Upload
ngothuy
View
272
Download
5
Embed Size (px)
Citation preview
• Rerata sampel:
� hanya merupakan pendekatan
� jarang mempunyai nilai yang sama persis denganrerata populasinya
DISTRIBUSI SAMPLING RERATA
• Kumpulan rerata dari beberapa sampel :
membentuk distribusi sampling rerata � distribusi darirerata aritmatik dari seluruh sampel acak yang mungkin
• Ukuran sampel= n yang dapat dipilih dari populasiberukuran=N.
• Parameter baru � µx (rerata) dan σx (standard
DISTRIBUSI SAMPLING RERATA
• Parameter baru � µx (rerata) dan σx (standard error atau galat baku).
• Rerata dari distribusi sampling (µx) adalah= reratadari populasi (µ).
DISTRIBUSI SAMPLING RERATA
σ diketahui
• Persamaan galat bakunya:
bila n/N ≤ 5% (populasi tak berhingga)
nx
σσ =
bila n/N ≤ 5% (populasi tak berhingga)
bila n/N > 5% (populasi berhingga)
−−
=1N
nN
nx
σσ
DISTRIBUSI SAMPLING RERATA: σ tidak
diketahui
• Untuk sampel n lebih kecil dari 30 � distribusi t, dengan:
ns
xt
/
µ−=
• Tingkat keyakinan dari distribusi t adalah = 1 – α
• Area distribusi t menggambarkan satu sisi
• Derajat kebebasan (df) = n-1
ns /
DISTRIBUSI SAMPLING VARIANSI
� Variansi selalu akan menghasilkan nilai positif �
distribusinya bukan berbentuk kurva normal.
� Distribusi ini � distribusi chikuadrat, dengan:� Distribusi ini � distribusi chikuadrat, dengan:
dengan df = n-1
( )2
2
2 1
σsn
X−
=
UJI NORMALITAS
• Bila sebuah distribusi mempunyai distribusi normal �
menghitung probabilitas dapat menggunakan tabel
distribusi normal.
• Untuk distribusi sampling rerata � transformasinya
menjadi:
( )x
xxZ
σµ−
=
UJI NORMALITAS
• Cara pengujian normalitas:
a. Uji normalitas pada kertas probabilitas
b. Uji normalitas dengan chi-kuadrat (goodness-of-fit):
( )− ff2
f0 = frekuensi dari observasi (data sampel)
fe = frekuensi teoritis (ekspektasi dari kurva normal)
( )∑
−=
e
e
f
ffX
2
02