Dalam istilah sederhana, hipotesis merujuk pada anggapan yang harus diterima atau ditolak. Ada dua prosedur pengujian hipotesis, yaitu uji parametrik dan uji non-parametrik, di mana uji parametrik didasarkan pada fakta bahwa variabel diukur pada skala interval, sedangkan pada uji non-parametrik, hal yang sama diasumsikan diukur dalam skala ordinal. Sekarang, dalam uji parametrik, bisa ada dua jenis tes, uji-t dan uji-z.
Artikel ini akan memberi Anda pemahaman tentang perbedaan antara uji-T dan uji-Z secara detail.
Grafik perbandingan
| Dasar untuk Perbandingan | Uji-T | Uji-Z |
|---|---|---|
| Berarti | T-test mengacu pada jenis uji parametrik yang diterapkan untuk mengidentifikasi, bagaimana cara dua set data berbeda satu sama lain ketika varians tidak diberikan. | Uji-Z menyiratkan tes hipotesis yang memastikan apakah rata-rata dua set data berbeda satu sama lain ketika varians diberikan. |
| Berdasarkan | Distribusi siswa-t | Distribusi normal |
| Varians populasi | Tidak dikenal | Diketahui |
| Ukuran sampel | Kecil | Besar |
Definisi uji-T
T-test adalah tes hipotesis yang digunakan oleh peneliti untuk membandingkan rata-rata populasi untuk suatu variabel, diklasifikasikan ke dalam dua kategori tergantung pada variabel interval kurang dari. Lebih tepatnya, uji-t digunakan untuk menguji bagaimana cara yang diambil dari dua sampel independen berbeda.
Uji-T mengikuti distribusi-t, yang sesuai ketika ukuran sampel kecil, dan standar deviasi populasi tidak diketahui. Bentuk distribusi-t sangat dipengaruhi oleh tingkat kebebasan. Tingkat kebebasan menyiratkan jumlah pengamatan independen dalam satu set pengamatan yang diberikan.
Asumsi T-test :
- Semua titik data independen.
- Ukuran sampel kecil. Secara umum, ukuran sampel melebihi 30 unit sampel dianggap besar, jika tidak kecil tetapi tidak boleh kurang dari 5, untuk menerapkan uji-t.
- Nilai sampel harus diambil dan dicatat secara akurat.
Statistik pengujian adalah:
x ̅adalah mean sampel
s adalah contoh standar deviasi
n adalah ukuran sampel
μ adalah rata-rata populasi
Paired t-test : Sebuah uji statistik yang diterapkan ketika dua sampel tergantung dan pengamatan berpasangan diambil.
Definisi uji-Z
Uji-Z mengacu pada analisis statistik univariat yang digunakan untuk menguji hipotesis bahwa proporsi dari dua sampel independen sangat berbeda. Ini menentukan sejauh mana suatu titik data jauh dari rata-rata set data, dalam standar deviasi.
Peneliti mengadopsi uji-z, ketika varians populasi diketahui, pada dasarnya, ketika ada ukuran sampel yang besar, varians sampel dianggap kira-kira sama dengan varians populasi. Dengan cara ini, diasumsikan diketahui, meskipun faktanya hanya data sampel yang tersedia dan uji normal dapat diterapkan.
Asumsi uji-Z :
- Semua pengamatan sampel independen
- Ukuran sampel harus lebih dari 30.
- Distribusi Z adalah normal, dengan mean nol dan varians 1.
Statistik pengujian adalah:
x ̅adalah mean sampel
σ adalah simpangan baku populasi
n adalah ukuran sampel
μ adalah rata-rata populasi
Perbedaan Kunci Antara T-test dan Z-test
Perbedaan antara uji-t dan uji-z dapat digambar dengan jelas berdasarkan alasan berikut:
- Uji-t dapat dipahami sebagai uji statistik yang digunakan untuk membandingkan dan menganalisis apakah rata-rata dari dua populasi berbeda satu sama lain atau tidak ketika standar deviasi tidak diketahui. Sebagai lawan, uji-Z adalah uji parametrik, yang diterapkan ketika standar deviasi diketahui, untuk menentukan, jika rata-rata dari dua set data berbeda satu sama lain.
- Uji-t didasarkan pada distribusi-t Student. Sebaliknya, uji-z bergantung pada asumsi bahwa distribusi rata-rata sampel adalah normal. Distribusi-t dan distribusi normal siswa tampak sama, karena keduanya simetris dan berbentuk lonceng. Namun, mereka berbeda dalam arti bahwa dalam distribusi-t, ada lebih sedikit ruang di tengah dan lebih banyak di ekor.
- Salah satu syarat penting untuk mengadopsi uji-t adalah varians populasi tidak diketahui. Sebaliknya, varians populasi harus diketahui atau diasumsikan dikenal dalam kasus uji-z.
- Uji-Z digunakan untuk ketika ukuran sampel besar, yaitu n> 30, dan uji-t sesuai ketika ukuran sampel kecil, dalam arti bahwa n <30.
Kesimpulan
Pada umumnya, uji-t dan uji-z adalah tes yang hampir serupa, tetapi kondisi untuk penerapannya berbeda, artinya uji-t sesuai ketika ukuran sampel tidak lebih dari 30 unit. Namun, jika lebih dari 30 unit, z-test harus dilakukan. Demikian pula, ada kondisi lain, yang memperjelas tes mana yang harus dilakukan dalam situasi tertentu.
