contoh soal pengambilan sampel mid statistik

NAMA : MUHAMMAD ADRIAN HIJIRU
NPM    : 17 630 030

CONTOH SOAL
  • Jumlah responden 1000, terdiri S1=50, D3=300, SMA=500, SMP=50, SD=100
  • Berapa jumlah sample berdasarkan tabel?
  • Berapa jumlah sample untuk masing-masing tingkat pendidikan?

  • Populasi = 1000 → besar sample 278
  • Sample berdasarkan tingkat pendidikan:
  • S1 =50/1000 x 278 = 13,9 = 14
  • D3 = 300/1000 x 278 = 83,4 = 83
  • SMA = 500/1000 x 278 = 139
  • SMP = 50/1000 x 278 = 13,9 = 14
  • SD = 100/1000 x 278 = 27,8 = 28
  • Total = 14 + 83 + 139 + 14 + 28 = 278

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

contoh soal uji beda rata rata mid statistik

Gambar
contoh soal: Seorang pemilik toko yang menjual 2 macam bola lampu merek A dan B, berpendapat bahwa tak ada perbedaan rata-rata lamanya menyala bola lampu kedua  merek tersebut. Dengan pendapat alternatif adanya perbedaan ≠ guna menguji pendapat itu dilakukan percobaan atau eksperimen dengan menyalakan 100 buah lampu merek A dan 50 buah bola lampu merek B, sebagai sampel acak. Ternyata bola lampu merek A dapat menyala rata-rata selama 952 jam, sedangkan merek B selama 987 jam, masing-masing dengan simpangan baku sebesar A adalah 85 jam dan B adalah 92 jam. Dengan menggunakan α = 5%, ujilah pendapat tersebut !   Jawab : Langkah Pertama : Merumuskan Hipotesis H 0  : µ 1  – µ 2  = 0 H 1  : µ 1  – µ 2  ≠ 0 Ø n 1  = 100,  1  = 952,  1  = 85 Ø n 2  = 50,  2  = 987,  2  = 92 Langkah Kedua : Menentukan Taraf Nyata  Karena α = 5%. Z α /2 = 1.96 atau -Z α /2 = -1.96  Langkah Ketiga :...
Baca selengkapnya
Gambar
NAMA : MUH. ADRIAN HIJIRU  NPM : 17 630 030 ANALISIS KORELASI Analisis korelasi sederhana ( Bivariate Correlation ) digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara dua variabel dan untuk mengetahui arah hubungan yang terjadi. Koefisien korelasi sederhana menunjukkan seberapa besar hubungan yang terjadi antara dua variabel. Dalam SPSS ada tiga metode korelasi sederhana ( bivariate correlation ) diantaranya  Pearson Correlation, Kendall’s tau-b,  dan  Spearman Correlation .  Pearson Correlation  digunakan untuk data berskala interval atau rasio, sedangkan  Kendall’s tau-b,  dan  Spearman Correlation  lebih cocok untuk data berskala ordinal. Pada bab ini akan dibahas analisis korelasi sederhana dengan metode Pearson atau sering disebut  Product Moment Pearson.  Nilai korelasi (r) berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat, sebaliknya nilai mendeka...
Baca selengkapnya
Gambar
NAMA : MUH. ADRIAN HIJIRU NPM : 17 630 030 METODE NEWTON Dalam  analisis numerik , metode Newton (juga dikenal sebagai metode Newton-Raphson), yang mendapat nama dari  Isaac Newton  dan  Joseph Raphson , merupakan metode yang paling dikenal untuk mencari hampiran terhadap akar  fungsi riil . Metode Newton sering konvergen dengan cepat, terutama bila iterasi dimulai "cukup dekat" dengan akar yang diinginkan. Namun bila iterasi dimulai jauh dari akar yang dicari, metode ini dapat meleset tanpa peringatan. Implementasi metode ini biasanya mendeteksi dan mengatasi kegagalan konvergensi.     Diketahui fungsi ƒ(x) dan turunannya ƒ '(x), kita memulai dengan tebakan pertama, x 0 . Hampiran yang lebih baik x 1 adalah Contoh : Tentukan akar dari persamaan 4x3 – 15x2 + 17x – 6 = 0 menggunakan Metode Newton Raphson. Penyelesaian : f(x) = 4x3 – 15x2 + 17x – 6 f’(x) = 12x2 – 30x + 17 iterasi 1 : ambil titik awal x0 = 3 f(3) = 4(3)3 – 15(3)2 +...
Baca selengkapnya