Upload
payton
View
151
Download
3
Tags:
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Analisa Data Statistik Chap 9a: Estimasi Statistik (Interval Kepercayaan Sampel Tunggal). Agoes Soehianie, Ph.D. Daftar Isi. Inferensi Statistik. 1- α. α /2. α /2. -Z α /2 μ Z α /2. Sampel Tunggal : Interval Kepercayaan Rata-Rata Populasi ( σ diketahui). - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Analisa Data StatistikChap 9a: Estimasi Statistik
(Interval Kepercayaan Sampel Tunggal)
Agoes Soehianie, Ph.D
Daftar Isi
Inferensi Statistik
Sampel Tunggal : Interval Kepercayaan Rata-Rata Populasi (σ diketahui)
nzx
nzx
2/2/
Case1 : Diberikan sampel berukuran cukup besar (n≥30) yg diambil dari populasi dengan distribusi normal , yang memiliki variansi populasi σ2
..Jika rata-rata sampel adalah xs, maka interval keyakinan (confidence interval) 100(1-α)% untuk rata-rata populasi μ akan diberikan oleh:
1-α
α/2α/2
-Zα/2 μ Zα/2
Distribusi rata-rata sampel akan normal, dengan nilai rata-rata (populasi) μ dengan STD σ. Terdapat probabilitas (1-α)
bahwa rata-rata sampel berukuran n akan terletak antara –zα/2 dan zα/2 :
P (–zα/2<Z<zα/2) = 1-α dengan n
xz
/
Arti Interval Kepercayaan Rata-Rata Populasi
Apakah arti interval kepercayaan rata-rata populasi yg diperoleh? Sebab tiap sampel berukuran n yg kita ambil akan menghasilkan interval bagi μ yg berbeda! Sedangkan nilai μ yg sebenarnya mungkin tak pernah diketahui?
No sampel
5
4
3
2
1
μ
Taksiran Error bagi μ dan ukuran sampel
x
Teorema:
Jika dipakai sebagai taksiran untuk μ, maka kita bisa yakin (confident) dengan tingkat keyakinan (confidence level) 100(1-α)% bahwa error (E= x-μ ) yg terjadi tidak akan lebih besar dari
Teorema:
Kita bisa yakin dengan tingkat keyakinan 100(1- α)% bahwa error dalam menaksir μ dengan memakai rata-rata sampel tidak melebihi (errornya!) E (=x-μ) jikalau ukuran sampelnya:
nz
2/
x
x
2
2/
E
zn
Contoh.
x
Rata-rata konsentrasi kandungan Zinc sebuah sungai yg diambil dari 36 lokasi adalah 2.6 gr/ml. Carilah interval kepercayaan 95% dan 99% untuk menaksir nilai rata-rata konsentrasi kandungan Zinc sungai tsb, jikalau dari survei-survei sebelumnya diketahui standard deviasinya adalah 0.3 gr/ml.
Jawab.
Xs = 2.6, σ=0.3
x
Contoh.
x
Berapakah ukuran sampel yg harus dipakai, jikalau taksiran rata-rata populasi dalam contoh sebelumnya diinginkan tak lebih dari 0.05 dengan tingkat keyakinan 95%?
x
Sampel Tunggal : Interval Kepercayaan Sebelah untuk Rata-Rata Populasi
nzx
Case2 : Diberikan sampel berukuran cukup besar (n≥30) yg diambil dari populasi dengan distribusi normal , yang memiliki variansi populasi σ2
..Jika rata-rata sampel adalah xs, maka interval keyakinan sebelah (confidence interval) 100(1-α)% untuk rata-rata populasi μ akan diberikan oleh:
1-αα
μ Zα
Kasus-kasus interval kepercayaan dengan ekor tunggal seperti ini terjadi bilamana kesalahan taksiran dalam satu arah (terlalu tinggi) atau terlalu rendah penting.
nzx
1-α
α
-Zα μ
Contoh. Ekor tunggal
858.625/4645.12.6 n
zx
Dalam sebuah eksperimen psikologi untuk mengukur kecepatan waktu reaksi sesorang, dilakukan percobaan thd 25 orang secara acak. Data dari survei survei sebelumnya menunjukkan variansi waktu reaksi adalah 4 detik2 dengan distribusi waktu reaksi normal. Dari percobaan ini didapati rata-rata waktu reaksi adalah 6.2 detik. Berikanlah batas atas dengan tingkat kepercayaan 95% bagi waktu reaksi populasi.
Jawab.
n=25, σ2 = 4, xs = 6.2
Batas atas dengan tingkat kepercayaan 95% (jadi α=5%) adalah:
Ini berarti kita bisa yakin 95% bahwa rata-rata waktu reaksi sebenarnya < 6.858 detik
–tα/2
Sampel Tunggal : Interval Kepercayaan Rata-Rata Populasi (σ TAK diketahui tapi ukuran sampel n>30)
n
SZx
n
SZx 2/2/
Jika standard deviasi populasi (σ) .TAK diketahui, asalkan ukuran sampel besar maka standard deviasi sampel S bisa dipakai sebagai pengganti. Hal ini bahkan cukup baik walaupun distribusi populasinya tidak normal.
Seluruh rumus yg telah diturunkan yg melibatkan σ bisa dipakai dengan mengganti σ dengan S dari sampel.
n
SzE 2/
2
2/
E
Szn
Confidence interval untuk rata-rata
Taksiran besar Error
Ukuran sampel diperlukan
n
Stx
n
Stx 2/2/
Jika diberikan sampel berukuran kecil (n<30) tapi diambil dari populasi dengan distribusi normal , dan tidak diketahui variansi populasi, maka variansi populasi S2 bisa dipakai sebagai pengganti σ2, akan tetapi distribusi yg dipergunakan adalah distribusi student t..Jika rata-rata sampel adalah xs, maka interval keyakinan (confidence interval) 100(1-α)% untuk rata-rata populasi μ akan diberikan oleh:
1-αα/2α/2
-tα/2 μ tα/2
bahwa rata-rata sampel berukuran n akan terletak antara –tα/2 dan tα/2 :
Dengan probabilitas:
P (–zα/2<Z<zα/2) = 1-α dimana variabel t adalah:
tα/2 adalah nilai variabel t dengan luas ekor kanan α/2 nS
xT
/
Sampel Tunggal : Interval Kepercayaan Rata-Rata Populasi (σ TAK diketahui dan ukuran sampel kecil)
n
Stx
n
Stx 2/2/
n
StE 2/
2
2/
E
Stn
Confidence interval untuk rata-rata
Taksiran besar Error
Ukuran sampel diperlukan
Sampel Tunggal : Interval Kepercayaan Rata-Rata Populasi (σ TAK diketahui dan ukuran sampel kecil)
Interval untuk Prediksi
Dalam pengukuran yg dilakukan dari data yg terdistribusi normal dan rata-rata populasi tidak diketahui μ dan variansi yg diketahui σ2, maka interval prediksi nilai yg akan muncul dari 1 kali pengukuran di masa depan dengan interval kepercayaan 100(1-α)% adalah:
nzxxnzx /11/11 2/02/
Dalam pengukuran yg dilakukan dari data yg terdistribusi normal dan rata-rata populasi tidak diketahui μ dan dan variansi populasi juga tak diketahui, maka interval prediksi nilai yg akan muncul dari 1 kali pengukuran di masa depan dengan interval kepercayaan 100(1-α)% adalah:
Dengan derajat kebebasan bagi distribusi student t adalah n-1
nstxxnstx /11/11 2/02/
Problem
Seorang petugas QC meneliti sampel 29 pak daging sapi yg diklaim mengandung lemak dibawah 5%, jadi dagingnya 95%. Ternyata rata-rata sampel kandungan dagingnya 96.2%, dengan standard deviasi sampel 0.8%. Jika diasumsikan kandungan daging terdistribusi normal, buatlah interval prediksi 99% untuk hasil pengukuran kandungan daging pada 1 kali pengukuran berikutnya.
Contoh
Sampel 50 buah dari kredit yg diberikan oleh Bank FirstBank ternyata rata-rata sampel Rp. 257 300 ribu. Asumsikan standard deviasi populasi untuk besar kredit adalah Rp. 25 000 ribu. Carilah interval prediksi 95% besarnya kredit yg diinginkan oleh seorang nasabah yg akan mengajukan kredit berikutnya?
Jawab:
n=50, σ = 25 000, xs= 257 α = 0.05 dengan nilai α ini maka zα/2 = z0,.025= 1.96
Kita hitung
Dan
257 300 – 49980 < x0 < 257 300 + 49 980
nzxxnzx /11/11 2/02/
4998050/1125000*96.1/112/ nz
Sampel Tunggal : Interval Kepercayaan untuk Rata-Rata Proporsi dalam distribusi Binomial
Dalam sebuah distribusi binomial, misalnya di populasi fraksi atau proporsi yang “sukses” adalah P. Sedangkan dari sampel random n buah didapat jumlah “sukses” adalah x, maka proporsi sampel p=x/n menjadi taksiran bagi proporsi populasi P.
Jika proporsi populasi yg “sukses” P tidak terlalu dekat ke-0 atau 1 maka kita bisa mempergunakan distribusi normal untuk membuat interval kepercayaan bagi proporsi P populasi dari proporsi sampel p.
“Rata-rata” proporsi populasi = μP = P
Rata-rata sampel untuk proporsi = p dengan p+q=1
Variansi distribusi “rata-rata” proporsi σP2 = pq/n
Maka interval kepercayaan 100(1-α)% untuk sampel besar (n≥30) untuk proporsi populasi p (yg menyatakan prosentasi “sukses”) diberikan oleh
PP zpPzp 2/2/
Sampel Tunggal : Interval Kepercayaan untuk Rata-Rata Proporsi dalam distribusi Binomial
Keterangan:
Variabel normal (standardize) untuk proporsi sampel “sukses” p yg diambil dari populasi dengan proporsi “sukse” P dengan variansi σP
2 adalah :
Rumus ini berlaku untuk p atau q yg tidak terlalu dekat 0 atau 1. Sebagai patokan rumus ini dipakai bilamana pn atau qn ≥5
npq
Ppz
pqn
Ppz P
P
22
Contoh.
Sampel random 500 keluarga pemilik pesawat TV mendapati 340 berlangganan saluran HBO. Tentukan interval kepercayaan 95% bagi prosentase yg sebenarnya dari pelanggan HBO.
Jawab.
Diket. p = 340/500 = 0.68 berarti q= 1-p = 0.32 dan α = 5%
Sehingga zα/2 = Z0.025 = 1.96,
Dan σP = √(pq/n)= √(0.68*0.32/500)
Maka interval kepercayaan 95%
p - Z0.025 σP < P < p + Z0.025 σP
0.64 < P < 0.72
Sampel Tunggal : Interval Kepercayaan untuk Rata-Rata Proporsi dalam distribusi Binomial
ERROR
JIka p adalah proporsi “sukses” dalam sampel maka kita yakin 100(1-α)% bahwa error dalam menggunakan p sebagai penaksir proporsi di populasi tidak akan lebih dari Zα/2 √(pq/n)
UKURAN SAMPEL
JIka ditentukan tingkat ERROR yg ditolerir maksimum adalah E, maka kita bisa yakin proporsi sampel p sebagai penaksir proporsi populasi dengan tingkat keyakinan 100 (1-α)% jika ukuran sampel yg dipakai sekitar:
Rumus ini berlaku untuk p atau q yg tidak terlalu dekat 0 atau 1. Sebagai patokan rumus ini dipakai bilamana pn atau qn ≥5
2
22/
E
pqZn
Contoh
Bilamana dalam survei TV (HBO) sebelumnya yg memiliki proporsi yg berlangganan (p) di sampel = 0.68, berapakah ukuran sampel yg harus digunakan jikalau diinginkan dengan tingkat kepercayaan 95% taksiran terhadap prosentase pelanggan HBO (P) akurat dalam batas ±2%.
Jawab.
Kita pakai rata-rata sampel yaitu p=0.68 sebagai penaksir parameter P populasi, berarti E = 0.02, dan α=5% sehingga Zα/2 = Z0.025 =1.96
Berarti ukuran sampel dengan tingkat kepercayaan 95% adalah:
209002.0
32.0*68.0*96.122
22/ E
pqZn
Batas Atas Error dan Ukuran Sampel
Seringkali kita tak punya taksiran untuk P, sehingga dalam menentukan ukuran sampel kita pakai “worst case scenario”. Nilai pq maksimum bilamana p=1/2 dan berarti q=1/2 yaitu pq=1/4. Jadi untuk menentukan ukuran sampel n yg diperlukan agar dengan tingkat keyakinan 100(1-α)% diperoleh ketelitian hasil (error) tidak melebihi E (error margin) maka ukuran sampel yg harus digunakan adalah:
2
22/
4E
Zn
Sampel Tunggal : Interval Kepercayaan untuk estimasi Variansi
JIka sampel ukuran n diambil dari populasi dengan variansi σ2, kemudian dari sampel dihitung variansinya S2, maka taksiran interval bagi σ2 diperoleh dari distribusi variabel statistik X2
Terdapat probabilitas 1-α, maka X2 akan terletak antara χ21-α/2
dan χ2α/2 :
P(χ21-α/2
< X2 < χ2α/2) = 1-α, dimana χ2
α/2 adalah nilai variabel chi-squared dengan luas ekor kanan α/2 dan derajat kebebasan n-1.
Berarti interval kepercayaan 100(1-α)% untuk σ2 yg ditaksir berdasarkan sampel ukuran n yg diambil dari populasi dengan distribusi normal dan memiliki variansi sampel s2 adalah:
2
22 )1(
Sn
X
22/1
22
22/
2 )1()1(
SnSn
Sampel Tunggal : Interval Kepercayaan untuk estimasi Variansi
χ2χα/22
α/2
χ1-α/22
α/21-α
Contoh.
286.0)1(
12
1 1
22
n
k
n
kkk XXn
nnS
Berikut adalah bobot dari 10 sampel obat-obatan yg didistribusikan sebuah perusahaan: 46.4, 46.1 , 45.8, 47.0, 46.1 45.9 45.8 46.9 45.2 dan 46.0 kg. Asumsikan distribusi bobot adalah normal, tentukan interval kepercayaan 95% bagi variansi dari bobot obat-obatan tsb.
Jawab:
Pertama kita hitung variansi sampel:
No Xk Xk^2
1 46.4 2152.96
2 46.1 2125.21
3 45.8 2097.64
4 47 2209
5 46.1 2125.21
6 45.9 2106.81
7 45.8 2097.64
8 46.9 2199.61
9 45.2 2043.04
10 46 2116
SUM 461.2 21273.12
Sum^2212705.
4
n= 10
S^2= (nSxx- Sx^2)/(n(n-1))
Sx^2=0.28622
2
Contoh.
Interval kepercayaan 95% berarti α=5%, jumlah data n=10, berarti derajat kebebasan v=n-1= 9. Dari tabel diperoleh untuk v=9:
χ0.0252 = 19.023 dan χ0.975
2 = 2.7
Sehingga interval kepercayaan 95% bagi taksiran nilai variansi populasi σ2 adalah:
Atau 0.135 < σ2 < 0.953
22/1
22
22/
2 )1()1(
SnSn
7.2
286.0)110(
023.19
286.0)110( 2