Download distribusi sampling rata-rata, distribusi sampling proporsi, distribusi sampling simpangan baku, dan lain-lainnya. nama-nama tersebut disingkat menjadi.
Download DISTRIBUSI SAMPLING. (Distribusi Penarikan Sampel). I. PENDAHULUAN. • Bidang Inferensia Statistik membahas generalisasi/penarikan kesimpulan dan ...
Download DISTRIBUSI SAMPLING. (Distribusi Penarikan Sampel). I. PENDAHULUAN. • Bidang Inferensia Statistik membahas generalisasi/penarikan kesimpulan dan ...
Download Ada sebanyak n rata-rata atau n nilai proporsi. ▫ Distribusi dari rata-rata atau proporsi tersebut yang disebut sebagai distribusi sampel (sampling distribution).
Download Sedangkan menurut Sudjana, Distribusi Sampling merupakan kumpulan nilai- ... Sudjana (2001 : 87) mendefenisikan Distribusi sampling rata-rata adalah.
Sampling Distributions (Distribusi Penarikan Contoh) •Sebaran (Distribusi) Peluang teoritis • Peubah Acak : Statistik Sample , misal Rata-rata dan proporsi sample
DISTRIBUSI SAMPLING RATA-RATA DAN PROPORSI 1. ... Contoh Soal ABC Company ... what is the probability that the age which they were married for the first
Download Metode Work Samplingdalam Studi Kasus. “Pekerja Cafetaria Teknik” ia Teknik". Disusun Oleh: Kelompok Work Sampling 2. 1. Yana Windy Sesha Putri. 135060700111059. 2. Putri Anggarda Paramita. 135060700111062. 3. Devita Mustika Mukti. 135
Advanced Research Methods Dr. Rosalyn M. King, Professor . Types of Sampling PROBABILITY SAMPLING •
2 Ilker Etikan et al.: Comparison of Convenience Sampling and Purposive Sampling. include every subject because the population is almost finite
Download Modul Work Sampling. Praktikum Genap 2011/2012. 1. Laboratorium APK & Ergonomi ~ Universitas Islam Indonesia. WORK SAMPLING. I. TUJUAN PRAKTIKUM. 1. Memperkenalkan kepada praktikan tentang metode sampling kerja sebagai alat yang efekti
Download penelitian, dilakukan penetapan besar sampel dan pengambilan sampel dengan ... Rumus besar sampel sudah dapat ditentukan pada saat kita menetapkan.
Download q Estimasi parameter populasi (seperti mean populasi, varians populasi dll.) yang tidak diketahui berdasarkan pengetahuan tentang statistik sampel (seperti ...
PENELITIAN OBSERVASIONAL A. BESAR SAMPEL PADA SATU POPULASI 1. Estimasi a. Simple random sampling atau systematic random sampling - Data kontinyu
Download Tidak setiap penelitian dapat dilakukan di tingkat populasi. Oleh karenanya dalam suatu penelitian, dilakukan penetapan besar sampel dan pengambilan ...
Download ... rumus statistik ). • Penelitian Analitik / Experimental /Inferensial → ... Jika populasi finit, maka rumus besar sampel adalah : N Z2. 1-α/2 σ2 ..... Berpasangan.
References Importance Sampling: motivation Standard Monte Carlo integration is great if you can sample from the target distribution (i.e. the desired distribution)
Download ... rumus statistik ). • Penelitian Analitik / Experimental /Inferensial → ... Jika populasi finit, maka rumus besar sampel adalah : N Z2. 1-α/2 σ2 ..... Berpasangan.
Download Tidak setiap penelitian dapat dilakukan di tingkat populasi. Oleh karenanya dalam suatu penelitian, dilakukan penetapan besar sampel dan pengambilan ...
Download TI 2111 Work System Design and Ergonomics. Pengertian. ❑ Sampling pekerjaan adalah suatu prosedur pengukuran cara langsung yang dilakukan pada waktu-waktu yang ditentukan secara acak. ❑ Standar pekerja diatur menggunakan output dan. %
Probability sampling MethodsProbability sampling Methods 2. Non Probability sampling Methods 3. Kebaikan dan Kelemahan Masing-masing Metode 4. Contoh-contoh
Download rangka penyelesaian studi mahasiswa maupun yang tertera dalam jurnal-jurnal ..... pada sampel-sampel yang mungkin disebut sebagai distribusi sampling dari.
lainnya), sementara probability sampling kurang ... Non-Probability Sampling: Quota sampling (4) Contoh: Penilaian peneliti di Fakultas MIPA 2004 0.075 0.075 0.075 0.065
POPULASI DAN SAMPEL
SAMPLING DAN DISTRIBUSI SAMPLING
POPULASI DAN SAMPEL
Populasi Æ total kumpulan obyek penelitian atau observasi yang akan dipelajari oleh pengambil keputusan Æ kegiatannya : sensus Sampel Æ anggota populasi yang diobservasi yang diharapkan dapat mewakili populasi Æ kegiatannya: sampling
POPULASI DAN SAMPEL
Alasan menggunakan sampel: Æ biaya Æ waktu Æ ketelitian Æ sifat merusak
POPULASI DAN SAMPEL
CARA SAMPLING A. Sampel purposif Æ pengambilan sampel dengan pertimbangan B. Sampel probabilitas b.1. Sampel acak Æ probabilitas dari anggota sampel telah diketahui
POPULASI DAN SAMPEL b.2. Sampel terstratifikasi Æ populasi dibagi menjadi beberapa grup yang lebih homogen b.3. Sampel klaster Æ populasi dibagi menjadi beberapa klaster b.4. Sampel sistematis Æ anggota sampel diambil berdasarkan interval waktu atau ruang tertentu b.5. Sampel ganda dan multipel
DISTRIBUSI SAMPLING RERATA
Rerata sampel Æ hanya merupakan pendekatan Æ jarang mempunyai nilai yang sama dengan rerata populasinya Kumpulan rerata dari sampel akan membentuk distribusi sampling rerata Æ distribusi dari rerata aritmatik dari seluruh sampel acak yang mungkin
DISTRIBUSI SAMPLING RERATA
Ukuran sampel = n yang dapat dipilih dari populasi berukuran = N. Parameter baru Æ µx (rerata) dan σx (standard error atau galat baku). Rerata dari distribusi sampling (µx) adalah = rerata dari populasi (µ (µ).
DISTRIBUSI SAMPLING RERATA
DISTRIBUSI SAMPLING RERATA
Persamaan galat bakunya: σ σ x = n
bila n/N ≤ 5% (populasi tak berhingga) σ
x
=
σ ⎛⎜
N −n n ⎜⎝ N − 1
⎞ ⎟ ⎟ ⎠
bila n/N > 5% (populasi berhingga)
DISTRIBUSI SAMPLING RERATA: σ tidak diketahui
Untuk sampel n lebih kecil dari 30 Æ distribusi t, dengan:
t=
x−µ s/ n
Tingkat keyakinan dari distribusi t adalah = 1 – α Area distribusi t menggambarkan satu sisi Derajat kebebasan (df) = nn-1
DISTRIBUSI SAMPLING VARIANSI
Variansi selalu akan menghasilkan nilai positif Æ distribusinya bukan berbentuk kurva normal. Distribusi ini Æ distribusi chikuadrat, dengan:
X
2
=
(n − 1 )s 2 σ
UJI NORMALITAS
2
Bila sebuah distribusi mempunyai distribusi normal Æ menghitung probabilitas dapat menggunakan tabel distribusi normal. Untuk distribusi sampling rerata Æ transformasinya menjadi:
Z =
(x
− µ
σ
dengan df = nn-1
UJI NORMALITAS
Cara pengujian normalitas: a. Uji normalitas pada kertas probabilitas b. Uji normalitas dengan chichi-kuadrat (goodness(goodness-ofof-fit): 2
X
2
=
∑
( f0 − fe ) fe
f0 = frekuensi dari observasi (data sampel) fe = frekuensi teoritis (ekspektasi dari kurva normal)
x
)
x
UJI NORMALITAS
Ketentuan: X2 perhitungan < X2 teoritis Æ data terdistribusi normal
