Transcript Uji 1 Sampel Bag 1 (Uji Binomial)

Uji 1 Sampel Bag 1a
(Uji Binomial)
Mugi Wahidin , SKM, M.Epid
Prodi Kesehatan Masyarakat
Univ Esa Unggul
Pokok Bahasan
Pengertian dan Penggunaan Uji 1 Sampel
 Pengertian dan Penggunaan Uji Binomial
 Contoh Kasus
 Step di SPSS

1 sampel
Komparasi 2 sampel
Macam
Stat NPar
Komparasi > 2 sampel
Asosiasi
Data
berpasangan
Data Tidak
berpasangan
1 sampel
Nominal
Binomial
Uji Run
Ordinal

1.
2.
3.
Uji satu sampel dapat digunakan untuk :
Melihat perbedaan signifikan antara ciri sampel dan
populasi.
Melihat perbedaan signifikan antara frekuensi yang
diamati (real)dan frekuensi yang kita harapkan
Melihat perbedaan signifikan antara proporsi yang
diamati (real) dengan proporsi yang diharapkan
Pengertian dan Penggunaan Uji Binomial
Uji hipotesis yang digunakan jika sampelnya
terdapat 2 kategori (2 kelas)  “bi”
◦ Misalnya: laki-laki dan perempuan, atau kaya
dan miskin, gagal-sukses, sakit-tidaksakit
 Sampel < 30 orang
 Data nominal (hanya membedakan)
 Sebagai pengganti uji T (T test) jika asumsi
normalitas data tidak terpenuhi


Uji Binomial menguji hipotesis tentang suatu
proporsi populasi yang berasal dari 1 sampel
tunggal.
◦ Ciri binomial adalah data berupa dua (bi) macam
unsur, yaitu ‘gagal’ atau ‘sukses’ yang diulang
sebanyak n kali.
◦ Peneliti bebas untuk mendefinisikan apa yang
dimaksud ‘sukses’ dan apa yang dikategorikan
‘gagal’.
PROBABILITAS

Ada beberapa asumsi yang digunakan di uji
binomial ini, yaitu:
a) n percobaan saling independen
b) Masing-masing percobaan mempunyai
probabilitas yang sama yaitu P (kelas
pertama) dan 1-P atau Q (kelas kedua)
Dengan :
Keterangan :
 N ! = N faktorial= N (N-1) (N-2), dst…
 P = proporsi kasus yang diharapkan dalam salah satu
kategori
 Q = 1-P = proporsi kasus yang diharapkan dalam
kategori lainnya
 N = jumlah kejadian
 x = jumlah kejadian yg diinginkan (sukses)


Hipotesis Uji Binomial
◦ Ho: p1 = p2
◦ Ha: p1 ≠ p2
Kriteria Uji
◦ Kriteria uji dari uji binomial adalah
◦ H0 ditolak jika P(x) < α
◦ Ho gagal ditolak atau Ha diterima jika P(x) ≥ α
Contoh



Di sebuah kecamatan, telah dilakukan imunisasi
campak tahap 1 pada balita. Terdapat 2
kemungkinan untuk terjadinya demam dan tidak.
Dari 20 balita yang di-imunisasi, terdapat 13 balita
yang tidak mengalami demam dan 7 balita
mengalami demam.
Bagaimana keputusan hipotesis-nya?
Jika derajat kepercayaan sebesar 95 % dan
derajat signifikansi 5%?

H0 = Tidak ada perbedaan antara proporsi balita
yang menderita demam setelah imunisasi dengan
balita yang tidak mengalami demam setelah imunisasi

Ha = Ada perbedaan antara proporsi balita yang
menderita demam setelah imunisasi dengan balita
yang tidak mengalami demam setelah imunisasi
Aplikasi di SPSS


Entry data-nya
Klik Analyze -> Nonparametric Test -> Binomial,
◦ Masukka variabel yg diuji ke kotak “test variable list “ di sebelah
kanan
◦ option: klik descriptive
◦ Test proporstion: 0.5 (tetap, karena bukanproporsi)
◦ Define dichotomy: abaikan (karena bukan angka)

Hipotesis ditentukan dari hasil nilai P pada kolom “exact
sig-”
OUTPUT
N=20 balita
 Z=frekuensi terkecil = 7
Berdasarkan tabel binomial dengan N=20 dan Z=7,
diperoleh koefisien binomial = 0,132
Karena tabel tersebut 1 tail, maka jika mengunakan
hipotesis 2 tail kalikan 2 = 0,132x2 =0,264

Nilai yang diperoleh > 0,05  H0 gagal ditolak
Artinya : Tidak ada perbedaan antara proporsi balita yang
menderita demam setelah imunisasi dengan balita yang
tidak mengalami demam setelah imunisasi
Menghitung probabilitas - spss

Klik Transform-Compute variabel
◦ Target variabel: isi apa saja dengan nama
◦ Numeric expression: ketik:
CDF.BINOM(7,20,0.5)
◦ Ok
Di tabel spss keluar nilai probabilitias,
◦ Nilai dikali x (karena one tail) = 0,13 x 2 =
0,26
Tugas

Aplikasikan contoh diatas ke dalam SPSS dengan data sbb:
Nama_Balita
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Status_Demam
0
0
0
1
0
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
0
Dengan :
Coding 0 = Tidak demam
Coding 1=demam

TUGAS-2
Diketahui bahwa proporsi kelulusan
mahasiswa UEU adalah 80%. Mahasiswa
ingin mengetahui apakah tahun 2013
kelulusan msih sama atau berbeda.
 Diambil 25 orang sampel mahasiswa, 22
orang lulus dan 3 orang tidak lulus
 Pertanyaan: apakah proporsi kelulusan
80% masih berlaku?

◦ Gunakan α 0,05.
◦ masukkan test proportion 0.7