sendirinya berdistribusi normal. Dengan kata lain, transformasi ke dalam nilai-nilai z tidak mengubah bentuk awal dari distribusi itu.
2.3 Tabel Distribusi Normal Standar
Berikut ini beberapa hal tentang distribusi normal standar : 1.
Tabel distribusi normal standar disusun untuk menghitung probabilitas nilai- nilai variabel normal standar, yaitu distribusi normal dengan mean nol μ = 0
d an standar d ev iasi satu σ = 1 . Variabel distribu si normal stand ar
menggunakan lambang z. 2.
Karena distribusi normal standar bersifat simetris kiri-kanan sama, maka tabel distribusi normal standar dibuat hanya untuk menghitung bagian sebelah
kanan mean dari distribusi tersebut. Untuk menghitung nilai di sebelah kiri, maka nilai z yang negatif dianggap sama dengan z positif, sehingga tabel
tersebut tetap bisa digunakan. 3.
Nilai-nilai probabilitas yang terdapat dalam tabel tersebut adalah nilai probabilitas antara μ = 0 dan satu nilai z tertentu, bukan antara dua buah nilai z
sembarang.
Nilai z begitu penting karena semua distribusi normal ukuran nilai apapun dapat ditransformasi kedalam satu distribusi nilai, yaitu distribusi nilai z yang disebut
dengan distribusi normal standar.
Distribusi mempunyai dua sifat penting, yaitu : 1.
Rata- rata distribusi z, μ adalah 0
2. Deviasi standar distribusi z, σ adalah 1.
Universitas Sumatera Utara
Distribusi asli dan sesudah ditransformasi dikarenakan semua harga x antara x
1
dan x
2
mempunyai harga z padanan antara z
1
dan z
2
, luas di bawah kurva x antara ordinat x = x
1
dan x = x
2
sama dengan luas di bawah kurva z antara ordinat yang telah ditransformasikan z = z
1
dan z = z
2
. Sekarang banyaknya tabel kurva normal yang diperlukan telah diperkecil menjadi satu, yaitu distribusi normal baku.
2.4 Uji Hipotesis
Dua unsur utama dalam statistik inferensi adalah estimasi dan pengujian hipotesis. Pengujian hipotesis merupakan hal sangat penting dalam statistik inferensi. Dua tipe
pengujian hipotesis, yaitu uji t untuk menguji hipotesis pada parameter tunggal individual dan uji F menguji hipotesis pada parameter-parameter secara simultan.
Pengujian hipotesis dilakukan setelah menghitung estimasi terhadap parameter populasi yang benar dengan serangkaian pertanyaan-pertanyaan yang jauh lebih rumit.
Pengujian hipotesis menentukan apa yang dapat dipelajari tentang alam nyata dari sampel. Apabila hipotesis ditolak dengan menggunakan hasil yang muncul oleh
sampel yang digunakan maka hipotesis dinyatakan benar, keanehan-keanehan yang terjadi bahwa sampel tertentu akan teramati.
Pengujian hipotesis digunakan di berbagai bidang. Sebuah perusahaan memiliki bagian penelitian dan pengembangan yang salah satu tugasnya adalah
menguji produk sebelum dipasarkan. Seorang ahli ekonomi Milton Friedman melakukan uji statistik tentang hubungan antara konsumsi dan pemakai.
Universitas Sumatera Utara
Walaupun para peneliti selalu tertarik untuk mempelajari apakah teori yang dipertanyakan hipotesis didukung oleh estimasi-estimasi yang dihasilkan dari sebuah
sampel yang berasal dari pengamatan-pengamatan alam nyata, nampaknya hampir tidak mungkin untuk membuktikan bahwa suatu hipotesis tertentu adalah benar.
Semua yang dapat dilakukan menyatakan bahwa suatu sampel tertentu cocok atau sesuai dengan hipotesis tertentu. Walaupun hal tersebut tidak dapat membuktikan
bahwa suatu teori tertentu adalah “benar” dengan menggunakan uji hipotesis dengan suatu tingkat keyakinan tertentu. Dalam kasus seperti ini, peneliti menyimpulkan
bahwa sangatlah tidak mungkin hasil sampel akan teramati, jika teori yang dihipotesiskan adalah benar. Jika terdapat bukti yang tidak sesuai dengan validitas
teori, pertanyaan itu sering disimpan sampai data tambahan atau suatu pendekatan baru memberikan jalan terang bagi persoalan itu.
Ada tiga topik yang sangat penting untuk dibicarakan dalam aplikasi pengujian hipotesis pada analisis regresi :
1. Spesifikasi hipotesis yang harus diujikan
2. Keputusan yang digunakan untuk menentukan apakah menolak hipotesis
yang dipertanyakan 3.
Macam kesalahan yang mungkin dihadapi jika aplikasi keputusan menghasilkan kesimpulan yang tidak benar.
2.5 Spesifikasi Hipotesis : Hipotesis Nol dan Hipotesis Alternatif
