Apa itu uji t satu sampel?
Uji untuk mengecek apakah rata-rata populasi berbeda dari suatu nilai (μ₀), berdasarkan satu sampel. Contoh: apakah rata-rata nilai kelas berbeda dari 75, padahal yang kamu punya hanya nilai 10 mahasiswa.
Masukkan data atau ringkasannya (rata-rata, simpangan baku, n), lalu nilai yang mau diuji. Keluar t hitung, t tabel, p-value, dan kesimpulannya, lengkap dengan langkah.
1. Sampelmu
Yang kamu punya
Pisahkan dengan spasi, enter, atau titik koma. Koma dibaca sebagai desimal.
2. Hipotesis
H₁: rata-rata populasi … μ₀
Taraf signifikansi (α)
Isi sampel dan μ₀, hasil uji dan langkahnya langsung muncul di sini.
Nilai 10 mahasiswa: 70, 75, 80, 85, 90, 65, 78, 82, 88, 77. Apakah rata-rata nilai kelasnya berbeda dari 75? Pakai α = 0,05.
Kesimpulan: belum ada bukti cukup bahwa rata-rata nilai kelas berbeda dari 75. Selang kepercayaan 95%-nya 73,428 sampai 84,572, dan 75 ada di dalamnya.
Mau membandingkan dua kelompok, atau data sebelum dan sesudah? Pakai kalkulator uji t dua sampel.
Nilai t tabel untuk beberapa df. Kolom menunjukkan α satu arah (α/2 untuk uji dua arah). Tabel lengkap df 1–100 sampai ∞ ada di halaman t tabel.
| df | 0,05 | 0,025 | 0,005 |
|---|---|---|---|
| 5 | 2,015 | 2,571 | 4,032 |
| 9 | 1,833 | 2,262 | 3,250 |
| 10 | 1,812 | 2,228 | 3,169 |
| 15 | 1,753 | 2,131 | 2,947 |
| 20 | 1,725 | 2,086 | 2,845 |
| 30 | 1,697 | 2,042 | 2,750 |
Uji untuk mengecek apakah rata-rata populasi berbeda dari suatu nilai (μ₀), berdasarkan satu sampel. Contoh: apakah rata-rata nilai kelas berbeda dari 75, padahal yang kamu punya hanya nilai 10 mahasiswa.
Hitung derajat bebas df = n − 1. Untuk uji dua arah pakai kolom α/2, untuk satu arah kolom α. Contoh: n = 10 dan α = 0,05 dua arah, jadi df = 9 dan kolom 0,025, nilainya 2,262.
Dua arah (≠) kalau pertanyaannya "apakah berbeda". Satu arah (> atau <) kalau pertanyaannya "apakah lebih besar" atau "apakah lebih kecil". Tentukan arahnya dari soal, sebelum melihat hasil.
Banyak buku menulis "H₀ diterima". Secara statistik lebih tepat "H₀ tidak ditolak", karena datanya hanya belum cukup kuat untuk menolak. Kalkulator memakai "tidak ditolak". Di tugas, ikuti istilah yang dipakai dosenmu.
p-value adalah peluang mendapat t hitung sejauh itu (atau lebih) kalau H₀ benar. Kalau p-value lebih kecil dari α, H₀ ditolak. Hasilnya selalu sama dengan membandingkan t hitung dan t tabel.
Sampel diambil acak, tiap data saling bebas, dan datanya kira-kira berdistribusi normal (untuk sampel kecil). Simpangan baku populasi tidak diketahui. Kalau σ populasi diketahui, pakai uji z.
Di browser HP atau laptop-mu sendiri, jadi datanya masih ada waktu kamu buka halaman ini lagi. Kamu tidak perlu daftar atau login.
Ubah nilai x jadi z-score (skor baku), lalu cari luas di bawah kurva normal, lengkap dengan langkahnya.
Buka alatTempel datamu, langsung keluar rata-rata, median, modus, varians, dan simpangan baku beserta langkahnya.
Buka alatBandingkan rata-rata dua kelompok, atau data sebelum dan sesudah. Keluar t hitung, t tabel, p-value, dan kesimpulannya.
Buka alatMasukkan pasangan data x dan y. Keluar persamaan ŷ = a + bx, korelasi r, r², uji signifikansi, dan prediksi.
Buka alat