Modul 5: Sampel Random dan Distribusi Teoretis

  1. Populasi dan Sampel

A. Pengambilan Sampel

B Sifat Sifat Sampel

  1. Distribusi Normal, t, dan F

A. Distribusi Normal

B. Distribusi t

C. Distribusi F

  1. Menjelaskan pengertian sampel random dan populasi
  1. Melakukan pengambilan sampel dengan bebrapa cara
  1. Menjelaskan sifat-sifat sampel
  1. Menghitung probabilitas untuk data yang berdistribusi normal
  1. Menghitung probabilitas untuk data yang berdistribusi t
  1. Menghitung probabilitas untuk data yang berdistribusi F

Berdasar Ukuran

Ukuran Populasi Besar

Ukuran Populasi Kecil

1. Lotere

2. Tabel Bilangan Random

1. Populasi diberi nomor urut 1-N

2. Buat Lotere dengan nomor 1-N

3. Kocok Lotere supaya setiap nomor mempunyai kemungkinan sama untuk terambil

4. Ambil lotere sebanyak n ( pengambilan dilakukan satu per satu), nomor yang terpilih merupakan nomor populasi yang terambil menjadi sampel. Apabila pengambilan dengan pengembalian, nomor yang terambil boleh terambil lagi dan sebaliknya.

1. Populasi diberi nomor urut 1-N

2. Pilih satu angka secara random dari tabel bilangan random (apabila N terdiri dari k digit maka pembicaraan pada tabel bilangan random dimulai dari angka terpilih tadi sebanyak k digit).

3. Lanjutkan pemilihan pada tabel bilangan random dengan k digit berikutnya, demikian sebanyak n kali. Untuk pengambilan sampel dengan pengembalian, apabila terambil nomor yang sama di perbolehkan; dan sebaliknya

Jika ukuran sampel makin besar maka mean sampel makin mendekati mean populasi dengan ketepatan yang makin besar karena sebaranya semakin kecil.

Pengertian Sampel

Sampel → bagian dari populasi yang menjadi objek penelitian. Hasil pengukuran atau karakteristik dari sampel disebut “statistik”.

Alasan perlunya pengambilan sampel

  1. Keterbatasan waktu, tenaga dan biaya.
  1. Lebih cepat dan lebih mudah
  1. Memberi informasi yang lebih banyak dan
    dalam.
  1. Dapat ditangani lebih teliti.

Relatif mudah

Berdasar Teknik Pengambilan Sample

  1. Probability Sampling (Random Sample)
  1. Non Probability Sampling (Non Random Sample)

Distribusi Sampling

Distribusi diskrit

Distribusi Kontinyu

Sifat-sifat penting distribusi normal

Sifat distribusi t