SyamsulinarSyafri (2009) Pengaruh Ketidaknormalan Sebaran terhadap Perubahan Tingkat Nyata ( Δα). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Banyak fenomena biologis yang menghasilkan data yang sebarannya mendekati normal, sehingga sebaran ini menjadi dasar bagi teori statistika yang digunakan oleh para ahli biologi. Asumsi kenormalan juga banyak digunakan dalam analisis statistika. Namun tidak setiap data kontinu yang diperoleh menyebar normal. Untuk mengatasi ketidaknormalan sebaran, cara yang paling lazim dilakukan adalah dengan transformasi. Jika hasil transformasi dikembalikan ke data asalnya, maka tingkat nyatanya akan mengalami perubahan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara ketidaknormalan sebaran yang diukur menggunakan koefisien kemenjuluran pearson (SK) dengan perubahan tingkat nyata ( Δα ). Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui hubungan fungsional antara SK dengan perubahan tingkat nyata tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tidak meyebar normal yang dibangkitkan dari sebaran beta menggunakan software MINITAB versi 14. Data dibangkitkan dengan menggunakan parameter α ={1, 2,3, 4,5} dan β = {11,12,13,14,15} yang dikombinasikan sehingga menghasilkan 25 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin besar ketidaknormalan sebaran akan menyebabkan semakin besar pula perubahan tingkat nyatanya, yaitu setiap kenaikan nilai SK sebesar 1 akan menyebabkan perubahan tingkat nyatanya naik sebesar 0.0145. Sedangkan jika nilai SK = 0, maka perubahan tingkat nyatanya sebesar 0.915.
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Identification Number: | SKR/MIPA/2009/291/050903098 |
Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
Depositing User: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
Date Deposited: | 11 Nov 2009 13:28 |
Last Modified: | 22 Oct 2021 07:12 |
URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152251 |
Preview |
Text
050903098.pdf Download (1MB) | Preview |
Actions (login required)
View Item |