Tes satu ekor

Apa Tes satu ekor?

Uji satu sisi adalah uji statistik di mana area kritis distribusi adalah satu sisi sehingga lebih besar atau lebih kecil dari nilai tertentu, tetapi tidak keduanya. Jika sampel yang diuji termasuk dalam area kritis satu sisi, hipotesis alternatif akan diterima sebagai pengganti hipotesis nol.

Referensi cepat

Uji satu sisi juga dikenal sebagai hipotesis terarah atau uji terarah.

Dasar-dasar Tes Satu-Ekor

Konsep dasar dalam statistik inferensial adalah pengujian hipotesis. Pengujian hipotesis dijalankan untuk menentukan apakah suatu klaim benar atau tidak, dengan mempertimbangkan parameter populasi. Pengujian yang dilakukan untuk menunjukkan apakah mean sampel secara signifikan lebih besar dari dan secara signifikan lebih kecil dari mean populasi dianggap sebagai uji dua sisi. Ketika pengujian disiapkan untuk menunjukkan bahwa rata-rata sampel akan lebih tinggi atau lebih rendah dari rata-rata populasi, ini disebut sebagai uji satu sisi. Tes satu sisi mendapatkan namanya dari pengujian area di bawah salah satu ekor (sisi) dari distribusi normal, meskipun tes ini juga dapat digunakan di distribusi non-normal lainnya.

Sebelum uji satu sisi dapat dilakukan, hipotesis nol dan alternatif harus ditetapkan. Sebuah hipotesis nol adalah klaim bahwa harapan peneliti untuk menolak. Hipotesis alternatif adalah klaim yang didukung dengan menolak hipotesis nol.

kesimpulan utama

  • Uji satu sisi adalah uji hipotesis statistik yang dibuat untuk menunjukkan bahwa mean sampel akan lebih tinggi atau lebih rendah daripada mean populasi, tetapi tidak keduanya.
  • Saat menggunakan uji satu sisi, analis menguji kemungkinan hubungan dalam satu arah kepentingan, dan sepenuhnya mengabaikan kemungkinan hubungan ke arah lain.
  • Sebelum menjalankan uji satu sisi, analis harus menyiapkan hipotesis nol dan hipotesis alternatif dan menetapkan nilai probabilitas (nilai-p).

Contoh Tes Satu-Ekor

Katakanlah seorang analis ingin membuktikan bahwa manajer portofolio mengungguli indeks S&P 500 pada tahun tertentu sebesar 16,91%. Mereka dapat menyusun hipotesis nol (H 0 ) dan alternatif (H a ) sebagai:

H 0 : μ ≤ 16,91

H a : μ> 16,91

Hipotesis nol adalah pengukuran yang diharapkan analis untuk ditolak. Hipotesis alternatif adalah klaim yang dibuat oleh analis bahwa manajer portofolio berkinerja lebih baik daripada S&P 500. Jika hasil tes satu sisi menolak nol, hipotesis alternatif akan didukung. Di sisi lain, jika hasil pengujian gagal untuk menolak nol, analis dapat melakukan analisis dan investigasi lebih lanjut terhadap kinerja manajer portofolio.

Wilayah penolakan hanya di satu sisi distribusi pengambilan sampel dalam pengujian satu sisi. Untuk menentukan bagaimana laba atas investasi portofolio dibandingkan dengan indeks pasar, analis harus menjalankan uji signifikansi arah atas di mana nilai ekstrem berada di ekor atas (sisi kanan) dari kurva distribusi normal. Tes satu sisi yang dilakukan di area ekor atas atau kanan dari kurva akan menunjukkan kepada analis seberapa tinggi pengembalian portofolio daripada pengembalian indeks dan apakah perbedaannya signifikan.

1%, 5% atau 10%

Tingkat signifikansi yang paling umum (nilai-p) yang digunakan dalam pengujian satu sisi.

Menentukan Signifikansi dalam One-Tailed Test

Untuk menentukan seberapa signifikan perbedaan hasil, tingkat signifikansi harus ditentukan. Tingkat signifikansi hampir selalu diwakili oleh huruf “p”, yang berarti probabilitas. Tingkat signifikansi adalah kemungkinan salah menyimpulkan bahwa hipotesis nol salah. Nilai signifikansi yang digunakan dalam uji satu sisi adalah 1%, 5%, atau 10%, meskipun pengukuran probabilitas lainnya dapat digunakan atas kebijaksanaan analis atau ahli statistik. Nilai probabilitas dihitung dengan asumsi hipotesis nol benar. Semakin rendah nilai p , semakin kuat bukti bahwa hipotesis nol salah.

Jika nilai p yang dihasilkan kurang dari 5%, maka perbedaan antara kedua pengamatan signifikan secara statistik, dan hipotesis nol ditolak. Mengikuti contoh kami di atas, jika p-value = 0,03, atau 3%, maka analis dapat 97% yakin bahwa pengembalian portofolio tidak sama atau turun di bawah tingkat pengembalian pasar untuk tahun tersebut. Oleh karena itu, mereka akan menolak H 0  dan mendukung klaim bahwa manajer portofolio mengungguli indeks. Probabilitas yang dihitung hanya dalam satu sisi distribusi adalah setengah dari probabilitas distribusi dua arah jika pengukuran serupa diuji menggunakan kedua alat pengujian hipotesis.

Saat menggunakan uji satu sisi, analis menguji kemungkinan hubungan dalam satu arah kepentingan, dan sepenuhnya mengabaikan kemungkinan hubungan ke arah lain. Menggunakan contoh kami di atas, analis tertarik pada apakah pengembalian portofolio lebih besar daripada pasar. Dalam kasus ini, mereka tidak perlu secara statistik memperhitungkan situasi di mana manajer portofolio berkinerja buruk di indeks S&P 500. Untuk alasan ini, pengujian satu sisi hanya sesuai jika tidak penting untuk menguji hasil di ujung lain distribusi.