Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Nilai p

538 views

Published on

For try P value

Published in: Engineering
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Nilai p

  1. 1. 8/06/2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Nilai p (p value) Stat Mat II
  2. 2. 8/06/2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Definisi • Penentuan terima atau tolak Ho tidak lagi berdasarkan pada batas wilayah penolakan. • Berdasarkan cukup atau tidaknya bukti yang ada dari sampel. p – value Nilai α terkecil berdasarkan sampel (nilai statistik) yang masih menghasilkan penolakan bagi Ho
  3. 3. 8/06/2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Definisi 01 00 : : θθ θθ > = H H c=θˆ Untuk Hipotesis satu sisi Dengan Statistik/penduga ( )benarˆ 0HcPvaluep >=− θ 01 00 : : θθ θθ < = H H ( )benarˆ 0HcPvaluep <=− θ
  4. 4. 8/06/2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc JIKA PELUANG BESAR • Sampel sangat mungkin berasal dari populasi dengan θ=θ0 • Tidak cukup bukti untuk menolak H0 JIKA PELUANG KECIL • Kecil sekali kemungkinan bahwa sampel berasal dari populasi dengan θ=θ0 • Bukti yang kuat untuk menolak H0
  5. 5. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 1: • Sebuah mesin harus diperbaiki jika memproduksi lebih dari 10% produk cacat dalam satu hari. • Dari sampel berukuran 100 item, ditemukan 15 item cacat • Operator menyatakan bahwa mesin harus diperbaiki.
  6. 6. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 1 (lanjut): BinomialY ~ Y: jumlah item yang cacat dalam sampel 1.0: 1.0: 1 0 > = pH pH 15.0ˆ == n Y p ( ) n pp p 00 ˆ 1− =σ
  7. 7. 8/06/2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc ( )benarˆ 0HppPvaluep >=− Berdasarkan sampel, ingin dihitung: ( )1.015.0 0 =>= ppP Jika proporsi yang sebenarnya adalah 0.1 (atau kurang) seberapa besar kemungkinan diperoleh sampel dengan proporsi 0.15 atau lebih?
  8. 8. 8/06/2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc JIKA PELUANG BESAR • Sampel sangat mungkin berasal dari populasi dengan p=0.1 (atau kurang) • Tidak cukup bukti untuk menolak H0 • Tidak cukup dukungan bagi pernyataan operator JIKA PELUANG KECIL • Kecil sekali kemungkinan bahwa sampel berasal dari populasi dengan p=0.1 (atau kurang) • Bukti yang kuat untuk menolak H0 • Cukup bukti untuk mendukung operator.
  9. 9. 8/06/2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 1 (lanjut) ( )0.115.0 0 =>=− ppPvaluep ( )             = − − >= 1.0 1 15.0 0 00 0 p n pp p ZP ( )             − − >= 100 1.011.0 1.015.0 ZP ( ) 05.0047.067.1 <=>= ZP
  10. 10. 8/06/2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 1 (lanjut): • Jika proporsi yang sebenarnya adalah 0.1 (atau kurang), terdapat 4.7% kemungkinan akan diperoleh sampel (ukuran 100) dengan jumlah cacat 15 atau lebih. Kecil kemungkinan bahwa sampel berasal dari populasi dengan proporsi 0.1 Sampel lebih mungkin berasal dari populasi dengan proporsi lebih dari 0.1 Dengan α=0.05, terdapat bukti yang kuat dari sampel untuk menolak Ho. Mesin diperbaiki.
  11. 11. 8/06/2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 2: • Kasus manajer pemasaran: pemasaran tidak lebih dari 15 kontrak baru per minggu. • Dari 36 sampel karyawan, secara rata-rata mereka memasarkan 14 kontrak baru dengan ragam 9. • Apakah sampel ini bertentangan dengan klaim dari manager? α = 0.05
  12. 12. 8/06/2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 2 (lanjut): 15: 15: 1 0 > = µ µ H H Statistik: 14=Y ( )5114 =>=− µYPvaluep         = − >= 51 14 µ σ µ Y ZP ( ) 98.02 36 3 1514 =−>=           − >= ZPZP
  13. 13. 8/06/2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 2 (lanjut): Sampel sangat mungkin (98%) berasal dari populasi dengan μ=15 (atau kurang) Tidak cukup bukti untuk menolak H0 Sampel mendukung pernyataan manager tentang produktifitas karyawan.

×