Kita hidup di zaman di mana informasi dapat ditentukan secara matematis dengan bantuan statistik. Namun, studi statistik, tampaknya, bukan hanya tentang fakta dan angka.
Inferensi statistik terdiri dari penggunaan statistik untuk membuat keputusan mengenai parameter populasi, berdasarkan sampling acak. Implementasi inferensi statistik melibatkan pengujian hipotesis dan berbicara tentang bagaimana prosedur ini digunakan oleh ahli statistik untuk menerima atau menolak asumsi parameter populasi. AS
Pengambilan Kunci
- Uji-t berpasangan adalah metode statistik yang digunakan untuk membandingkan rata-rata dua sampel terkait, seperti pengukuran yang diambil dari individu yang sama pada waktu yang berbeda atau dalam kondisi yang berbeda.
- Uji-t tidak berpasangan, juga dikenal sebagai uji-t sampel independen, membandingkan rata-rata dua sampel yang tidak terkait, seperti pengukuran dari dua kelompok individu.
- Pilihan antara uji-t berpasangan dan tidak berpasangan tergantung pada sifat data dan pertanyaan penelitian, dengan uji-t berpasangan digunakan untuk sampel terkait dan uji-t tidak berpasangan untuk sampel independen.
Uji-T Berpasangan vs Uji-T Tidak Berpasangan
Berpasangan uji-t adalah uji statistik yang digunakan untuk membandingkan rata-rata dua sampel terkait; dalam hal ini, sampel dipasangkan atau dicocokkan dalam beberapa cara. Yang berpasangan uji-t digunakan ketika ada pasangan alami antara dua sampel. Tidak berpasangan uji-t adalah uji statistik yang digunakan untuk membandingkan rata-rata dua sampel independen. Uji-t tidak berpasangan digunakan ketika tidak ada pasangan alami antara kedua sampel.
Tabel perbandingan
| Parameter perbandingan | Uji-T berpasangan | Uji-T tidak berpasangan |
|---|---|---|
| Arti | Uji-T Berpasangan, juga dikenal sebagai Uji-T sampel berulang, menentukan perbedaan antara dua rata-rata dari subjek yang sama. | Tes-T Tidak Berpasangan, juga dikenal sebagai Tes-T independen atau Tes-T siswa, menentukan dua kelompok rata-rata dari mata pelajaran yang berbeda/tidak berhubungan. |
| Homogenitas varian | Di bawah Paired T-Test varian dari dua kelompok rata-rata tidak sama. | Di bawah Unpaired T-Test varians dari dua kelompok rata-rata adalah sama. |
| Efek/dampak | Uji-T berpasangan menangani kesalahan yang sangat kecil karena uji dilakukan hanya antara dua kelompok yang serupa. | Tes-T tidak berpasangan memiliki sedikit lebih banyak kesalahan dibandingkan dengan Tes-T berpasangan karena eksperimen akan dipengaruhi oleh variasi antara dua subjek yang berbeda. |
| Hasil | Uji-T berpasangan tidak perlu mengumpulkan data sampel dalam jumlah besar untuk perbandingan, ini secara berturut-turut menghemat uang dan waktu. | Karena Tes-T Tidak Berpasangan harus membandingkan rata-rata dari dua subjek independen, ini menjadi proses yang sedikit lebih mahal dan memakan waktu. |
Apa itu Uji-T Berpasangan?
Uji-T Berpasangan, juga disebut sebagai uji-t pasangan berkorelasi/uji-t sampel berpasangan/uji-t dependen, adalah prosedur statistik yang menjalankan pengujian pada variabel dependen. Tes berpasangan dilakukan pada subjek yang serupa sebelum alokasi data dan dua tes dilakukan sebelum dan sesudah perlakuan.
Hipotesis:
Kedua hipotesis di bawah uji-t berpasangan.
- Hipotesis nol (H0): tidak ada perbedaan yang signifikan antara populasi tertentu, H0: μ1 = μ2
- Hipotesis alternatif (H1): ada perbedaan yang signifikan secara statistik antara kedua rata-rata populasi yang disebabkan oleh penolakan hipotesis nol. H1: 1 ≠ μ2
Asumsi:
Uji-t sampel berpasangan membuat asumsi berikut:
- Perbedaan antara pasangan yang serupa mengikuti distribusi probabilitas normal.
- Pengamatan harus diambil sampelnya secara independen dan didistribusikan secara identik.
- Uji-t berpasangan diukur pada tingkat bertahap dengan bantuan rasio atau interval. Karena Uji-T didasarkan pada distribusi normal, data harus kontinu dan tidak terpisah
- Variabel independen harus terdiri dari dua kelompok dependen/serupa.
Apa itu Uji-T Tidak Berpasangan?
Uji-t tidak berpasangan, juga dikenal sebagai uji-t sampel independen/uji-t dua sampel, adalah metode statistik yang menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata dua kelompok independen yang tidak terkait. Misalnya: ketika Anda ingin membandingkan siklus tidur rata-rata individu yang dikelompokkan berdasarkan jenis kelamin: kelompok pria dan wanita.
Hipotesis untuk uji-t independen:
Hipotesis nol untuk uji-t independen adalah bahwa rata-rata populasi dari dua kelompok berbeda adalah sama:
H0: μ1= μ2
Hipotesis alternatif diterima begitu hipotesis nol ditolak, yang berarti rata-rata populasi tidak sama
H1: μ1 ≠ μ2
Untuk menolak atau menerima hipotesis nol, tingkat signifikansi sangat penting. Nilai khusus ini adalah 0.05.
Asumsi:
- Asumsi pertama menyangkut skala pengukuran- data yang dikumpulkan harus mengikuti skala kontinyu atau ordinal.
- Data harus dikumpulkan dari bagian yang dipilih secara acak dari total populasi.
- Data harus menghasilkan kurva distribusi normal berbentuk lonceng. Tingkat signifikansi dapat ditentukan ketika distribusi normal diasumsikan.
- Ukuran sampel yang besar harus digunakan.
- Varians dan standar deviasi harus sama untuk variabel dependen.
Perbedaan Utama Antara Uji-T Berpasangan dan Uji-T Tidak Berpasangan
- Uji-T berpasangan berarti membandingkan perbedaan antara dua kelompok rata-rata subjek dependen. Contoh: IQ 5 siswa sebelum dan sesudah pelatihan.
- Varian dari Uji-T berpasangan dikatakan setara. Karena variannya sama, standar deviasi juga sama untuk kedua kelompok rata-rata.
- Uji-T berpasangan memiliki lebih sedikit kesalahan acak karena Uji-T Berpasangan terutama berurusan dengan menemukan variasi antara dua kelompok rata-rata dari subjek serupa, eksperimen tidak perlu fokus pada perbedaan individu.
- Uji-T berpasangan menghemat banyak waktu dan uang bagi pelaku eksperimen karena ia tidak perlu menemukan data sampel dalam jumlah besar untuk menghitung dua kelompok rata-rata yang serupa. Uji-T tidak berpasangan adalah proses yang sedikit lebih mahal dan memakan waktu karena pelaku eksperimen harus menemukan banyak data untuk menganalisis dua kelompok rata-rata independen.
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/PairedSamplestTest
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/IndependentTTest
Terakhir Diperbarui : 11 Juni 2023
Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ️
Emma Smith memegang gelar MA dalam bahasa Inggris dari Irvine Valley College. Dia telah menjadi Jurnalis sejak tahun 2002, menulis artikel tentang bahasa Inggris, Olahraga, dan Hukum. Baca lebih lanjut tentang saya tentang dia halaman bio.
Artikel ini berhasil menjelaskan konsep uji-t berpasangan dan tidak berpasangan dengan cara yang komprehensif. Wajib dibaca oleh semua penggemar statistik.
Sangat! Informasi terperinci yang disajikan di sini menjadikannya sumber yang bagus bagi siapa pun yang ingin memahami uji-t dengan lebih baik.
Kontennya sangat menarik dan informatif. Namun, saya berharap artikel ini dapat menggali lebih dalam contoh dunia nyata tentang kapan menggunakan uji-t berpasangan atau tidak berpasangan.
Saya mengerti maksud Anda, Charlie Carter. Memasukkan contoh-contoh dunia nyata tentu akan membuat konsep-konsep tersebut lebih relevan dan praktis.
Penjelasan rinci artikel ini mengenai asumsi dan hipotesis untuk uji-t berpasangan dan tidak berpasangan sangat mendalam. Ini adalah harta karun bagi mereka yang tertarik dengan statistik.
Saya sangat setuju, Turner Tracy. Kedalaman informasi yang diberikan dalam artikel ini sungguh memperkaya bagi siapa pun yang mempelajari statistik.
Tingkat wawasan dan detail yang disajikan di sini sungguh luar biasa. Ini adalah sumber yang sangat berharga untuk memahami seluk-beluk uji-t.
Penjelasan yang diberikan untuk uji-t berpasangan dan tidak berpasangan adalah menyeluruh dan tepat. Artikel ini memang menjadi sumber ilmu yang berharga.
Saya sangat setuju, Hollie10. Artikel ini berfungsi sebagai panduan yang sangat baik untuk memahami seluk-beluk uji-t.
Analisis terperinci mengenai asumsi dan hipotesis untuk uji-t berpasangan dan tidak berpasangan patut dipuji. Sangat membantu untuk memahami konsep yang mendasarinya.
Saya sedang mencari artikel yang menjelaskan uji-t secara mendalam. Inilah yang saya butuhkan untuk memahaminya dengan lebih baik.
Sangat! Kejelasan artikel dalam menjelaskan hipotesis dan asumsi membuatnya mudah untuk memahami konsep.
Penjelasan komprehensif artikel dan perbandingan uji-t berpasangan dan tidak berpasangan sangat bermanfaat untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang metode statistik ini.
Menurut saya perbandingannya sangat mencerahkan. Artikel ini melakukan pekerjaan luar biasa dalam membuat konsep uji-t lebih mudah diakses.
Artikel ini merangkum seluk-beluk uji-t berpasangan dan tidak berpasangan dengan cemerlang. Ini adalah sumber daya yang sangat diperlukan bagi mereka yang menjelajahi dunia statistik.
Perincian rinci artikel tentang asumsi dan hipotesis di balik uji-t berpasangan dan tidak berpasangan sangat mencerahkan. Ini memberikan dasar yang kuat untuk memahami metode statistik ini.
Memang benar, penjelasan menyeluruh artikel tentang asumsi dan hipotesis membantu mengungkap kompleksitas uji-t.
Saya menemukan informasi rinci tentang asumsi dan hipotesis sangat berguna. Ini menambah kedalaman pemahaman uji-t.
Perbandingan antara uji-t berpasangan dan tidak berpasangan dalam artikel ini secara efektif menyoroti implikasi praktis dari pemilihan salah satu uji tersebut. Bacaan yang berharga!
Sangat! Artikel ini memberikan pemahaman yang jelas tentang implikasi praktisnya, menjadikannya sumber daya penting bagi siapa pun yang terlibat dalam analisis statistik.
Artikel ini memberikan penjelasan yang sangat bagus tentang perbedaan antara uji-t berpasangan dan tidak berpasangan. Ditulis dengan baik dan informatif!
Saya sangat setuju dengan Anda, Lily22. Artikel ini sangat mendidik dan mudah dipahami.
Menurut saya ini sangat membantu! Konsep-konsepnya dijelaskan dengan jelas dan tabel perbandingan memudahkan untuk membedakan kedua jenis uji-t tersebut.
Perbandingan artikel antara efek dan hasil uji-t berpasangan dan tidak berpasangan memberikan pemahaman yang jelas tentang implikasi praktis dari memilih salah satu dari yang lain.
Implikasi praktis yang dijelaskan di sini sangat penting untuk dipertimbangkan oleh para peneliti dan ahli statistik. Artikel ini memberikan wawasan berharga.
Menurut saya tabel perbandingan sangat membantu dalam memvisualisasikan perbedaan antara uji-t berpasangan dan tidak berpasangan. Sumber daya yang bagus!