Uji Normalitas PDF

Preview

Summary

Teknologi Pengolahan Hasil Perikanan Politeknik Pertanian Negeri Pangkep Refeferensi : Statistik Inferensi untuk penelitian dengan minitab, Yanto, 2016 TEKNIK SAMPLING Definisi; teknik atau prosedur pengambilan sampel dari populasi. Sampel yang diambil dari populasi harus mewakili karakteristik popu...

Description

Teknologi Pengolahan Hasil Perikanan Politeknik Pertanian Negeri Pangkep

Refeferensi : Statistik Inferensi untuk penelitian dengan minitab, Yanto, 2016

TEKNIK SAMPLING Definisi; teknik atau prosedur pengambilan sampel dari populasi. Sampel yang diambil dari populasi harus mewakili karakteristik populasi yang akan dipelajari. Syartanya : ukuran sampel memenuhi persyaratan dengan tingkat kesalahan tertentu dan dipilih melalui teknik pengambilan sampel yang benar

Macam – macam teknik sampling: 1. Probability sampling : memberi peluang sama untuk setiap unsur

2. Non probability sampling: tidak memberi peluang sama untuk setiap unsur

UJI NORMALITAS DATA Normallitas data merupakan syarat pokok dalam analisis parametrik (analisis perbandingan 2 rata-rata, analisis variasi satu arah, korelasi, regresi dll) Tujuan di uji normalitas: jika data terdistribusi normal, maka data tersebut dianggap dapat mewakili suatu populasi. Dalam SPSS, uji validitas yang sering digunakan adalah metode liliefors dan metode one sample Kolmogorov-smirnov Output SPSS: hasil uji normalitas terbaca pada nilai Sig (signifikansi) Jika < 0,05  data tidak terdistribusi normal

Jika > 0,05  data terdistribusi normal

PENGUJIAN DATA BERAT BADAN DAN TINGGI BADAN Klik analyze>descriptive>explore>plo t> centang normality plots with test

OUTPUT

Kesimpulan : Nilai Signifikansi : a. Berat badan = 0,479  nilai hitung > dari 0,05 artinya data terdistribusi normal b. Tinggi badan = 0,223  nilai hitung > dari 0,05 artinya data terdistribusi normal

ONE SAMPLE KOLMOGOROF-SMIRNOV Klik analyze.Nonparametric test>1 sample K-S

Untuk menentukan normalitas cukup baca nilai Signifikan yaitu: Nilai Asymp Sig (2-tailed)

Kesimpulan : Nilai Signifikansi : a. Berat badan = 0,907  nilai hitung > dari 0,05 artinya data terdistribusi normal b. Tinggi badan = 0,777  nilai hitung > dari 0,05 artinya data terdistribusi normal

LATIHAN (NAMA_DISTRIBUSI PROBABILITAS)

Sampel A, B dan C di uji analisa proximatnya (kadar air, kadar abu, kadar lemak, kadar protein dan kadar karbohidrat. Dilakukan uji dengan 5x pengulangan. Data diberikan sbb : Tentukan apakah data distribusi normal atau tidak dari masing – masing analisa proximat nya Kumpul file : word Save file : Nama_Sampling Subjek email : Sampling Email: [email protected]

Sampel

A

B

C

Kadar abu

2,48 2,37 2,48 2,38

2,56 2,62 2,37 2,55 2,61 2,41

3,51 3,52 3,42 3,41 3,55 3,58 3,60 3,65 3,56 3,48

4,31 4,42 4,23 4,55 4,6 4,70 4,57 4,62 4,52 4,3

Kadar air

9,69 9,39 9,75 9,55

9,70 9,68 9,50 9,66 9,45 9,59

10,5 10,8 11,2 11,0 10,9 11,6 11,7 11,8 11,9 11,5

12,5 12,8 12,9 12,7 12,4 12,8 12 12 12 11,9

Kadar lemak

0,47 0,48 0,42 0,53

0,51 0,55 0,38 0,46 0,49 0,51

0,68 0,69 0,87 0,78 0,77 0,71 0,72 0,69 0,66 0,70

0,89 0,92 0,93 0,92 0,91 0,9 0,9 0,89 0,9 0,9

Kadar protein

0,15 0,17 0,21 0,19

0,16 0,17 0,16 0,20 0,19 0,15

0,21 0,23 0,22 0,25 0,26 0,25 0,25 0,26 0,27 0,28

0,4 0,41 0,42 0,4 0,43 0,4 0,42 0,43 0,42 0,43

Kadar karbohidra t

64,3 64,5 64,2 64,8

65,0 64,8 64,1 64,6 64,7 64,9

69,5 70,5 69,0 69,5 69,4 69,4 69,5 69,4 70,0 70,2

73 73,3 73,2 73,4 74 74 73,7 73,6 73,6 73,6...