Apa itu Rumus Hipotesis Nol?
Hipotesis nol menganggap bahwa data sampel dan data populasi tidak memiliki perbedaan atau dengan kata sederhana, klaim yang dibuat oleh orang atas data atau populasi tersebut adalah kebenaran yang mutlak dan selalu benar. Jadi, meskipun sampel diambil dari populasi, hasil yang diterima dari studi sampel akan sama dengan asumsi.
Ini dilambangkan dengan H 0 (dilafalkan sebagai 'H not').
Bagaimana cara kerjanya?
Dalam klaim awal hipotesis nol, diasumsikan bahwa asumsi tersebut benar. Misalnya, ada klaim yang menyatakan butuh waktu 30 hari untuk membentuk kebiasaan. Oleh karena itu di sini, akan dianggap benar sampai ada beberapa signifikansi statistik untuk membuktikan bahwa asumsi kita salah, dan tidak perlu waktu 30 hari untuk membentuk suatu kebiasaan. Pengujian hipotesis adalah salah satu bentuk model matematika yang digunakan untuk menerima atau menolak hipotesis dalam rentang tingkat kepercayaan.
Ada 4 langkah yang harus diikuti dalam model ini.
- Langkah pertama adalah menyatakan 2 hipotesis yaitu hipotesis nol dan hipotesis alternatif, sehingga hanya satu yang benar.
- Langkah kedua melibatkan strategi yang menyatakan berbagai metode melalui mana data akan dianalisis.
- Langkah ketiga terdiri dari benar-benar menganalisis kumpulan data yang diperlukan untuk membuat kesimpulan.
- Langkah terakhir dan keempat adalah menganalisis hasil dan membuat keputusan untuk menerima atau menolak hipotesis.
Rumus Hipotesis Nol
“ Rumus Hipotesis Nihil (H 0 ): Parameter = Nilai”Dimana,
- Parameternya adalah asumsi atau pernyataan yang dibuat oleh pihak atau orang yang bersangkutan.
Hipotesis diuji melalui tingkat signifikansi data yang diamati untuk meringkas data teoritis. Untuk perhitungan Deviation from the Claimed data dapat menggunakan rumus;
Deviation Rate = Selisih antara data observasi & data teoritis / data teoritis.
Pengukuran penyimpangan hanyalah alat untuk mempelajari tingkat signifikansi dari keadaan yang diklaim dalam Pengujian Hipotesis Nol.
Contoh Pengujian Hipotesis Nol
Konsep 1: Hipotesis Nol harus memiliki tanda persamaan, atau dengan kata lain Hipotesis ini berarti asumsi tidak ada perbedaan.
Contoh 1
Sebuah tim peneliti sampai pada kesimpulan bahwa jika anak-anak di bawah usia 12 tahun mengonsumsi produk bernama 'ABC', maka kemungkinan pertumbuhan tinggi badan mereka meningkat sebesar 10%. Tetapi dengan mengevaluasi laju pertumbuhan sampel yang diperiksa dengan memilih beberapa anak yang mengonsumsi produk 'ABC' menjadi 9,8%. Jelaskan hipotesis nol dalam kasus yang disediakan.
Solusi: Dalam hal ini, jika asumsi hipotesis nol diambil, maka hasil yang dipilih oleh peneliti akan sesuai dengan kriteria;
H 0 : Parameter = nilai
Dimana parameter yang dipilih oleh peneliti adalah pada konsumsi produk 'ABC' oleh anak dibawah umur 12 tahun terdapat peluang peningkatan laju pertumbuhan sebesar 10%.
Nilai parameternya adalah @ 10%
Dengan demikian dalam mengandaikan hipotesis nol, peneliti akan mengambil nilai parameter @ 10% sebagai asumsi yang diambil.
Konsep 2: Tingkat signifikansi, sebagaimana disebutkan dalam definisi, adalah pengukuran keandalan data aktual dibandingkan dengan data yang diasumsikan atau diklaim dalam pernyataan yang dibuat.
Tingkat signifikansi dapat diuji melalui penilaian deviasi pada data observasi dan data teoritis.
Contoh # 2
Dalam sebuah studi oleh otoritas suatu industri, mereka mengklaim bahwa rata-rata produksi 100 barang, kemungkinan produksi barang yang rusak menjadi 1,5%. Tapi selama studi sampel yang diambil, kemungkinan produksi barang kesalahan hampir 1,55%. Beri komentar tentang situasi berikut.
Larutan
Dalam kasus Uji Hipotesis Nol, fakta yang dianggap sebagai dunia yang benar adalah klaim yang dibuat oleh otoritas bahwa peluang produksi barang cacat adalah 1,5% untuk produksi setiap 100 barang.
Dalam hal ini, tingkat signifikansi dapat diukur melalui deviasi.
Perhitungan Deviation Rate dapat dilakukan sebagai berikut,
- = (1,55% -1,50%) * 100 / 1,50%
Tingkat Deviasi akan menjadi -
- Tingkat Deviasi = 3,33%
Penjelasan
Dalam contoh ini, deviasi dari parameter yang diasumsikan menjadi 3,33%, yang berada dalam kisaran yang dapat diterima, yaitu 1% hingga 5%. Dengan demikian Hipotesis Nol dapat diterima meskipun penilaian sebenarnya berbeda dengan asumsi. Namun dalam kasus deviasi tersebut akan melebihi 5% atau lebih (berbeda dari kondisi ke kondisi), hipotesis perlu ditolak karena asumsi yang dibuat tidak memiliki dasar untuk dibenarkan.
Konsep 3: Ada banyak cara berbeda untuk memverifikasi pernyataan yang dianggap dalam kasus 'hipotesis nol,' salah satu metode adalah dengan membandingkan Rata-rata sampel yang diambil dengan Rata-rata populasi. Dimana istilah 'Mean' dapat didefinisikan sebagai rata-rata dari nilai parameter yang diambil dari jumlah data yang dipilih.
Contoh # 3
Sebuah organisasi ahli setelah studi mereka mengklaim bahwa rata-rata waktu kerja seorang karyawan yang bekerja di industri manufaktur sekitar 9,50 jam per hari untuk menyelesaikan pekerjaan dengan baik. Namun sebuah perusahaan manufaktur bernama XYZ Inc. mengklaim bahwa rata-rata jam kerja karyawannya kurang dari 9,50 jam per hari. Untuk mempelajari klaim, diambil sampel 10 karyawan, dan jam kerja harian mereka dicatat di bawah ini. Rata-rata data sampel yang dipilih adalah 9,34 jam per hari-komentar tentang klaim oleh XYZ Inc.
Larutan
Mari kita gunakan rumus Hipotesis Nol untuk menganalisis situasi.
H 0 : Parameter = nilai yaitu,
Dimana,
- Parameter yang diambil oleh para ahli adalah 'rata-rata jam kerja karyawan yang bekerja di perusahaan manufaktur'.
Nilai yang diambil para ahli adalah 9,50 jam per hari.
- Rata-rata (rata-rata) jam kerja penduduk = 9,50 jam per hari
- Rata-rata (rata-rata) jam kerja sampel = 9,34 jam per hari
Perhitungan Deviation Rate dapat dilakukan sebagai berikut,
- = (9,50-9,34) * 100% / 9,50
Tingkat Deviasi akan menjadi -
- Tingkat Deviasi = 1,68%
Penjelasan
Pada contoh di atas, pernyataan para ahli menyatakan bahwa rata-rata jam kerja seorang karyawan yang bekerja di industri manufaktur adalah 9,50 jam per hari. Sedangkan dalam studi sampel yang diambil rata-rata jam kerja yang keluar menjadi 9,34 jam per hari. Dalam kasus 'hipotesis nol,' pernyataan diambil, atau klaim yang dibuat oleh para ahli diambil sebagai parameter, dan nilai parameter juga diyakini 9,50 jam per hari, seperti yang diklaim oleh pernyataan itu. . Tetapi kita dapat melihat bahwa setelah mempelajari sampel, rata-rata jam menjadi kurang dari jam yang diklaim. Dalam kasus praduga semacam itu, hipotesis semacam itu disebut sebagai 'Hipotesis alternatif'.
Keuntungan
- Ini Memberikan Kerangka Logis untuk Menguji Signifikansi Statistik: Ini membantu untuk menguji hipotesis tertentu dengan bantuan statistik.
- Teknik Dicoba dan Diuji: Metode ini telah diuji belakangan ini, dan ini membantu untuk membuktikan asumsi tertentu.
- Hipotesis Alternatif, yang Berlawanan dengan Hipotesis Nol, bisa Tidak Jelas: Jadi, misalnya, jika ini mengatakan pengembalian reksa dana adalah 8%, maka hipotesis alternatifnya adalah pengembalian reksa dana tidak sama dengan 8%. Dalam uji dua sisi, pengembalian dapat dibuktikan lebih besar dari atau kurang dari sama dengan 8%.
- Ini mencerminkan Penalaran Statistik yang Mendasari yang sama dengan Interval Keyakinan: Nilai-P di excel digunakan untuk pengujian interval kepercayaan.
Kekurangan
- Ini Umumnya Disalahpahami dan Disalahartikan: Kadang-kadang, sulit untuk menyatakan hipotesis nol dan hipotesis alternatif yang sesuai. Ini adalah langkah pertama, dan jika gagal, seluruh eksperimen menganalisis hipotesis akan menjadi salah.
- Uji Nilai-P Tidak Informatif Dibandingkan dengan Interval Keyakinan: Interval keyakinan 5% mungkin tidak signifikan hampir sepanjang waktu.
- Ini Hampir selalu Salah: Hampir selalu, kami mencoba membuktikan bahwa ada signifikansi statistik untuk menolak hipotesis nol. Dalam beberapa kasus, hipotesis ini diterima.
Relevansi dan Penggunaan
Hipotesis Nol terutama digunakan untuk memverifikasi relevansi data statistik yang diambil sebagai sampel dibandingkan dengan karakteristik seluruh populasi dari mana sampel tersebut diambil. Dengan kata sederhana, jika asumsi telah dibuat untuk populasi melalui data sampel yang dipilih, maka hipotesis nol digunakan untuk memverifikasi asumsi tersebut dan mengevaluasi signifikansi sampel.
Hipotesis nol juga umumnya digunakan untuk memverifikasi perbedaan antara prosedur alternatif. Sebagai contoh, katakanlah ada dua cara untuk mengobati penyakit, dan dikatakan bahwa yang satu memiliki efek yang lebih banyak daripada yang lain. Tetapi hipotesis nol mengasumsikan bahwa efek dari kedua perlakuan adalah sama, dan kemudian penelitian dilakukan untuk menemukan signifikansi asumsi tersebut dan variansnya.
