Perbedaan Uji T, Uji F, dan Uji Z

Perbedaan Uji T, Uji F, dan Uji Z

A.    Uji T

Uji T untuk sampel independen merupakan prosedur uji T untuk sampel bebas dengan membandingkan rata-rata dua kelompok kasus. Kasus dapat diuji bersifat acak. Pengujian hipotesis yang menggunakan distribusi T sebagai uji statistik. Tabel pengujian disebut tabel T- student. Adapun kriteria data untuk uji T sampel independen:

1.     Data untuk dua sampel bersifat independen.

2.     Sampel acak dari distribusi normal.

Fungsi pengujian T:

1.     Untuk memperkirakan interval rata-rata.

2.     Untuk menguji hipotesis tentang rata-rata suatu tempat.

3.     Untuk mengetahui batas penerimaan suatu hipotesis.

4.     Untuk menguji kelayakan sebuah pernyataan dapat dipercaya atau tidak.

B.    Uji F

Uji F dikenal dengan Uji serentak atau uji Model/Uji Anova, yaitu uji untuk melihat bagaimanakah pengaruh semua variabel bebasnya secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya. Atau untuk menguji apakah model regresi yang kita buat baik/signifikan atau tidak baik/non signifikan. Jika model signifikan maka model bisa digunakan untuk prediksi/peramalan, sebaliknya jika non/tidak signifikan maka model regresi tidak bisa digunakan untuk peramalan. Uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel terikat. Signifikan berarti hubungan yang terjadi dapat berlaku untuk populasi. 

Penggunaan tingkat signifikansinya beragam, tergantung keinginan peneliti, yaitu 0,01 (1%) ; 0,05 (5%) dan 0,10 (10%). Hasil uji F dilihat dalam tabel ANOVA dalam kolom sig. Sebagai contoh, kita menggunakan taraf signifikansi 5% (0,05), jika nilai probabilitas < 0,05, maka dapat dikatakan terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Namun, jika nilai signifikansi > 0,05 maka tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama antara variabel bebas terhadap variabel terikat.

C.    Uji Z

Dalam pengujian Z, data yang diperoleh adalah berdistribusi normal dengan ciri :

1)     Simetrik

2)     Modus = median = rata-rata

3)     Asimtotik, kurva distribusi normal tidak akan menyentuh absisnya

Pengujian Z dapat dilakukan apabila simpangan baku populasi varian (σ) diketahui dan n-nya sejumlah lebih dari 30. Untuk uji perbedaan rata-rata data tunggal dengan Uji Z maka diperoleh dari sampel berpopulasi tinggi. Tabel Z sebenarnya digunakan untuk memudahkan sobat dalam menghitung peluang (kerapatan probablitas) dari distribusi normal. Rumus fungsi kerapatan probabilitas dari distribusi normal adalah

Dimana μ adalah rata-rata, σ adalah standar deviasi dan π = 3,14. Grafik fungsi distribusi normalnya sendiri seperti di bawah ini.

Grafik fungsi distribusi normal tersebut di atas membentang dari minus tak hingga hingga tak hingga. Hanya saja, semakin jauh dengan rata-rata (M1), nilai probabilitas akan semakin mendekati nol.