session one:Graphing data

The story

You work for a company that produces pressure treated lumber products. Chromated copper arsenate, or CCA, is commonly used by your industry to make wood less susceptible to rot and insect damage. However, CCA has come under attack by groups worried about potential health risks associated with lumber treated in this manner. You are investigating the viability of a new, entirely organic compound that may be able to replace CCA, maintaining the quality standards of your products and satisfying public interest groups. You have conducted a study and saved the results in the worksheet PRESSURE.MTW:

In your study, you attempted to simulate how well CCA and the new organic compound protect wood over a 60 year period. Uniform planks of pine were treated with both products at three standard saturation levels and then placed in an aging chamber. The planks were then tested for their load bearing properties to see how well the different treatment regiments preserved the wood.

The variable Solution recorded whether the product used was CCA (Solution = 1) or organic (Solution = 2).

Retention states the amount of solution applied to each plank: 0.25 pounds of preservative per cubic foot of wood, the standard for above ground applications, 0.8 lbs/cubic foot, the standard for foundation piles, and 2.5 lbs/cubic foot, the standard for salt water applications.

The values listed in Hours are the number of hours each plank spent in the aging chamber. One hour is considered equivalent to one year of exposure to the elements.

Load lists the maximum load weight in pounds for each plank following the preservative treatment and aging process.

You have been asked to present these findings to your group manager and have set the following objectives for yourself:

· Create two graphs that best represent the data.

· Edit the graphs for clarity.

· Combine the graphs in a layout.

· Prepare a short report discussing what the graphs say about the data, and include the graphs in this document.
What you will learn

In this session, you will learn how to:

· Choose an appropriate graph.

· Apply common graph options when creating a graph.

· Explore graphed data without altering the graph.

· Select and edit the attributes of different graph items.

· Alter the variable used to create a graph.

· Add items to a graph.

· Use a grouping variable to alter the display of a graph.

· Create a layout of several graphs.

· Edit a Minitab graph in other software applications.

· Use command language to create graphs. Read More......

uji validitas

Instrumen utama yang akan dipakai dalam penelitian ini adalah kuisioner atau daftar pertanyaan yang ditujukan kepada wali murid. Kuisioner penelitian dibuat mengacu terhadap hasil wawancara beberapa wali murid, brosur yang dikeluarkan oleh pihak sekolah, buku penunjang dan hasil penelitian dari Departemen Pendidikan Nasional dengan Lembaga Penelitian Universitas Pendidikan Indonesia.

Validitas menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur itu mengukur apa yang ingin diukur. Semakin tinggi suatu validitas variabel maka tes tersebut akan mengenai sasarannya (valid). Uji validitas penelitian harus diukur untuk menjamin didapatnya data yang benar-benar menggambarkan fenomena yang ingin diukur. Langkah-langkah pengujian validitas:

a. Mendefinisikan secara operasional konsep yang akan diukur dengan cara :

1. Mencari definisi atau konsep yang akan diukur yang telah ditulis para ahli dalam literatur.

2. Jika tidak ada definisi atau konsep dalam literatur, maka tugas penelitilah untuk membuat definisi dan rumusan tersebut.

3. Menanyakan langsung kepada calon responden penelitian mengenai aspek-aspek konsep yang akan diukur. Dari jawaban yang diperoleh, peneliti dapat membuat kerangka konsep.

b. Melakukan uji coba skala pengukuran terhadap sejumlah responden. Jumlah responden untuk uji coba minimal 30 responden untuk memenuhi syarat normalitas data yang sangat diperlukan dalam perhitungan statistik.

c. Mempersiapkan tabel tabulasi jawaban

d. Menghitung korelasi antar variabel untuk mengetahui keterkaitan antar variabel. Pengujiannya dengan menggunakan hipotesis statistik sebagai berikut :

H₀ : = 0

H₁ : ¹ 0

Statistik uji :

(2.7)

Dimana :

x_i = skor elemen pertanyaan ke-i.

y_i = skor total variabel elemen pertanyaan ke-i.

n = jumlah responden.

Kesimpulan : Tolak H₀, jika _xy > , sehingga dapat dikatakan bahwa elemen tersebut tidak berkorelasi dengan elemen pertanyaan lain yang masih dalam satu dimensi. Hal ini berarti bahwa pernyataan-pernyataan tersebut memiliki validitas konstrak atau terdapat konsistensi internal dalam pernyataan-pernyataan tersebut. Konsistensi internal adalah pernyataan-pernyataan tersebut mengukur aspek yang sama. Korelasi yang negatif menunjukkan bahwa pernyataan tersebut bertentangan dengan pernyataan lainnya.

Read More......

Gambaran umum statistika Deskripftif dengan statistika Infrensia

Generalisasi yang berhubungan dengan inferensia statistik selalu mempunyai sifat tak pasti, karena kita mendasarkan pada informasi parsial yang diperoleh dari sehagian data. Untuk mernperhitungkan ketakpastian ini pengetahuan mengenai teori peluang mutlak diperlukan. Dengan membuang beberapa bukti yang memerlu­kan pengetahuan kalkulus diferensial dan integral, seseorang dapat mempelajari prosedur-prosedur statistik cukup banyak dengan berbekal hanya aljabar yang diperolehnya di sekolah menengah atas.

Semua usaha telah ditempuh untuk disajikan, sehingga semua bidang studi dapat mengambil manfaat sebesar-besarnya, apakah itu bidang ilmu pengetahuan alam, psikologi, bisnis, pertanian, ataupun kedokteran. Teknik dasar bagi pengumpulan dan analisis data adalah sama, tidak tiergantung pada bidang terapannya. Misalnya seorang ahli kimia melaksanakan suatu percobaan yang melibatkan tiga peubah dan kemudian mengukur jumlah produk yang dihasilkan­nya. Hasilnya kemudian dianalisis dengan prosedur statistik. Prosedur yang^,sama dapat pula digunakan untuk menganalisis hasil gabah yang dipemleh dari suatu percobaan pernupukan yang menggunakan tiga macam pupuk; at.rupun untuk menganalisis banyaknya produk yang cacat yang dihasilkan oleh tiga huah mesin. Banyak metode statistik yang pada mulanya diterapkan dalam` bidang pertanian kemudian terbukti bermanfaat pula bagi bidang-bidang terapan lainnya.

Pada masa kini banyak perusahaan yang berpandangan maju mempekerjakan statistikawan untuk ditempatkan pada bagian proses pengendalian rnutu, atau membantu dalam program-program periklanan serta penjualan hasil produknya. Dalam bisnis, statistikawan dapat berperan dalam pengarribilan keputusan, mcnganalisis data deret waktu, atau rnernbuat bilangan indeks. Mem,rng, statistika adalah suatu alat ampuh jika diterapkan dengan henar. Penggunaan prosedur statistik secara sembarangan hanya akan membawa pada kesimpulan yang salah. Kita harus berhati-hati untuk menerapkan hanya prosedur yang benar dan efisien pada suatu kondisi tertentu, agar memperoleh informasi maksimum dari data yang dimiliki.

Prosedur yang digunakan untuk menganalisis kelompok data bergantung pada metode yang digunakan untuk mengumpulkan data tersebut. karena alasan ini, sangatlah diharapkan agar para peneliti atau siapa saja yang menggunakan statistika untuk berkonsultasi dengan statistikawan sejak dari awal perencanaan sampai hasil akhirnya dianalisis dan disimpulkan Read More......

apa yang dimaksud dengan metode statistika ?

Metode statistik adalah prosedur-prosedur yang digunakan dalam pengumpul­an, penyajian, analisis, dan penafsiran data. Kita akan mengelompokkan metode­-metode tersebut ke dalam dua kelompok besar, yaitu statistika deskriptif dan inferensia statistik. Pertama-tama marilah kita menengok ke statistika deskriptif.

Read More......

sampel acak sederhana

DEFINISI sampel Acak Sederhana. Suatu contoh acak sederhana n penga­matan adalah suatu contoh yang dipilih sedemikian rupa sehingga setiap himpunan bagian yang berukuran n dari populasi tersebut mempunyai peluang terpilih yang sama.

Untuk populasi terhingga yang kecil, proses pengambilan contoh acak sederhana relatif mudah, namun dengan semakin besarnya populasi, proses ini menjadi semakin rumit. Untuk populasi terhingga yang kecil kita dapat menuliskan setiap anggota pada sepotong kertas kecil dan memasukkan ke dalam suatu wadah. Untuk mendapatkan contoh acak berukuran S, misalnya, kita cukup mengambil lima potong kertas dari wadah tersebut. Jika potongan-potongan kertas itu diaduk merata, maka setiap lima potong kertas mempunyai peluang terpilih yang sama.

Metode pengambilan contoh acak sederhana demikian ini dapat menjadi semakin rumit dan makan waktu bila populasinya semakin besar. Selain itu dapat timbul pertanyaan apakah semua potongan kertas tersebut telah benar-benar tercampur merata atau belum sebelum pengambilan contoh dilakukan. Sebuah cara yang lebih baik dan mungkin lebih menghemat waktu ialah dengan menggunakan tabel angka acak.

Read More......

apa itu sampel ?

DEFINISI Sampel.Sampel adalah suatu himpunan bagian dari populasi.

Kalau kita menginginkan kesimpulan dari contoh terhadap populasi menjadi sah, kita harus mendapatkan contoh yang mewakili. Kita sering kali tergoda untuk mengambil anggota populasi yang memudahkan kita. Cara demikian ini dapat membawa pada kesimpulan yang salah mengenai populasi. Prosedur pengambilan contoh yang menghasilkan kesimpulan yang konsisten terlalu tinggi atau terlalu rendah mengenai suatu ciri populasi dikatakan berbias. Untuk menghilangkan kemungkinan bias ini, kita perlu mengambil contoh acak sederhana, atau lebih singkat lagi sampel acak.

Read More......

apa itu populasi ?

DEFINISI Populasi. Populasi adalah keseluruhan pengamatan yang menjadi perhatian kita.

Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi. Seandainya ada 600 siswa di sekolah itu yang kita golongkan menurut golorigan darahnya, maka dikatakan kita mempunyai populasi berukuran 600. Bilangan-­bilangan yang dituliskan pada sekumpulan kartu, tinggi badan penduduk di suatu kota, dan panjang ikan di sebuah danau, adalah teladan populasi terhingga. Percobaan pelemparan dadu yang disebutkan di atas membangkitkan suatu populasi takhingga. Begitu pula, pengamatan yang `diperoleh dari pengukuran tekanan udara setiap hari dari masa lalu hingga di waktu mendatang, atau semua pengukuran kedalaman sehuah danau dari segala posisi yang dapat diambil, adalah gambaran mengenai populasi takhingga. Hal ini berlaku pula seandainya Anda memperhatikan umur suatu jenis aki tertentu Yang diproduksi secara massal di seluruh negeri.

Dalam inferensia statistik kita ingin memperoleh kesimpulan mengenai 'populasi, meskipun kita tidak mungkin atau tidak praktis untuk mengamati keseluruhan individu yang menyusun populasi. Misalnya saja, dalam usaha menentukan umur rata-rata suatu lampu pijar jenis tertentu, adalah tidak mungkin untuk menguji semua lampu pijar kalau kita masih ingin menjualnya. Biaya yang besar lebih sering menjadi faktor penghalang untuk mengamati semua anggota populasi. Oleh karena itu, kita terpaksa menggantungkan pada sebagian anggota populasi untuk membantu kita menarik kesimpulan mengenai populasi tersebut. Ini membawa kita pada teori penarikan contoh.

Read More......