Jenis Uji T statistik atau T Test terbagi menjadi dua. Uji T termasuk dalam salah satu uji statistik parametrik. Uji T atau T Test ini memiliki fungsi penting dalam melakukan pengujian perbandingan. Anda bisa menggunakan jenis analisis ini untuk melakukan pengujian atau membedakan sebuah data.
Jenis Uji T Statistik, Salah Satu Jenis Uji Statistik Parametrik
Uji statistik parametrik terbagi menjadi beberapa jenis salah satunya yaitu uji T. Uji T dari sebuah analisis statis yang bisa Anda gunakan ketika memiliki tujuan analisis yaitu membandingkan.
Salah satu jenis uji statistik parametrik ini biasa digunakan untuk menguji signifikansi dan juga relevansi satu atau dua kelompok sampel. Uji T awal mulanya berkembang pada tahun 1915 oleh William Sealy Gosset.
Sampai saat ini Uji T masih bermanfaat untuk melakukan tahapan analisis data cara mencari perbandingan. Terdapat dua jenis dalam T Test yang bermanfaat untuk membandingkan data. Setiap jenis Uji T karakteristik dan penggunaan yang berbeda.
Independent T Test
Independent T Test merupakan sebuah pengujian untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan signifikan antara sampel. Melalui analisis tersebut kita bisa mengetahui apakah terdapat perbedaan signifikan antara dua sampel bebas yang tidak berhubungan.
Dua sampel bebas atau kelompok bebas tersebut merupakan dua kelompok data yang bebas dan tidak berpasangan. Dua kelompok data tersebut bisa berbeda mulai dari asal sampai jumlahnya.
Contoh dari independent T Test yaitu kelompok data pertama yang memiliki data berjumlah 10. Sedangkan kelompok data kedua hanya memiliki jumlah 7. Kondisi jumlah data yang berbeda tersebut disebut sebagai dua kelompok data yang bebas dan tidak berpasangan.
Paired T Test
Jenis T Test selanjutnya yaitu paired T Test. Paired T Test merupakan metode analisis uji statistik untuk mengetahui perbedaan antara dua sampel yang saling berpasangan.
Sampel yang saling berpasangan tersebut berarti merupakan dua kelompok data yang akan teruji tersebut sama pada jumlah data yang tersedia. Walaupun dua kelompok data tersebut mungkin memiliki banyak persamaan, tetapi tetap terdapat data yang berbeda.
Contoh penerapannya adalah ketika Anda ingin menilai apakah ada perbedaan yang signifikan sebelum dan sesudah pemberian suatu perawatan tertentu pada subjek yang sama. Uji T-Paired membantu menentukan apakah perbedaan yang diamati antara dua waktu atau kondisi adalah signifikan atau hanya efek kebetulan.
Kedua jenis uji T statistik ini bergantung pada asumsi-asumsi tertentu, termasuk asumsi bahwa data terdistribusi secara normal dan memiliki varians yang homogen. Jika asumsi-asumsi ini tidak terpenuhi, ada alternatif uji statistik yang mungkin lebih sesuai, seperti Uji Wilcoxon Mann-Whitney untuk data non-parametrik. Pemilihan jenis uji T statistik yang tepat tergantung pada jenis data yang Anda miliki dan pertanyaan penelitian Anda.
Komentar Terbaru