Tutorial ini menjelaskan cara menghitung interval kepercayaan berikut di R:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Interval kepercayaan untuk rata-rata populasi<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Interval kepercayaan untuk perbedaan rata-rata populasi<\/span><\/p>\n Ayo pergi!<\/span><\/p>\n Misalkan kita mempunyai kumpulan data berikut yang berisi tinggi (dalam inci) sampel acak 12 tanaman yang semuanya berasal dari spesies yang sama:<\/span><\/span> <\/p>\n Misalkan kita ingin menghitung tingkat kepercayaan 95% untuk ukuran populasi rata-rata sebenarnya dari spesies ini.<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan kode berikut di SAS untuk melakukan ini:<\/span> <\/p>\n Nilai Mean<\/strong> menunjukkan mean sampel, dan nilai CL Mean yang kurang dari 95%<\/strong> menunjukkan interval kepercayaan 95% untuk mean populasi.<\/span><\/p>\n Dari hasil tersebut terlihat bahwa selang kepercayaan 95% untuk rata-rata bobot tanaman populasi ini adalah [13.4624 inci, 15.2042 inci]<\/strong> .<\/span><\/p>\n Misalkan kita mempunyai kumpulan data berikut yang berisi tinggi (dalam inci) sampel acak tanaman milik dua spesies berbeda:<\/span> <\/p>\n Misalkan kita ingin menghitung tingkat kepercayaan 95% untuk perbedaan rata-rata ukuran populasi antara spesies A dan spesies B.<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan kode berikut di SAS untuk melakukan ini:<\/span> <\/p>\n Tabel pertama yang perlu kita lihat pada hasilnya adalah Equality of Variances<\/strong> , yang menguji apakah varians antara setiap sampel sama atau tidak.<\/span><\/p>\n Karena nilai p pada tabel ini tidak kurang dari 0,05, kita dapat berasumsi bahwa perbedaan antara kedua kelompok adalah sama.<\/span><\/p>\n Jadi kita dapat melihat garis yang menggunakan pool<\/strong> variance untuk mencari interval kepercayaan 95% untuk perbedaan rata-rata populasi.<\/span><\/p>\n Dari hasilnya, kita dapat melihat bahwa selang kepercayaan 95% untuk selisih rata-rata populasi adalah [-4.6895 inci, -1.1305 inci]<\/strong> .<\/span><\/p>\n Hal ini menunjukkan bahwa kita dapat yakin 95% bahwa perbedaan sebenarnya antara rata-rata tinggi tanaman spesies A dan spesies B adalah antara -4,6895 inci dan -1,1305 inci.<\/span><\/p>\n Karena 0 tidak berada dalam interval kepercayaan ini<\/a> , hal ini menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara rata-rata kedua populasi.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di SAS:<\/span><\/p>\n Cara melakukan uji-t satu sampel di SAS<\/a> Interval kepercayaan adalah rentang nilai yang kemungkinan memuat parameter populasi dengan tingkat kepercayaan tertentu. Tutorial ini menjelaskan cara menghitung interval kepercayaan berikut di R: 1. Interval kepercayaan untuk rata-rata populasi 2. Interval kepercayaan untuk perbedaan rata-rata populasi Ayo pergi! Contoh 1: Interval kepercayaan untuk mean populasi di SAS Misalkan kita mempunyai kumpulan data berikut yang […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Contoh 1: Interval kepercayaan untuk mean populasi di SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n
\/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n inputHeight<\/span> ;\n datalines<\/span> ;\n14\n14\n16\n13\n12\n17\n15\n14\n15\n13\n15\n14\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data;<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas1.jpg\")
<\/p>\n \/*generate 95% confidence interval for population mean*\/\n<\/span>proc ttest<\/span> data<\/span> =my_data alpha<\/span> = 0.05<\/span> ;\n varHeight<\/span> ;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas2.jpg\")
<\/p>\n Contoh 2: Interval kepercayaan untuk perbedaan rata-rata populasi dalam SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n
\/*create dataset*\/\ndata<\/span> my_data2;\n input<\/span> Species $Height;\n datalines<\/span> ;\nAt 14\nAt 14\nAt 16\nAt 13\nAT 12\nAt 17\nAt 15\nAt 14\nAt 15\nAt 13\nB15\nB14\nB 19\nB 19\nB17\nB 18\nB20\nB 19\nB17\nB15\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data2;<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas3.jpg\")
<\/p>\n \/*sort data by Species to ensure confidence interval is calculated correctly*\/\n<\/span>proc sort<\/span> data<\/span> =my_data2;\n by<\/span> Species;\nrun<\/span> ;\n\n\/*generate 95% confidence interval for difference in population means*\/\n<\/span>proc ttest<\/span> data<\/span> =my_data2 alpha<\/span> = 0.05<\/span> ;\n class<\/span> Species;\n varHeight<\/span> ;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas4.jpg\")
<\/p>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara melakukan uji-t dua sampel di SAS
Cara melakukan uji-t sampel berpasangan di SAS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"