Pengujian hipotesis adalah metode yang digunakan oleh banyak analis di sektor swasta dan pemerintah untuk membuat pernyataan atau asumsi yang mungkin tentang data populasi.
Jika Anda telah berurusan dengan atau mempelajari data populasi, Anda pasti menemukan alat pengujian hipotesis yang vital ini.
Banyak metode yang dapat digunakan untuk membuat asumsi, tetapi tidak semuanya memberikan akurasi yang lebih tinggi.
Dan jika Anda tidak yakin dengan data Anda tetapi tetap ingin menggunakannya, ini bisa berisiko bagi organisasi Anda.
Pengujian hipotesis adalah strategi yang baik untuk mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi. Ini telah berperan dalam analisis populasi.
Pada artikel ini, saya akan membahas apa itu pengujian hipotesis, cara kerjanya, manfaatnya, dan kasus penggunaannya.
Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari kita mulai!
Apa itu Pengujian Hipotesis?
Pengujian hipotesis adalah metode inferensi statistik yang digunakan analis untuk menguji apakah data populasi yang tersedia cukup mendukung hipotesis tertentu dan membuat asumsi darinya.
Melalui metode ini, analis dapat dengan mudah menilai suatu hipotesis dan menentukan seberapa akurat asumsi tersebut berdasarkan data yang ada.
Dengan kata sederhana, ini adalah proses pengujian berdasarkan statistik inferensial yang memungkinkan Anda mengambil keputusan tentang data populasi berdasarkan data sampel yang dikumpulkan.
Secara umum, hampir tidak mungkin bagi analis untuk menemukan properti atau parameter tertentu dari seluruh populasi. Tetapi melalui pengujian hipotesis, Anda dapat membuat prediksi dan keputusan yang tepat berdasarkan data sampel dan keakuratannya.
Jenis Pengujian Hipotesis
Berbagai jenis pengujian hipotesis adalah:
- Hipotesis Null: Statistik menunjukkan bahwa data sampel tiba-tiba, dan tidak ada korelasi antara kedua variabel dalam data sampel yang diberikan.
- Hipotesis Alternatif: Ini menunjukkan tesis utama dan menentang hipotesis nol. Ini adalah kekuatan pendorong utama dalam proses pengujian karena menunjukkan korelasi antara dua variabel dalam data sampel.
- Hipotesis Non-Arah: Jenis pengujian hipotesis ini berfungsi sebagai hipotesis dua sisi. Ini menggambarkan bahwa tidak ada arah antara dua variabel dalam data sampel dan nilai sebenarnya tidak sama dengan nilai prediksi.
- Hipotesis Directional: Hipotesis direksional menggambarkan beberapa hubungan antara dua variabel. Di sini, satu variabel dalam data sampel dapat mempengaruhi variabel lainnya.
- Hipotesis Statistik: Ini membantu analis mengevaluasi apakah data dan nilai memenuhi hipotesis tertentu. Ini sangat berguna dalam membuat pernyataan dan asumsi mengenai hasil parameter populasi sampel.
Selanjutnya, mari kita bahas metode pengujian hipotesis.
Metode Pengujian Hipotesis
Untuk menilai apakah hipotesis tertentu benar atau tidak, sebagai seorang analis, Anda memerlukan banyak bukti yang masuk akal untuk menyimpulkan. Dalam proses pengujian ini, hipotesis nol dan alternatif disiapkan sebelum memulai penilaian.
Pengujian hipotesis tidak hanya melibatkan satu metode tetapi banyak untuk menilai apakah data sampel menguntungkan. Sebagai seorang analis, Anda harus mempertimbangkan data dan ukuran sampel dan memilih metode pengujian hipotesis mana yang cocok untuk Anda.
Pengujian Normalitas
Ini adalah metode pengujian hipotesis standar untuk menganalisis distribusi reguler dalam data sampel. Selama proses pengujian, apakah titik-titik data yang dikelompokkan di sekitar rata-rata berada di bawah atau di atas rata-rata diperiksa.
Dalam pengujian statistik ini, kemungkinan poin berada di atas atau di bawah rata-rata adalah sama. Kurva lonceng terbentuk, dan terdistribusi secara merata di kedua sisi rata-rata.
Pengujian Uji-Z
Ini adalah jenis pengujian hipotesis lain yang digunakan ketika data populasi terdistribusi secara normal. Ini menguji bahwa rata-rata dari dua parameter populasi terpisah berbeda ketika varian data diketahui oleh Anda.
Selama menganalisis data populasi, kemungkinan besar Anda akan menggunakan tipe ini ketika ukuran sampel data lebih dari tiga puluh. Selain itu, teorema limit pusat adalah alasan lain yang membuat Z-Test cocok, karena teorema menyatakan ketika ukuran sampel bertambah, sampel terdistribusi secara normal.
Pengujian Uji-T
Pengujian hipotesis T-Test akan digunakan oleh Anda ketika ukuran sampel terbatas dan biasanya terdistribusi. Secara umum, ketika ukuran sampel di bawah 30, dan standar deviasi parameter tidak Anda ketahui, ini terutama diterapkan.
Saat Anda melakukan Uji-T, Anda melakukannya untuk menghitung interval kepercayaan dari data populasi tertentu.
Uji Chi-Square
Uji chi-square adalah proses pengujian hipotesis populer yang sering digunakan untuk menilai kesesuaian dan integritas distribusi data.
Sumber: wikipedia.org
Namun, alasan utama Anda akan menggunakan tipe hipotesis ini adalah ketika Anda ingin menguji varians populasi terhadap varians populasi dari nilai yang diasumsikan atau diketahui. Uji Chi-Square yang berbeda dilakukan, tetapi jenis yang paling umum adalah uji Chi-Square varians dan independensi.
Pengujian ANOVA
Disingkat Analysis of Variance, ini adalah metode pengujian statistik yang membantu membandingkan kumpulan data dari dua sampel. Namun, ini memungkinkan Anda untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata sekaligus.
Ini juga menjelaskan variabel dependen dan variabel independen dari data sampel. Penggunaan ANOVA sangat mirip dengan penggunaan Z-Test dan T-Test, tetapi dua yang terakhir dibatasi hanya pada dua cara.
Bagaimana Cara Kerja Pengujian Hipotesis?
Setiap analis yang menggunakan pengujian hipotesis menggunakan data sampel acak untuk analisis dan pengukuran. Selama pengujian, data sampel acak digunakan untuk pengujian hipotesis nol dan hipotesis alternatif.
Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, hipotesis nol dan hipotesis alternatif sama sekali eksklusif, dan selama hasil pengujian, hanya satu yang benar.
Namun, ada beberapa kasus ketika hipotesis nol ditolak; hipotesis alternatif tidak selalu benar.
Sumber: Langkah-Langkah Analytics
nilai-p: Saat proses pengujian dimulai, nilai-p atau nilai probabilitas dilibatkan, dan ini menunjukkan apakah hasilnya signifikan atau tidak. Tidak hanya itu, nilai p juga menunjukkan probabilitas terjadinya kesalahan dalam menolak atau tidak menolak hipotesis nol selama pengujian. Nilai p yang dihasilkan adalah 0 atau 1, yang kemudian dibandingkan dengan tingkat signifikansi atau tingkat alfa.
Tingkat signifikansi di sini menentukan risiko yang dapat diterima sambil menolak hipotesis nol selama pengujian. Penting untuk diingat bahwa hasil uji hipotesis dapat menyebabkan dua jenis kesalahan:
- Kesalahan tipe 1 terjadi ketika hasil tes menolak hipotesis nol meskipun itu benar.
- Kesalahan tipe 2 muncul ketika hipotesis nol diterima oleh hasil sampel meskipun salah.
Semua nilai yang menyebabkan penolakan hipotesis nol disimpan di daerah kritis. Dan itu adalah nilai kritis yang memisahkan wilayah kritis dari yang lain.
Langkah-langkah Melakukan Pengujian Hipotesis
Sumber: Sedang
Pengujian hipotesis terutama melibatkan empat langkah:
- Tentukan Hipotesis: Pada langkah pertama, tugas Anda sebagai seorang analis adalah mendefinisikan dua hipotesis sehingga hanya satu yang benar. Hipotesis nol akan menyatakan tidak ada perbedaan rata-rata BMI, sedangkan hipotesis alternatif akan menyatakan bahwa ada perbedaan bermakna rata-rata BMI.
- Rencanakan: Pada langkah selanjutnya, Anda perlu merancang rencana analisis tentang bagaimana Anda dapat menganalisis data sampel. Sangat penting bagi Anda untuk melakukan pengambilan sampel dan mengumpulkan data sampel untuk memastikannya dirancang untuk menguji hipotesis Anda.
- Analisis Data Sampel: Setelah memutuskan bagaimana Anda akan mengevaluasi data, sekarang saatnya untuk memulai prosesnya. Anda harus menganalisis data sampel secara fisik sehingga tidak ada redundansi. Saat menganalisis data, Anda harus memeriksa apakah sampel tidak bergantung satu sama lain dan kedua ukuran sampel cukup besar.
- Hitung Statistik Uji: Pada tahap ini, Anda harus menghitung statistik uji dan menemukan nilai-p. Nilai p akan ditentukan dengan mengasumsikan bahwa hipotesis nol benar.
- Menilai Hasil: Pada langkah terakhir, Anda perlu menilai hasil uji hipotesis. Di sini, Anda akan memutuskan apakah akan menolak hipotesis nol atau menyatakan masuk akal berdasarkan data sampel.
Sekarang, kita akan mengeksplorasi manfaat dari pengujian hipotesis.
Manfaat Pengujian Hipotesis
Manfaat dari pengujian hipotesis adalah:
- Ini membantu Anda menganalisis kekuatan klaim Anda pada keputusan data.
- Sebagai seorang analis, ini memungkinkan Anda menciptakan lingkungan yang andal untuk memutuskan data sampel.
- Ini memungkinkan Anda menentukan apakah data sampel yang terlibat dalam pengujian hipotesis signifikan secara statistik.
- Ini bermanfaat untuk menilai reliabilitas dan validitas hasil tes dalam proses pengujian sistematis apa pun.
Ini membantu Anda dalam mengekstrapolasi data dari tahap sampel ke populasi yang lebih besar tergantung kebutuhan.
Gunakan Kasus Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis digunakan di berbagai sektor untuk menebak keakuratan data sampel secara tepat. Beberapa contoh dunia nyata dari pengujian hipotesis adalah:
#1. Uji klinis
Pengujian hipotesis banyak digunakan selama uji klinis karena membantu profesional medis memutuskan apakah obat, perawatan, atau prosedur baru akan efektif atau tidak berdasarkan data sampel.
Seorang dokter mungkin berpikir bahwa pengobatan dapat mengurangi kadar kalium pada beberapa pasien. Dokter mungkin mengukur kadar potasium sekelompok pasien sebelum melakukan perawatan dan memeriksa kadarnya lagi.
Selanjutnya, dokter melakukan pengujian hipotesis dimana H0: Uafter = Ubefore, dan ini menandakan kadar kalium sama dengan sebelumnya setelah melakukan pengobatan. Hipotesis lain menunjukkan Ha: Uafter < Ubefore, artinya kadar kalium mengalami penurunan setelah dilakukan perlakuan.
Sehingga jika p-value kurang dari tingkat signifikansi, maka dokter dapat menyimpulkan bahwa pengobatan tersebut dapat menurunkan kadar kalium.
#2. Manufaktur
Pengujian hipotesis digunakan di pabrik manufaktur untuk membantu pengawas memutuskan apakah metode atau teknik baru itu efektif atau tidak.
Misalnya, beberapa unit manufaktur mungkin menggunakan pengujian hipotesis untuk mengetahui apakah metode baru tersebut membantu mereka mengurangi jumlah produk cacat per batch. Misalkan jumlah produk cacat adalah 300 per batch.
Pabrikan harus menentukan rata-rata jumlah produk cacat yang diproduksi sebelum dan sesudah menggunakan metode tersebut. Mereka dapat melakukan pengujian hipotesis dan menggunakan hipotesis H0: Uafter = Ubefore, dimana rata-rata produk cacat yang dihasilkan setelah penerapan metode baru sama dengan sebelumnya.
Hipotesis lain menunjukkan bahwa HA:Uafter tidak sama dengan Ubefore, artinya jumlah produk cacat yang dihasilkan setelah penerapan metode baru tidak sama.
Setelah dilakukan pengujian, ketika nilai p kurang dari tingkat signifikansi, maka unit manufaktur dapat menyimpulkan bahwa jumlah produk cacat yang dihasilkan telah berubah.
#3. Pertanian
Uji hipotesis sering digunakan untuk mengetahui apakah pupuk atau pestisida menyebabkan pertumbuhan dan kekebalan pada tanaman. Ahli biologi dapat menggunakan pengujian untuk membuktikan bahwa tanaman tertentu dapat tumbuh lebih dari 15 inci setelah menggunakan pupuk baru.
Ahli biologi mungkin menggunakan pupuk selama satu bulan untuk mengumpulkan data sampel. Ketika ahli biologi melakukan tes, salah satu hipotesisnya adalah H0 U=15 inci, yang menunjukkan bahwa pupuk tidak meningkatkan rata-rata pertumbuhan tanaman.
Hipotesis lain menunjukkan HA: U > 15 inci, artinya pupuk menyebabkan peningkatan rata-rata pertumbuhan tanaman. Setelah menguji ketika nilai-p kurang dari tingkat signifikansi, ahli biologi sekarang dapat membuktikan bahwa pupuk menyebabkan pertumbuhan lebih banyak dari sebelumnya.
Sumber Belajar
#1. Statistik: Pengenalan Langkah demi Langkah oleh Udemy
Udemy menawarkan kursus tentang statistik di mana Anda akan mempelajari pengantar statistik langkah demi langkah, yang mencakup pengujian hipotesis. Kursus ini berisi contoh dan pelajaran dari mantan data scientist Google untuk membantu Anda menguasai interval keyakinan, uji hipotesis, dan lainnya.
#2. Statistik Penting untuk Analisis Data oleh Udemy
Kursus Udemy tentang statistik esensial untuk analisis data ini akan membantu Anda mempelajari statistik dengan proyek dunia nyata, aktivitas menyenangkan, uji hipotesis, distribusi probabilitas, analisis regresi, dan banyak lagi.
#3. Statistik untuk Ilmu Data dan Analisis Bisnis
Kursus statistik untuk ilmu data dan analisis bisnis ini ditawarkan oleh Udemy yang akan membantu Anda mempelajari pengujian hipotesis. Ini mencakup berbagai topik statistik, memungkinkan ilmuwan data dan analis bisnis untuk mempelajari dan menguasainya. Ini mencakup statistik inferensial dan deskriptif bersama dengan analisis regresi.
#4. Pengujian Hipotesis oleh Jim Frost
Buku ini tersedia di Amazon dan merupakan panduan intuitif untuk membantu analis membuat keputusan berdasarkan data.
Ini mencakup cara kerja tes hipotesis, mengapa Anda membutuhkannya, cara efektif menggunakan interval kepercayaan, nilai-p, tingkat signifikansi, dan banyak lagi topik lainnya.
#5. Pengujian Hipotesis oleh Scott Hartshorn
Buku ini unik dengan contoh visualnya dan paling baik untuk pemula yang mencari panduan cepat tentang pengujian hipotesis.
Ini akan memperkenalkan Anda pada pentingnya statistik, jenis, dan cara kerjanya. Anda tidak perlu memiliki pengetahuan statistik yang mendalam sebelumnya, tetapi menjelaskan semuanya secara intuitif.
Kata Akhir
Pengujian hipotesis membantu memverifikasi asumsi dan kemudian mengembangkan data statistik berdasarkan penilaian. Ini digunakan di banyak sektor, mulai dari manufaktur dan pertanian hingga uji klinis dan TI. Metode ini tidak hanya akurat tetapi juga membantu Anda membuat keputusan berdasarkan data untuk organisasi Anda.
Selanjutnya, simak sumber belajar untuk menjadi analis bisnis.
