Pengujian Hipotesis
Apa Pengujian Hipotesis?
Pengujian hipotesis adalah tindakan dalam statistik dimana seorang analis menguji asumsi mengenai parameter populasi. Metodologi yang digunakan oleh analis bergantung pada sifat data yang digunakan dan alasan analisis.
Pengujian hipotesis digunakan untuk menilai masuk akal suatu hipotesis dengan menggunakan data sampel. Data tersebut mungkin berasal dari populasi yang lebih besar, atau dari proses pembuatan data. Kata “populasi” akan digunakan untuk kedua kasus ini dalam uraian berikut.
Poin Penting
- Pengujian hipotesis digunakan untuk menilai masuk akal suatu hipotesis dengan menggunakan data sampel.
- Pengujian tersebut memberikan bukti tentang masuk akal hipotesis, mengingat datanya.
- Analis statistik menguji hipotesis dengan mengukur dan memeriksa sampel acak dari populasi yang dianalisis.
Bagaimana Pengujian Hipotesis Bekerja
Dalam pengujian hipotesis, seorang analis menguji sampel statistik, dengan tujuan memberikan bukti tentang masuk akal hipotesis nol.
Analis statistik menguji hipotesis dengan mengukur dan memeriksa sampel acak dari populasi yang dianalisis. Semua analis menggunakan sampel populasi acak untuk menguji dua hipotesis yang berbeda: hipotesis nol dan hipotesis alternatif.
Hipotesis nol biasanya merupakan hipotesis persamaan antara parameter populasi; Misalnya, hipotesis nol dapat menyatakan bahwa pengembalian rata-rata populasi sama dengan nol. Hipotesis alternatif secara efektif kebalikan dari hipotesis nol (misalnya, pengembalian rata-rata populasi tidak sama dengan nol). Jadi, mereka saling eksklusif, dan hanya satu yang bisa benar. Namun, salah satu dari dua hipotesis tersebut akan selalu benar.
4 Langkah Pengujian Hipotesis
Semua hipotesis diuji menggunakan proses empat langkah:
- Langkah pertama bagi analis adalah menyatakan dua hipotesis sehingga hanya satu yang bisa benar.
- Langkah selanjutnya adalah merumuskan rencana analisis, yang menguraikan bagaimana data akan dievaluasi.
- Langkah ketiga adalah melaksanakan rencana dan menganalisis data sampel secara fisik.
- Langkah keempat dan terakhir adalah menganalisis hasil dan menolak hipotesis nol, atau menyatakan bahwa hipotesis nol masuk akal, mengingat datanya.
Contoh Pengujian Hipotesis Dunia Nyata
Jika, misalnya, seseorang ingin menguji bahwa satu sen memiliki peluang tepat 50% untuk jatuh, hipotesis nolnya adalah 50% benar, dan hipotesis alternatifnya adalah 50% tidak benar.
Secara matematis, hipotesis nol akan direpresentasikan sebagai Ho: P = 0,5. Hipotesis alternatif akan dilambangkan sebagai “Ha” dan identik dengan hipotesis nol, kecuali dengan tanda sama dengan dicoret, artinya tidak sama dengan 50%.
Sampel acak dari 100 lemparan koin diambil, dan hipotesis nol kemudian diuji. Jika ditemukan bahwa 100 koin membalik didistribusikan sebagai 40 kepala dan 60 ekor, analis akan berasumsi bahwa satu sen tidak memiliki peluang 50% untuk mendarat di kepala dan akan menolak hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif.
Sebaliknya, jika ada 48 kepala dan 52 ekor, maka masuk akal bahwa koin itu adil dan tetap menghasilkan hasil seperti itu. Dalam kasus seperti ini di mana hipotesis nol “diterima,” analis menyatakan bahwa perbedaan antara hasil yang diharapkan (50 kepala dan 50 ekor) dan hasil yang diamati (48 kepala dan 52 ekor) “dapat dijelaskan secara kebetulan”.