsumsi. (kolom difference). Selanjutnya gunakan kolom difference untuk menghitung mean, standard deviation.
Untuk menghitung confidence interval, karena sample hanya 10 berarti variance unknown, maka gunakan t-table. Pada contoh kita gunakan level confidence 95% (level confidence yang paling umum digunakan)
Dari hasil perhitungan, didapatkan interval 0.01, 0.65). Maka dapat diambil kesimpulan, penggunaan suplemen efektif dalam menambah kandungan magnesium dalam tubuh.
Sample Independent
Contoh, kita akan menghitung grade dari 2 jurusan disebuah universitas. Contoh dari engineering dan management. Data dalam bentuk persentase dan untuk tujuan contoh, data sudah dihitung.
Diasumsikan juga data terdistribusi normal, variance diketahui dan besar sample berbeda (karena berbeda jurusan, oleh sebab itu sample adalah independent)
Kita ingin menghitung 95% confidence interval perbedaan grade dari mahasiswa engineering dan management.
Karena sample cukup besar, variance populasi diketahui dan diasumsikan terdistribusi normal, maka akan digunakan Z Statistic.
Untuk menghitung variance dari perbedaan grade (kolom difference) digunakan rumus dibawah, dimana variance harus dijumlahkan karena populasi nya bertambah besar dengan menghitung 2 jurusan.
Semua nilai sudah ada, tinggal melakukan perhitungan.
Statistik: Menghitung Confidence Interval Pada Data Populasi lebih dari satu
Reviewed by noname needed
on
May 27, 2018
Rating:
Reviewed by noname needed
on
May 27, 2018
Rating:
No comments: