Jika dalam populasi yang kecil (dimana setiap item data dapat diukur) kita mengenalfrequency distribution, maka dalam populasi yang besar dengan lebih dari satu samples ini kita menyebutnya Sampling Distribusi, yaitu grafik yang menunjukkan berapa frequency (banyak sample) untuk tiap-tiap nilai Sample Mean. Contoh:
di
gambar Sampling Distribution ini, kita bisa lihat ada 250 kelompok
samples dengan nilai Sample Mean antara 1.75-2, ada 170 kelompok samples
dengan nilai Sample Mean antara 15-<1.75, dst.
Sama
seperti frequency distribusi, semakin BESAR nilai Standard Error of
Mean (SE) semakin GEMUK grafik distribusinya semakin TIDAK AKURAT
sample-sample kita mewakili Populasi sebenarnya.
Semakin
Kecil nilai Standard Error of Mean (SE) semakin Kurus grafik
distribusinya semakin AKURAT sample-sample kita mewakili Populasi
sebenarnya.
Sekarang pertanyaannya, bagaimana jika banyaknya kelompok sample Sangat Banyak, misal ratusan..terus bagaimana menghitungnya nya?? (kan rumusnya jadi panjang karena n=1,2,…,ratusan).
Disini ahli statistics telah menghitungnya dan memudahkan kita sebagai panduan:
* Jika banyaknya samples lebih dari 30 kelompok sample, maka Standard Error (SE) dapat dihitung dengan rumus:
* Jika 30 samples atau kurang, maka memakai rumus t-distribution..berikutnya saya jelask
0 komentar:
Posting Komentar