{"id":1717,"date":"2023-07-25T06:43:18","date_gmt":"2023-07-25T06:43:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-hasil-uji-t-di-r\/"},"modified":"2023-07-25T06:43:18","modified_gmt":"2023-07-25T06:43:18","slug":"menafsirkan-hasil-uji-t-di-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-hasil-uji-t-di-r\/","title":{"rendered":"Panduan lengkap: cara menginterpretasikan hasil uji-t di r"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Uji-t dua sampel<\/a> digunakan untuk menguji apakah rata-rata dua populasi sama atau tidak.<\/span><\/p>\n

Tutorial ini memberikan panduan lengkap tentang cara menginterpretasikan hasil uji-t dua sampel di R.<\/span><\/p>\n

Langkah 1: Buat datanya<\/strong><\/span><\/h3>\n

Misalkan kita ingin mengetahui apakah dua spesies tumbuhan berbeda mempunyai tinggi rata-rata yang sama. Untuk mengujinya, kami mengumpulkan sampel acak sederhana<\/a> yang terdiri dari 12 tanaman dari setiap spesies.<\/span><\/p>\n

 #create vector of plant heights from group 1\n<\/span>group1 <- c(8, 8, 9, 9, 9, 11, 12, 13, 13, 14, 15, 19)\n\n#create vector of plant heights from group 2\n<\/span>group2 <- c(11, 12, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 16, 18, 18, 19)<\/strong><\/pre>\n
 Langkah 2: Lakukan dan interpretasikan uji-t dua sampel<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Selanjutnya, kita akan menggunakan perintah t.test()<\/strong> untuk melakukan dua contoh uji-t:<\/span><\/p>\n
 #perform two sample t-tests\n<\/span>t. test<\/span> (group1, group2)\n\n\tWelch Two Sample t-test\n\ndata: group1 and group2\nt = -2.5505, df = 20.488, p-value = 0.01884\nalternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0\n95 percent confidence interval:\n -5.6012568 -0.5654098\nsample estimates:\nmean of x mean of y \n 11.66667 14.75000 \n<\/strong><\/pre>\n
 Berikut cara menafsirkan hasil tes:<\/span><\/p>\n
 data:<\/strong> Ini memberi tahu kita data yang digunakan dalam uji-t dua sampel. Dalam hal ini, kami menggunakan vektor yang disebut grup1 dan grup2.<\/span><\/p>\n
 t:<\/strong> Ini adalah statistik uji-t. Dalam hal ini adalah -2.5505<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 df<\/strong> : Ini adalah derajat kebebasan yang terkait dengan statistik uji-t. Dalam hal ini adalah 20,488<\/strong> . Lihat perkiraan Satterthwaire<\/a> untuk penjelasan bagaimana nilai derajat kebebasan ini dihitung.<\/span><\/p>\n
 nilai p:<\/strong> Ini adalah nilai p yang sesuai dengan statistik uji -2,5505 dan df = 20,488. Nilai pnya ternyata 0,01884<\/strong> . Kita dapat mengkonfirmasi nilai ini menggunakan kalkulator T Score to P Value<\/a> .<\/span><\/p>\n
 hipotesis alternatif:<\/strong> Ini memberi tahu kita hipotesis alternatif yang digunakan untuk uji-t khusus ini. Dalam hal ini, hipotesis alternatifnya adalah perbedaan mean sebenarnya antara kedua kelompok tidak sama dengan nol.<\/span><\/p>\n
 Interval Keyakinan 95%:<\/strong> Ini memberi tahu kita interval kepercayaan 95% untuk perbedaan rata-rata yang sebenarnya antara kedua kelompok. Ternyata menjadi [-5.601, -.5654]<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 perkiraan sampel:<\/strong> ini memberi tahu kita rata-rata sampel<\/a> setiap kelompok. Dalam hal ini, mean sampel untuk Grup 1 adalah 11,667<\/strong> dan mean sampel untuk Grup 2 adalah 14,75<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Dua asumsi untuk uji t dua sampel ini adalah:<\/span><\/p>\n
 H 0<\/sub> :<\/strong> \u00b5 1<\/sub> = \u00b5 2<\/sub> (rata-rata kedua populasi adalah sama)<\/span><\/p>\n
 H A<\/sub> :<\/strong> \u00b5 1<\/sub> \u2260\u00b5 2<\/sub> (rata-rata dua populasi tidak<\/em> sama)<\/span><\/p>\n
 Karena nilai p pengujian kami (0,01884)<\/strong> lebih kecil dari alpha = 0,05, kami menolak hipotesis nol pengujian tersebut.<\/span> Artinya kita mempunyai cukup bukti yang menyatakan bahwa rata-rata tinggi tanaman antara kedua populasi tersebut berbeda.<\/span><\/p>\n
 Komentar<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Fungsi t.test()<\/strong> di R menggunakan sintaks berikut:<\/span><\/p>\n
 t.test(x, y, alternatif = \u201cdua sisi\u201d, mu = 0, berpasangan = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95)<\/span><\/p>\n
 Emas:<\/span><\/p>\n