menu

PROFIL DAFTAR ISI FREE DOWNLOAD 

Rabu, 21 Maret 2012

Sampling Distribution (Distribusi Sampling)

Terms (refreshing)








The Sampling Distribution 
The sampling distribution of the sample mean is the probability distribution of the population of all possible sample means obtained from sample size n


Sampling a Normally Distributed Population

Assume that the population from which a sample of n measurement selected is normally distributed with mean μ and standard deviation σ. Then the population of all possible sample means:













The Central Limit Theorem
• If the sample size n is large, then the population of all possible means is approximately normally distributed
   (with mean and standard deviation), no matter what probability distribution describes the sample population.

• If the sample size is at least 30, then for any sampled population the population of all possible sample means
   is approximately normally distributed.


Unbiasedness, Minimum Variance Estimates, and Some Application
• The sampling distribution of a sample statistic is the probability distribution of the population of all possible
   values of the sample statistic


• Sampel yang baik diperoleh dengan memperhatikan hal-hal berikut :
1. keacakannya (randomness)
2. ukuran
3. teknik penarikan sampel (sampling) yang sesuai dengan kondisi atau sifat populasi

• Sampel Acak = Contoh Random → dipilih dari populasi di mana setiap anggota populasi memiliki peluang  
   yang sama terpilih menjadi anggota sampel.


• Berdasarkan Ukurannya, maka sampel dibedakan menjadi :
a. Sampel Besar jika ukuran sampel (n) ≥ 30
b. Sampel Kecil jika ukuran sampel (n) < 30

• Beberapa Teknik Penarikan Sampel :
a. Penarikan Sampel Acak Sederhana (Simple Randomized Sampling)
   Pengacakan dapat dilakukan dengan : undian, tabel bilangan acak, program komputer.

b. Penarikan Sampel Sistematik (Systematic Sampling)
   Tetapkan interval lalu pilih secara acak anggota pertama sampel
   Contoh : Ditetapkan interval = 20
   Secara acak terpilih : Anggota populasi ke-7 sebagai anggota ke-1 sampel maka :
   Anggota populasi ke-27 menjadi anggota ke-2 sampel
   Anggota populasi ke-47 menjadi anggota ke-3 sampel, dst.

c. Penarikan Sampel Berlapis (Stratified Sampling)
   Populasi terdiri dari beberapa kelas/kelompok. Dari setiap kelas diambil sampel secara acak.
  Perhatikan !!!!
  Antar Kelas bersifat (cenderung) berbeda nyata (heterogen). Anggota dalam suatu kelas akan (cenderung)
  sama (homogen).
  Contoh :
  Dari 1500 penumpang KA (setiap kelas memiliki ukuran yang sama) akan diambil 150 orang sebagai
  sampel, dilakukan pendataan tentang tingkat kepuasan, maka sampel acak dapat diambil dari :
  Kelas Eksekutif : 50 orang
  Kelas Bisnis : 50 orang
  Kelas Ekonomi : 50 orang



d. Penarikan Sampel Gerombol/Kelompok (Cluster Sampling)
  Populasi juga terdiri dari beberapa kelas/kelompok Sampel yang diambil berupa kelompok bukan individu
  anggota
  Perhatikan !!!!
  Antar Kelas bersifat (cenderung) sama (homogen). Anggota dalam suatu kelas akan (cenderung) berbeda
  (heterogen).
  Contoh :
  Terdapat 40 kelas untuk tingkat II Jurusan Ekonomi-GD, setiap kelas terdiri dari 100 orang. Populasi
  mahasiswa kelas 2, Ekonomi-UGD = 40 × 100 = 4000.
  Jika suatu penelitian dilakukan pada populasi tersebut dan sampel yang diperlukan = 600 orang, maka
  sampel dapat diambil dari 6 kelas.... Dari 40 kelas, ambil secara acak 6 kelas.


e. Penarikan Sampel Area (Area Sampling)
  Prinsipnya sama dengan Cluster Sampling. Pengelompokan ditentukan oleh letak geografis atau administratif.
  Contoh : Pengambilan sampel di daerah JAWA BARAT, dapat dilakukan dengan memilih secara acak
  KOTAMADYA tempat pengambilan sampel, misalnya terpilih, Kodya Bogor, Sukabumi dan Bandung.






Distribusi Sampling 1 Nilai Rata-Rata
Beberapa notasi :
n : ukuran sampel                                                  N : ukuran populasi
x : rata-rata sampel                                                μ : rata-rata populasi
s : standar deviasi sampel                                        σ : standar deviasi populasi
μx: rata-rata dari semua rata-rata sampel
σ x : standar deviasi antar semua rata-rata sampel = standard error = galat baku









































3. Distribusi Sampling Bagi Beda 2 Rata-rata

Tidak ada komentar:

Poskan Komentar