Cara membaca tabel distribusi t

Tutorial ini menjelaskan cara membaca dan menginterpretasikan tabel Distribusi-t.

Apa tabel distribusinya?

Tabel distribusi t merupakan tabel yang menunjukkan nilai kritis dari distribusi t. Untuk menggunakan tabel distribusi t, Anda hanya perlu mengetahui tiga nilai:

• Derajat kebebasan uji t
• Jumlah ekor uji-t (satu sisi atau dua sisi)
• Tingkat alfa uji-t (pilihan umum adalah 0,01, 0,05, dan 0,10)

Berikut adalah contoh tabel distribusi t, dengan derajat kebebasan tercantum di sisi kiri tabel dan tingkat alfa tercantum di bagian atas tabel:

Saat Anda melakukan uji-t, Anda dapat membandingkan statistik uji-t dengan nilai kritis dalam tabel distribusi-t. Jika statistik uji lebih besar dari nilai kritis yang terdapat pada tabel, maka Anda dapat menolak hipotesis nol uji-t dan menyimpulkan bahwa hasil pengujian signifikan secara statistik.

Mari kita tinjau beberapa contoh penggunaan tabel Distribusi-t.

Contoh penggunaan tabel distribusi t

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan tabel Distribusi-t dalam beberapa skenario berbeda.

Contoh #1: Uji-t satu sisi untuk mean

Seorang peneliti merekrut 20 subjek untuk sebuah penelitian dan melakukan uji-t satu sisi untuk mendapatkan mean menggunakan tingkat alfa 0,05.

Pertanyaan: Setelah dia melakukan uji-t satu sisi dan memperoleh statistik uji -t , berapakah nilai kritis yang harus dia bandingkan ?

Jawaban: Untuk uji-t satu sampel, derajat kebebasannya sama dengan n-1 , atau dalam kasus ini 20-1 = 19. Masalahnya juga memberitahu kita bahwa dia sedang melakukan tes satu sisi dan menggunakan tingkat alpha 0,05, sehingga nilai kritis yang sesuai dalam tabel distribusi t adalah 1,729 .

Contoh #2: Uji-t dua sisi untuk mengetahui mean

Seorang peneliti merekrut 18 subjek untuk sebuah penelitian dan melakukan uji-t dua sisi untuk mendapatkan mean menggunakan tingkat alfa 0,10.

Pertanyaan: Setelah dia melakukan uji-t dua sisi dan memperoleh statistik uji -t , berapakah nilai kritis yang harus dia bandingkan ?

Jawaban: Untuk uji-t satu sampel, derajat kebebasannya sama dengan n-1 , atau dalam kasus ini 18-1 = 17. Masalahnya juga memberitahu kita bahwa dia melakukan tes dua sisi dan menggunakan tingkat alpha 0,10, sehingga nilai kritis yang sesuai dalam tabel distribusi t adalah 1,74 .

Contoh No. 3: Penentuan nilai kritis

Seorang peneliti melakukan uji-t dua sisi untuk mendapatkan mean menggunakan ukuran sampel 14 dan tingkat alfa 0,05.

Pertanyaan: Berapakah nilai absolut dari statistik uji -t agar hipotesis nol dapat ditolak?

Jawaban: Untuk uji-t satu sampel, derajat kebebasannya sama dengan n-1 , atau dalam kasus ini 14-1 = 13. Masalahnya juga memberitahu kita bahwa dia melakukan tes dua sisi dan menggunakan tingkat alpha 0,05, sehingga nilai kritis yang sesuai dalam tabel distribusi t adalah 2,16 . Artinya dapat menolak hipotesis nol jika statistik uji t kurang dari -2,16 atau lebih besar dari 2,16.

Contoh #4: Membandingkan Nilai Kritis dengan Statistik Uji

Seorang peneliti melakukan uji-t lurus untuk mendapatkan mean dengan menggunakan ukuran sampel 19 dan tingkat alfa 0,10.

Pertanyaan: Statistik uji -t ternyata 1,48. Bisakah ia menolak hipotesis nol?

Jawaban: Untuk uji-t satu sampel, derajat kebebasannya sama dengan n-1 , atau dalam kasus ini 19-1 = 18. Masalahnya juga memberitahu kita bahwa dia melakukan tes sisi kanan (yang merupakan tes satu sisi) dan menggunakan tingkat alpha 0,10, sehingga nilai kritis yang sesuai dalam tabel distribusi t adalah 1,33 . Karena statistik uji -tnya lebih besar dari 1,33, maka hipotesis nol dapat ditolak.

Haruskah Anda menggunakan tabel t atau tabel z?

Permasalahan yang sering dihadapi siswa adalah menentukan apakah akan menggunakan tabel distribusi t atau tabel z untuk mencari nilai kritis suatu permasalahan tertentu. Jika Anda terjebak pada keputusan ini, Anda dapat menggunakan diagram alur berikut untuk menentukan tabel mana yang harus Anda gunakan:

Sumber daya tambahan

Untuk daftar lengkap tabel nilai kritis, termasuk tabel distribusi binomial, tabel distribusi chi-kuadrat, tabel z, dan lainnya, lihat halaman ini .