T-tes biasanya digunakan dalam statistik dan ekonometrik untuk menetapkan bahwa nilai dari dua hasil atau variabel berbeda satu sama lain. Asumsi umum yang dibuat saat melakukan uji-t meliputi skala pengukuran, pengambilan sampel acak, normalitas distribusi data, kecukupan ukuran sampel, dan persamaan varians dalam standar deviasi.
Ringkasan:
- Uji-t adalah metode statistik yang digunakan untuk menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata dua kelompok berdasarkan sampel data.
- Tes ini bergantung pada seperangkat asumsi agar dapat ditafsirkan dengan benar dan dengan validitas.
- Di antara asumsi tersebut, data harus diambil sampelnya secara acak dari populasi yang diminati dan variabel data harus mengikuti distribusi normal.
Uji-T
Uji-t dikembangkan oleh seorang ahli kimia yang bekerja untuk perusahaan pembuat bir Guinness sebagai cara sederhana untuk mengukur kualitas stout yang konsisten. Ini dikembangkan dan diadaptasi lebih lanjut, dan sekarang mengacu pada pengujian apa pun dari hipotesis statistik di mana statistik yang diuji diharapkan sesuai dengan distribusi-t jika hipotesis nol didukung.
Uji-t adalah analisis dua rata-rata populasi melalui penggunaan pemeriksaan statistik; uji-t dengan dua sampel biasanya digunakan dengan ukuran sampel kecil, menguji perbedaan antara sampel ketika varian dari dua distribusi normal tidak diketahui. Distribusi-T pada dasarnya adalah setiap distribusi probabilitas kontinu yang muncul dari estimasi rata-rata populasi yang terdistribusi normal menggunakan ukuran sampel yang kecil dan standar deviasi yang tidak diketahui untuk populasi tersebut.
Hipotesis nol adalah asumsi default bahwa tidak ada hubungan antara dua fenomena terukur yang berbeda.
Asumsi Uji-T
- Asumsi pertama yang dibuat mengenai uji-t menyangkut skala pengukuran. Asumsi untuk uji-t adalah skala pengukuran yang diterapkan pada data yang dikumpulkan mengikuti skala kontinyu atau ordinal, seperti skor tes IQ.
- Asumsi kedua yang dibuat adalah sampel acak sederhana, bahwa data dikumpulkan dari perwakilan, bagian yang dipilih secara acak dari total populasi.
- Asumsi ketiga adalah data, ketika diplot, menghasilkan distribusi normal, kurva distribusi berbentuk lonceng.
Ketika distribusi normal diasumsikan, seseorang dapat menentukan tingkat probabilitas (tingkat alfa, tingkat signifikansi, p ) sebagai kriteria penerimaan. Dalam kebanyakan kasus, nilai 5% dapat diasumsikan.
- Asumsi keempat adalah ukuran sampel yang cukup besar digunakan.
Ukuran sampel yang lebih besar berarti distribusi hasil harus mendekati kurva normal berbentuk lonceng.
- Asumsi terakhir adalah homogenitas varians.
Homogen, atau sama, varians ada ketika standar deviasi sampel kira-kira sama.