RIZZ en Sigma

  Contoh Penerapan Systematic Random Sampling (SRS) Misal: Populasi: Seluruh mahasiswa Universitas X yang berjumlah 10.000 orang. Penelitian: Ingin mengetahui rata-rata nilai Ujian Akhir Semester (UAS) Mata Kuliah Statistika. Sampel: Diperlukan 400 mahasiswa untuk mewakili populasi. Langkah-langkah: Menentukan kerangka sampel: Daftar lengkap seluruh mahasiswa Universitas X yang berisi 10.000 nama. Menentukan n interval: Jumlah sampel dibagi dengan jumlah elemen dalam kerangka sampel. n interval = 400 mahasiswa / 10.000 mahasiswa = 0,04. Menentukan titik awal acak: Pilih nomor acak antara 1 dan n interval. Misalkan, nomor acak yang dipilih adalah 3. Memilih sampel: Ambil elemen ke-3, ke-7, ke-11, ... , dan seterusnya dari kerangka sampel. Dalam kasus ini, mahasiswa ke-3, ke-7, ke-11, ..., dan ke-3999 akan dipilih sebagai sampel. Keuntungan Systematic Random Sampling: Mudah: SRS mudah diimplementasikan dan dipahami. Efisien: SRS tidak memerlukan stratifikasi atau penomoran e...

 Dalam statistika, terdapat dua jenis utama teknik sampling: Probability sampling (sampling acak) : Teknik sampling ini memastikan setiap anggota populasi memiliki peluang yang diketahui dan tidak nol untuk dipilih menjadi sampel. Ini membuat hasil penelitian dapat digeneralisasikan ke seluruh populasi. Contoh teknik probability sampling adalah: Simple random sampling (sampling acak sederhana) Systematic sampling (sampling sistematis) Stratified sampling (sampling terstrata) Cluster sampling (sampling kluster) Non-probability sampling (sampling tidak acak) : Teknik sampling ini tidak menggunakan pemilihan acak. Peneliti memilih sampel berdasarkan kriteria tertentu, sehingga tidak semua anggota populasi memiliki peluang untuk dipilih. Meskipun demikian, teknik ini bisa berguna untuk penelitian eksploratif atau saat populasi sulit didefinisikan dengan baik. Contoh teknik non-probability sampling adalah: Convenience sampling (sampling mudah) Purposive sampling (sampling bertujuan) Sn...

 Dalam statistika, signifikansi atau tingkat signifikansi mengacu pada probabilitas terjadinya kesalahan Tipe I , yaitu kesalahan dalam menolak hipotesis nol (H0) yang sebenarnya benar. Hipotesis nol (H0) adalah pernyataan default yang diasumsikan benar, kecuali ada bukti yang cukup untuk menolaknya. Hipotesis alternatif (Ha) adalah kebalikan dari H0. Singkatnya, taraf signifikansi menunjukkan seberapa besar kemungkinan kita salah menyimpulkan bahwa ada efek atau perbedaan yang signifikan, padahal sebenarnya tidak ada. Nilai ini biasanya dinyatakan sebagai persentase, seperti 5% atau 1%. Semakin rendah nilai signifikansi, semakin kecil kemungkinan kita melakukan kesalahan Tipe I. Namun, penting untuk diingat bahwa signifikansi statistik tidak sama dengan kebermaknaan praktis . Meskipun suatu hasil mungkin secara statistik signifikan (memiliki nilai p rendah), belum tentu hasilnya memiliki dampak yang cukup besar atau berguna dalam dunia nyata. Berikut beberapa poin pentin...