SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  14
Uji Tanda (Sign-Test) Aria Gusti
B. Uji Tanda Dua Sampel Berpasangan
Contoh 1 Kita akan mengadakan penelitian untuk membandingkan dua macam obat penghilang rasa nyeri dismenore. Untuk itu diambil sampel sebanyak 25 orang.Tahap I diberi obat A yang lazim dipakai sebagai kontrol, dicatat waktu hilangnya nyeri. Dan sebulan kemudian diberi obat B pada orang yg sama lalu dicatat waktu hilangnya nyeri. Bila obat B lebih cepat menghilangkan nyeri diberi tanda (+) dan sebaliknya diberi tanda (-). Bila tidak ada perbedaan waktu hilangnya nyeri antara obat A dan B diberi tanda 0.
Jumlah tanda (+)  = 9 Jumlah tanda (-)   = 10 N (yg dihitung)      = 19
Uji hipotesis Bila efek obat A sama dengan obat B, maka diharapkan 50% tanda (+) dan 50% tanda (-). H0 : efek obat A = obat B 	Ha	 : efek obat A ≠ obat B α = 0,05 N = 19  h(19;0,05) = 4 H0 ditolak jika frekuensi terkecil (tanda +/-) ≤ h Frekuensi terkecil (+) = 9 > h (4)  Perbedaan waktu menghilangkan nyeri antara obat A dan B belum cukup besar untuk menyatakan bahwa kedua obat tersebut mmang berbeda  secara statistik kita tidak dapat menolak H0 yang berarti efek obat A dalam menghilangkan nyeri dismenore sama saja dengan obat B.
Contoh 2 Dilakukan uji klinis untuk mengetahui efektivitas obat tidur yang baru pada 10 orang penderita insomnia. Setiap penderita diterapi dengan plasebo selama seminggu dilanjutkan seminggu dengan obat baru. Setiap akhir terapi dievaluasi dengan skor rasa kantuk dengan nilai 0-30.  Tanda (+) = 4  Tanda (-)  = 6 Tanda 0    = -
Uji hipotesis H0    : efek obat A = obat B 	Ha	 : efek obat A ≠ obat B α = 0,05 N = 10  h(10;0,05) = 1 H0 ditolak jika frekuensi terkecil (+/-) ≤ h Frekuensi terkecil (+) = 4 > h  H0 gagal ditolak  Secara statistik artinya tidak ada perbedaan efektifitas obat A dan obat B bagi penderita insomnia.
Contoh 3 	Pada taraf signifikansi 0,01, lakukanlah uji hipotesis untuk melihat apakah ada perbedaan kualitas metoda X dan Y dalam mata kuliah biostatistik. 	   X  70  75  73  80  65  95  69  77  81  86  78  84 	   Y  65  70  80  77  63  90  70  71  79  80  80  81 	   X  65  78  95  79  75  69 	   Y  63  75  90  75  70  65
Contoh 4 	 Pada taraf signifikansi 0,01, ujilah apakah ada perbedaan tingkat pengetahuan kader yang dilatih dengan metode A dan B. 	      A        B      Tanda        A       B      Tanda 	      3         2                        3       2 	      2         4                        3       2 	      2         2                        2       3 	      1         1                        2       3 	      4         3                        4       2 	      1         2                        2       3 	      1         1                        2       4 	      2         1
Contoh 5 	Ujilah apakah ada perbedaan efek dari usaha X dan Y dalam meningkatkan pendapatan rumah tangga. 	      X        Y      Tanda        X       Y      Tanda 	    37,1    28,0                  54,3    43,6 	    72,5    59,3                  13,2    15,6 	    26,6    24,7                  79,5    75,1 	  125,0  120,3                  12,6    18,3 	    45,8    46,2                  34,9    29,7
Sign Rank Test (Wilcoxon)
Uji Peringkat Bertanda Wilcoxon Pada uji tanda hanya mnunjukkan ada tidaknya perbedaan antara 2 pasangan data, namun tidak memberi petunjuk tentang besarnya perbedaan tersebut. Sedangkan Uji Peringkat Bertanda Wilcoxon menggunakan arah dan besar perbedaan untuk mengetahui apakah benar2 terdapat perbedaan antara kedua pasangan data tersebut
Prosedur Peringkat
Uji hipotesis H0   : efek obat = efek plasebo 	Ha	 : efek obat > efek plasebo α = 0,05 Tentukan nilai T (jumlah nilai ranking bertanda (-) Bandingkan dengan nilai T tabel (tabel peringkat bertanda wilcoxon) Untuk N = 10, α = 0,05  nilai T antara 8-47. Tolak Ho jika T≤8 atau T>47 Data diatas T (jumlah nilai peringkat bertanda (-) = 17  H0 gagal ditolak (obat B tidak lebih baik daripada plasebo dalam mengatasi rasa cemas).

Contenu connexe

Tendances

Metode Simplek Minimasi
Metode Simplek MinimasiMetode Simplek Minimasi
Metode Simplek Minimasi
Siti Zuariyah
 
Momen kemiringan dan_keruncingan(7)
Momen kemiringan dan_keruncingan(7)Momen kemiringan dan_keruncingan(7)
Momen kemiringan dan_keruncingan(7)
rizka_safa
 
Statistika-Uji Hipotesis
Statistika-Uji HipotesisStatistika-Uji Hipotesis
Statistika-Uji Hipotesis
Rhandy Prasetyo
 
Bilangan kompleks lengkap
Bilangan kompleks lengkapBilangan kompleks lengkap
Bilangan kompleks lengkap
agus_budiarto
 
362112547 kuadratik-dan-kubik
362112547 kuadratik-dan-kubik362112547 kuadratik-dan-kubik
362112547 kuadratik-dan-kubik
Chevi Rahayu
 
02. pengertian dasar
02. pengertian dasar02. pengertian dasar
02. pengertian dasar
Jauhar Anam
 

Tendances (20)

Teori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasiTeori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasi
 
13.analisa korelasi
13.analisa korelasi13.analisa korelasi
13.analisa korelasi
 
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannyaContoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
 
Materi P3_Distribusi Normal
Materi P3_Distribusi NormalMateri P3_Distribusi Normal
Materi P3_Distribusi Normal
 
Metode Simplek Minimasi
Metode Simplek MinimasiMetode Simplek Minimasi
Metode Simplek Minimasi
 
Distribusi sampling
Distribusi samplingDistribusi sampling
Distribusi sampling
 
Uji asumsi-klasik
Uji asumsi-klasikUji asumsi-klasik
Uji asumsi-klasik
 
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan BinomialDistribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
 
Momen kemiringan dan_keruncingan(7)
Momen kemiringan dan_keruncingan(7)Momen kemiringan dan_keruncingan(7)
Momen kemiringan dan_keruncingan(7)
 
Statistika-Uji Hipotesis
Statistika-Uji HipotesisStatistika-Uji Hipotesis
Statistika-Uji Hipotesis
 
Statistika Probabilitas
Statistika ProbabilitasStatistika Probabilitas
Statistika Probabilitas
 
Bab 15 regresi
Bab 15 regresiBab 15 regresi
Bab 15 regresi
 
Bilangan kompleks lengkap
Bilangan kompleks lengkapBilangan kompleks lengkap
Bilangan kompleks lengkap
 
362112547 kuadratik-dan-kubik
362112547 kuadratik-dan-kubik362112547 kuadratik-dan-kubik
362112547 kuadratik-dan-kubik
 
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
 
PPT Regresi Berganda
PPT Regresi BergandaPPT Regresi Berganda
PPT Regresi Berganda
 
02. pengertian dasar
02. pengertian dasar02. pengertian dasar
02. pengertian dasar
 
Distribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrikDistribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrik
 
Uji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasUji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan Homogenitas
 
Distribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrikDistribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrik
 

En vedette

Bnp.01.uji tanda (sign test)
Bnp.01.uji tanda (sign test)Bnp.01.uji tanda (sign test)
Bnp.01.uji tanda (sign test)
raysa hasdi
 
Bnp.03.uji non parametrik dua sampel independen
Bnp.03.uji non parametrik dua sampel independenBnp.03.uji non parametrik dua sampel independen
Bnp.03.uji non parametrik dua sampel independen
raysa hasdi
 
Spss non parametrik universitas padjadjaran
Spss non parametrik universitas padjadjaranSpss non parametrik universitas padjadjaran
Spss non parametrik universitas padjadjaran
Ullank Stira
 
Statistik non parametrik uji data dua sampel independent
Statistik non parametrik    uji data dua sampel independentStatistik non parametrik    uji data dua sampel independent
Statistik non parametrik uji data dua sampel independent
Winda Oktaviani
 
Tugas statistik non parametrik
Tugas statistik non parametrikTugas statistik non parametrik
Tugas statistik non parametrik
Noeghraha Prathama
 
The kolmogorov smirnov test
The kolmogorov smirnov testThe kolmogorov smirnov test
The kolmogorov smirnov test
Subhradeep Mitra
 
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiklerParametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Gülşah Başol
 
Mc kinley raby
Mc kinley rabyMc kinley raby
Mc kinley raby
mraby1999
 
Engineering electromagnetics 6th edition [william h. hayt]
Engineering electromagnetics   6th edition [william h. hayt]Engineering electromagnetics   6th edition [william h. hayt]
Engineering electromagnetics 6th edition [william h. hayt]
voraphan
 

En vedette (20)

Bnp.01.uji tanda (sign test)
Bnp.01.uji tanda (sign test)Bnp.01.uji tanda (sign test)
Bnp.01.uji tanda (sign test)
 
Bnp.03.uji non parametrik dua sampel independen
Bnp.03.uji non parametrik dua sampel independenBnp.03.uji non parametrik dua sampel independen
Bnp.03.uji non parametrik dua sampel independen
 
Telah terbit buku statistika parametrik
Telah terbit buku statistika parametrikTelah terbit buku statistika parametrik
Telah terbit buku statistika parametrik
 
Spss non parametrik universitas padjadjaran
Spss non parametrik universitas padjadjaranSpss non parametrik universitas padjadjaran
Spss non parametrik universitas padjadjaran
 
Pertemuan 12 13
Pertemuan 12 13Pertemuan 12 13
Pertemuan 12 13
 
Statistik non parametrik uji data dua sampel independent
Statistik non parametrik    uji data dua sampel independentStatistik non parametrik    uji data dua sampel independent
Statistik non parametrik uji data dua sampel independent
 
Tugas statistik non parametrik
Tugas statistik non parametrikTugas statistik non parametrik
Tugas statistik non parametrik
 
The kolmogorov smirnov test
The kolmogorov smirnov testThe kolmogorov smirnov test
The kolmogorov smirnov test
 
METODE Parametrik & non parametrik
METODE Parametrik & non parametrikMETODE Parametrik & non parametrik
METODE Parametrik & non parametrik
 
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiklerParametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
 
kolmogorov smirnov PPT
kolmogorov smirnov PPTkolmogorov smirnov PPT
kolmogorov smirnov PPT
 
Subsidio DNJ 2015
Subsidio  DNJ 2015Subsidio  DNJ 2015
Subsidio DNJ 2015
 
Un zigoto vous deballe ses journees
Un zigoto vous deballe ses journeesUn zigoto vous deballe ses journees
Un zigoto vous deballe ses journees
 
Mc kinley raby
Mc kinley rabyMc kinley raby
Mc kinley raby
 
La biologia
La biologiaLa biologia
La biologia
 
Leary értelmezés 001
Leary értelmezés 001Leary értelmezés 001
Leary értelmezés 001
 
Situasi dan Kondisi Sanitasi Permukiman di Indonesia
Situasi dan Kondisi Sanitasi Permukiman di IndonesiaSituasi dan Kondisi Sanitasi Permukiman di Indonesia
Situasi dan Kondisi Sanitasi Permukiman di Indonesia
 
Recuperar archivos ocultos por virus en memorias
Recuperar archivos ocultos por virus en memorias Recuperar archivos ocultos por virus en memorias
Recuperar archivos ocultos por virus en memorias
 
Ilusia Optica
Ilusia OpticaIlusia Optica
Ilusia Optica
 
Engineering electromagnetics 6th edition [william h. hayt]
Engineering electromagnetics   6th edition [william h. hayt]Engineering electromagnetics   6th edition [william h. hayt]
Engineering electromagnetics 6th edition [william h. hayt]
 

Similaire à Bnp.01.uji tanda (sign test) - 2 (11)

Uji wilcoxon dan mann whitney
Uji wilcoxon dan mann whitneyUji wilcoxon dan mann whitney
Uji wilcoxon dan mann whitney
 
regresi.ppt
regresi.pptregresi.ppt
regresi.ppt
 
Praktikum Mata Kuliah Biostatistik Pengantar-SPSS
Praktikum Mata Kuliah Biostatistik Pengantar-SPSSPraktikum Mata Kuliah Biostatistik Pengantar-SPSS
Praktikum Mata Kuliah Biostatistik Pengantar-SPSS
 
Analisis korelasi linier sederhana
Analisis korelasi linier sederhanaAnalisis korelasi linier sederhana
Analisis korelasi linier sederhana
 
Ppt korelasi sederhana
Ppt korelasi sederhanaPpt korelasi sederhana
Ppt korelasi sederhana
 
Statistik non parametrik des 2010
Statistik non parametrik des 2010Statistik non parametrik des 2010
Statistik non parametrik des 2010
 
Analisis Regresi dan Korelasi.ppt
Analisis Regresi dan Korelasi.pptAnalisis Regresi dan Korelasi.ppt
Analisis Regresi dan Korelasi.ppt
 
Analisis Regresi dan Korelasi.ppt
Analisis Regresi dan Korelasi.pptAnalisis Regresi dan Korelasi.ppt
Analisis Regresi dan Korelasi.ppt
 
PENGUJIAN CHI SQUARE untuk Warna Kertas.pptx
PENGUJIAN CHI SQUARE untuk Warna Kertas.pptxPENGUJIAN CHI SQUARE untuk Warna Kertas.pptx
PENGUJIAN CHI SQUARE untuk Warna Kertas.pptx
 
4. uji chi square
4. uji chi square4. uji chi square
4. uji chi square
 
Langkah langkah PENGUJIAN CHI SQUARE.pptx
Langkah langkah PENGUJIAN CHI SQUARE.pptxLangkah langkah PENGUJIAN CHI SQUARE.pptx
Langkah langkah PENGUJIAN CHI SQUARE.pptx
 

Plus de raysa hasdi

Surveillans epidemiologi
Surveillans epidemiologiSurveillans epidemiologi
Surveillans epidemiologi
raysa hasdi
 
Rancangan dan pengemb surv
Rancangan dan pengemb survRancangan dan pengemb surv
Rancangan dan pengemb surv
raysa hasdi
 
Kegiatan pokok surveilans
Kegiatan pokok surveilansKegiatan pokok surveilans
Kegiatan pokok surveilans
raysa hasdi
 
Kepmen no 5 th 1996
Kepmen no 5 th 1996Kepmen no 5 th 1996
Kepmen no 5 th 1996
raysa hasdi
 
K3.02 peraturan k3
K3.02 peraturan k3K3.02 peraturan k3
K3.02 peraturan k3
raysa hasdi
 
K3.01 pengantar k3
K3.01 pengantar k3K3.01 pengantar k3
K3.01 pengantar k3
raysa hasdi
 
Permen lh 11_2006-penapisan
Permen lh 11_2006-penapisanPermen lh 11_2006-penapisan
Permen lh 11_2006-penapisan
raysa hasdi
 
Pengertian, proses dan manfaat andal muchsin
Pengertian, proses dan manfaat andal muchsinPengertian, proses dan manfaat andal muchsin
Pengertian, proses dan manfaat andal muchsin
raysa hasdi
 
Pelingkupan permen 08 tahun 2006
Pelingkupan permen 08 tahun 2006Pelingkupan permen 08 tahun 2006
Pelingkupan permen 08 tahun 2006
raysa hasdi
 
Sistem informasi manajemen rumah sakit
Sistem informasi manajemen rumah sakitSistem informasi manajemen rumah sakit
Sistem informasi manajemen rumah sakit
raysa hasdi
 
Administrasi rumah sakit
Administrasi rumah sakitAdministrasi rumah sakit
Administrasi rumah sakit
raysa hasdi
 

Plus de raysa hasdi (17)

Surveillans epidemiologi
Surveillans epidemiologiSurveillans epidemiologi
Surveillans epidemiologi
 
Rancangan dan pengemb surv
Rancangan dan pengemb survRancangan dan pengemb surv
Rancangan dan pengemb surv
 
Kegiatan pokok surveilans
Kegiatan pokok surveilansKegiatan pokok surveilans
Kegiatan pokok surveilans
 
Keskerja
KeskerjaKeskerja
Keskerja
 
Kepmen no 5 th 1996
Kepmen no 5 th 1996Kepmen no 5 th 1996
Kepmen no 5 th 1996
 
K3.02 peraturan k3
K3.02 peraturan k3K3.02 peraturan k3
K3.02 peraturan k3
 
K3.01 pengantar k3
K3.01 pengantar k3K3.01 pengantar k3
K3.01 pengantar k3
 
Permen lh 11_2006-penapisan
Permen lh 11_2006-penapisanPermen lh 11_2006-penapisan
Permen lh 11_2006-penapisan
 
Pengertian, proses dan manfaat andal muchsin
Pengertian, proses dan manfaat andal muchsinPengertian, proses dan manfaat andal muchsin
Pengertian, proses dan manfaat andal muchsin
 
Penataan ruang
Penataan ruangPenataan ruang
Penataan ruang
 
Pelingkupan permen 08 tahun 2006
Pelingkupan permen 08 tahun 2006Pelingkupan permen 08 tahun 2006
Pelingkupan permen 08 tahun 2006
 
Penapisan
PenapisanPenapisan
Penapisan
 
Penapisan
PenapisanPenapisan
Penapisan
 
Sistem informasi manajemen rumah sakit
Sistem informasi manajemen rumah sakitSistem informasi manajemen rumah sakit
Sistem informasi manajemen rumah sakit
 
Administrasi rs
Administrasi rsAdministrasi rs
Administrasi rs
 
Administrasi rumah sakit
Administrasi rumah sakitAdministrasi rumah sakit
Administrasi rumah sakit
 
Patient safety
Patient safetyPatient safety
Patient safety
 

Bnp.01.uji tanda (sign test) - 2

  • 2. B. Uji Tanda Dua Sampel Berpasangan
  • 3. Contoh 1 Kita akan mengadakan penelitian untuk membandingkan dua macam obat penghilang rasa nyeri dismenore. Untuk itu diambil sampel sebanyak 25 orang.Tahap I diberi obat A yang lazim dipakai sebagai kontrol, dicatat waktu hilangnya nyeri. Dan sebulan kemudian diberi obat B pada orang yg sama lalu dicatat waktu hilangnya nyeri. Bila obat B lebih cepat menghilangkan nyeri diberi tanda (+) dan sebaliknya diberi tanda (-). Bila tidak ada perbedaan waktu hilangnya nyeri antara obat A dan B diberi tanda 0.
  • 4. Jumlah tanda (+) = 9 Jumlah tanda (-) = 10 N (yg dihitung) = 19
  • 5. Uji hipotesis Bila efek obat A sama dengan obat B, maka diharapkan 50% tanda (+) dan 50% tanda (-). H0 : efek obat A = obat B Ha : efek obat A ≠ obat B α = 0,05 N = 19  h(19;0,05) = 4 H0 ditolak jika frekuensi terkecil (tanda +/-) ≤ h Frekuensi terkecil (+) = 9 > h (4)  Perbedaan waktu menghilangkan nyeri antara obat A dan B belum cukup besar untuk menyatakan bahwa kedua obat tersebut mmang berbeda  secara statistik kita tidak dapat menolak H0 yang berarti efek obat A dalam menghilangkan nyeri dismenore sama saja dengan obat B.
  • 6. Contoh 2 Dilakukan uji klinis untuk mengetahui efektivitas obat tidur yang baru pada 10 orang penderita insomnia. Setiap penderita diterapi dengan plasebo selama seminggu dilanjutkan seminggu dengan obat baru. Setiap akhir terapi dievaluasi dengan skor rasa kantuk dengan nilai 0-30. Tanda (+) = 4 Tanda (-) = 6 Tanda 0 = -
  • 7. Uji hipotesis H0 : efek obat A = obat B Ha : efek obat A ≠ obat B α = 0,05 N = 10  h(10;0,05) = 1 H0 ditolak jika frekuensi terkecil (+/-) ≤ h Frekuensi terkecil (+) = 4 > h  H0 gagal ditolak  Secara statistik artinya tidak ada perbedaan efektifitas obat A dan obat B bagi penderita insomnia.
  • 8. Contoh 3 Pada taraf signifikansi 0,01, lakukanlah uji hipotesis untuk melihat apakah ada perbedaan kualitas metoda X dan Y dalam mata kuliah biostatistik. X 70 75 73 80 65 95 69 77 81 86 78 84 Y 65 70 80 77 63 90 70 71 79 80 80 81 X 65 78 95 79 75 69 Y 63 75 90 75 70 65
  • 9. Contoh 4 Pada taraf signifikansi 0,01, ujilah apakah ada perbedaan tingkat pengetahuan kader yang dilatih dengan metode A dan B. A B Tanda A B Tanda 3 2 3 2 2 4 3 2 2 2 2 3 1 1 2 3 4 3 4 2 1 2 2 3 1 1 2 4 2 1
  • 10. Contoh 5 Ujilah apakah ada perbedaan efek dari usaha X dan Y dalam meningkatkan pendapatan rumah tangga. X Y Tanda X Y Tanda 37,1 28,0 54,3 43,6 72,5 59,3 13,2 15,6 26,6 24,7 79,5 75,1 125,0 120,3 12,6 18,3 45,8 46,2 34,9 29,7
  • 11. Sign Rank Test (Wilcoxon)
  • 12. Uji Peringkat Bertanda Wilcoxon Pada uji tanda hanya mnunjukkan ada tidaknya perbedaan antara 2 pasangan data, namun tidak memberi petunjuk tentang besarnya perbedaan tersebut. Sedangkan Uji Peringkat Bertanda Wilcoxon menggunakan arah dan besar perbedaan untuk mengetahui apakah benar2 terdapat perbedaan antara kedua pasangan data tersebut
  • 14. Uji hipotesis H0 : efek obat = efek plasebo Ha : efek obat > efek plasebo α = 0,05 Tentukan nilai T (jumlah nilai ranking bertanda (-) Bandingkan dengan nilai T tabel (tabel peringkat bertanda wilcoxon) Untuk N = 10, α = 0,05  nilai T antara 8-47. Tolak Ho jika T≤8 atau T>47 Data diatas T (jumlah nilai peringkat bertanda (-) = 17  H0 gagal ditolak (obat B tidak lebih baik daripada plasebo dalam mengatasi rasa cemas).