Perbedaan Antara Uji T Berpasangan dan Uji T Tidak Berpasangan (dengan tabel)

Perbedaan Antara Uji-T Berpasangan dan Uji-T Tidak Berpasangan (Dengan Tabel)

Perbedaan antara dua istilah statistik Uji-T Berpasangan dan Uji-T Tidak Berpasangan adalah bahwa pada uji-T berpasangan, perbedaan antara pengukuran berpasangan yang sengaja dipasangkan dibandingkan, sedangkan pada uji-T tidak berpasangan, perbedaan antara pengukuran berpasangan diukur perbedaan antara rata-rata dua sampel yang tidak cocok secara alami.

Kita hidup di masa ketika informasi dapat ditentukan secara matematis dengan bantuan statistik. Namun, studi statistik tampaknya bukan hanya studi tentang fakta dan angka. Ini sangat membantu dalam mengumpulkan informasi, menggunakan analisis yang tepat, dan menarik kesimpulan rasional secara efektif. Ini adalah metode berpengaruh di balik penemuan ilmiah, keputusan berdasarkan data yang dikumpulkan, dan prediksi yang andal.

Inferensi statistik adalah penggunaan statistik untuk membuat keputusan tentang parameter populasi, berdasarkan pengambilan sampel acak. Implementasi inferensi statistik melibatkan pengujian hipotesis dan membahas bagaimana ahli statistik menggunakan prosedur ini untuk menerima atau menolak asumsi tentang parameter populasi. Di bawah metodologi ini, topik uji-T dan berbagai jenisnya muncul, yaitu uji-T sampel, uji-T independen, dan uji-T berpasangan.

Tabel perbandingan antara uji T berpasangan dan uji T tidak berpasangan (dalam bentuk tabel)

Parameter pembanding Uji T berpasangan Uji T tidak berpasangan
Nalar	Uji T berpasangan, juga dikenal sebagai uji T sampel berulang, menentukan perbedaan antara dua rata-rata dari subjek yang sama.	Tes-T tidak berpasangan, juga dikenal sebagai tes-T independen atau tes-T siswa, menentukan dua set rata-rata dari mata pelajaran yang berbeda atau tidak terkait.
Homogenitas variasi	Dalam uji T berpasangan, varians dari dua himpunan rata-rata tidak sama.	Dalam uji t untuk data yang tidak berpasangan, varians dari dua himpunan rata-rata adalah sama.
Efek / dampak	Uji-T berpasangan menghadapi kesalahan yang sangat kecil karena uji tersebut hanya dilakukan antara dua kelompok yang serupa.	Tes-T tidak berpasangan memiliki sedikit lebih banyak kesalahan dibandingkan dengan tes-T berpasangan, karena pelaku eksperimen akan dipengaruhi oleh variasi antara dua subjek yang berbeda.
Keluar	Uji-T berpasangan tidak perlu mengumpulkan data sampel dalam jumlah besar untuk melakukan perbandingan, ini pada gilirannya menghemat uang dan waktu.	Karena tes-T tidak berpasangan harus membandingkan rata-rata dua subjek independen, ini adalah proses yang sedikit lebih mahal dan memakan waktu.

Apa itu uji T berpasangan?

Uji t berpasangan, juga dikenal sebagai uji t berpasangan berkorelasi/uji t sampel berpasangan/uji t dependen, adalah prosedur statistik yang melakukan pengujian terhadap variabel dependen. Uji berpasangan dilakukan pada subjek yang serupa sebelum alokasi data, dan dua uji dilakukan sebelum dan sesudah perlakuan. Misalnya, peningkatan akademik yang diamati dalam tes kelas bahasa Inggris yang dilakukan pada awal dan akhir tahun, dampak sebelum dan sesudah pengobatan pada kelompok orang yang sama, dll.

Hipotesa:

Kedua hipotesis di bawah uji-t berpasangan.

Hipotesis nol (H0): tidak ada perbedaan yang signifikan antara populasi tertentu, H0: μ1 = μ2
Hipotesis alternatif (H1): ada perbedaan yang signifikan secara statistik antara dua mean populasi yang disebabkan oleh penolakan hipotesis nol. H1: μ1 ≠ μ2

Asumsi:

Uji-t sampel berpasangan membuat asumsi berikut:

Perbedaan antara pasangan yang serupa mengikuti distribusi probabilitas normal.
Pengamatan harus diambil sampelnya secara independen dan didistribusikan secara identik.
Uji-t berpasangan diukur pada tingkat bertingkat dengan bantuan rasio atau interval. Karena uji T didasarkan pada distribusi normal, data harus kontinu dan tidak terpisah.
Variabel independen harus menjadi bagian dari dua kelompok dependen/serupa.

Apa itu uji T tidak berpasangan?

Uji-t tidak berpasangan, juga dikenal sebagai uji-t sampel independen/uji-t dua sampel, adalah metode statistik yang menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata dua kelompok independen yang tidak terkait. Misalnya: ketika Anda ingin membandingkan siklus tidur rata-rata individu yang dikelompokkan berdasarkan jenis kelamin: kelompok pria dan wanita.

Hipotesis untuk uji-t independen:

Hipotesis nol untuk uji-t independen adalah bahwa rata-rata populasi dari dua kelompok yang berbeda adalah sama:

H0: μ1 = μ2

Hipotesis alternatif diterima begitu hipotesis nol ditolak, yang berarti rata-rata populasi tidak sama.

H1: μ1 ≠ μ2

Untuk menolak atau menerima hipotesis nol, tingkat signifikansi sangat penting. Nilai khusus ini adalah 0,05.

Asumsi:

Asumsi pertama mengacu pada skala pengukuran: data yang dikumpulkan harus mengikuti skala kontinyu atau ordinal.
Data harus dikumpulkan dari bagian populasi total yang dipilih secara acak.
Data harus menghasilkan kurva distribusi normal berbentuk lonceng. Tingkat signifikansi dapat ditentukan ketika distribusi normal diasumsikan.
Ukuran sampel yang besar harus digunakan.
Varians dan standar deviasi harus sama untuk variabel dependen.

Perbedaan utama antara uji T berpasangan dan uji T tidak berpasangan

Tes T berpasangan berarti membandingkan perbedaan antara dua kelompok rata-rata subjek yang bergantung. Contoh: IQ 5 siswa sebelum dan sesudah pelatihan. Tes t untuk data tidak berpasangan mengacu pada perhitungan perbedaan antara dua kelompok rata-rata subjek independen. Contoh: Rata-rata 100 siswa Kelompok 1-50 perempuan dan kelompok 2-50 laki-laki
Varian dari uji T berpasangan dikatakan sama. Karena variansnya sama, standar deviasi juga sama untuk kedua himpunan rata-rata. Varian dari uji T untuk data yang tidak berpasangan diasumsikan tidak sama, dan karena itu, standar deviasinya juga tidak sama.
Uji T berpasangan memiliki kesalahan acak yang lebih sedikit, karena uji T berpasangan terutama berkaitan dengan menemukan variasi antara dua kelompok rata-rata dari subjek yang serupa; eksperimen tidak perlu fokus pada perbedaan individu. Dalam uji-T tidak berpasangan, pengamatan pelaku eksperimen akan dipengaruhi oleh perbedaan individu dari dua kelompok subjek yang tidak terkait, dan ini, pada gilirannya, akan menghasilkan kesalahan acak.
Uji-T berpasangan menghemat banyak waktu dan uang bagi pelaku eksperimen, karena ia tidak perlu menemukan data sampel dalam jumlah besar untuk menghitung dua set rata-rata yang serupa. Tes-T yang tidak berpasangan sedikit lebih mahal dan prosesnya memakan waktu, karena pelaku eksperimen harus menemukan sejumlah besar data untuk menganalisis dua set rata-rata independen.

Kesimpulan

Setiap hari, orang menemukan diri mereka melakukan brainstorming ide-ide baru, menemukan cara cepat untuk menyelesaikan pekerjaan yang ditugaskan, atau menemukan pendekatan sederhana, tidak terlalu canggih untuk mencoba melakukan yang terbaik. Pertanyaan pentingnya adalah apakah ide baru itu terasa lebih baik daripada yang mereka pikirkan sebelumnya. Ide-ide baru yang cenderung muncul dari orang-orang ini biasa disebut hipotesis. Menguji ide-ide ini untuk melihat apakah satu akan bekerja lebih baik daripada yang lain disebut pengujian hipotesis. Ini adalah seni membuat keputusan menggunakan data.

Pekerjaan sepotong-sepotong di atas memberikan ikhtisar tentang dua istilah statistik: uji-T berpasangan dan uji-T tidak berpasangan. Ini membawa kita ke studi terperinci tentang konsep uji T tidak berpasangan dan menimbulkan pertanyaan tentang seberapa menguntungkannya dalam hal menentukan probabilitas suatu nilai dalam sampel dan apakah manfaatnya lebih besar daripada kerugiannya ketika harus memilih ini atau tidak. teknik perhitungan.

Ini juga memberi kita gambaran umum tentang konsep uji-T berpasangan dan menunjukkan kepada kita berbagai bidang dan contoh di mana uji-T berpasangan digunakan dengan benar, asumsi yang perlu diikuti sebelumnya, dan rumus yang dapat digunakan untuk perhitungan. untuk memastikan keakuratan pentingnya membedakan antara cara pengukuran yang diambil dua kali dari subjek yang sama.

Awan kata untuk membedakan antara uji-T berpasangan dan uji-T tidak berpasangan

Berikut ini adalah kumpulan istilah yang paling umum digunakan dalam artikel ini tentang Uji-T Berpasangan dan Uji-T Tidak Berpasangan . Ini akan membantu Anda mengingat istilah terkait seperti yang digunakan dalam artikel ini di tahap selanjutnya.

Referensi

https://libguides.library.kent.edu/SPSS/PairedSamplesTest
https://libguides.library.kent.edu/SPSS/IndependentTTest

menerima tantangan ini