Perbedaan Antara Uji T dan Uji F

Pengujian hipotesis dimulai dengan menyiapkan premis, yang diikuti dengan memilih tingkat signifikansi.

Selanjutnya, kita harus memilih statistik uji, yaitu uji-t atau uji-f. Sementara uji-t digunakan untuk membandingkan dua sampel yang berhubungan, uji-f digunakan untuk menguji kesetaraan dua populasi.

Hipotesis adalah proposisi sederhana yang dapat dibuktikan atau disangkal melalui berbagai teknik ilmiah dan menetapkan hubungan antara variabel bebas dan beberapa variabel terikat. Ia mampu diuji dan diverifikasi untuk memastikan validitasnya, dengan pemeriksaan yang tidak memihak. Pengujian hipotesis mencoba untuk memperjelas, apakah anggapan itu valid atau tidak.

Bagi seorang peneliti, sangat penting untuk memilih tes yang tepat untuk hipotesisnya karena seluruh keputusan untuk memvalidasi atau menolak hipotesis nol didasarkan padanya. Baca artikel yang diberikan untuk memahami perbedaan antara uji-t dan uji-f.

Uji-t adalah salah satu bentuk uji hipotesis statistik, yang didasarkan pada statistik-t Student dan distribusi-t untuk mengetahui nilai p (probabilitas) yang dapat digunakan untuk menerima atau menolak hipotesis nol.

Analisis uji-t jika mean (rata-rata) dari dua kumpulan data sangat berbeda satu sama lain, yaitu apakah rata-rata populasi sama atau berbeda dari rata-rata standar. Ini juga dapat digunakan untuk memastikan apakah garis regresi memiliki kemiringan yang berbeda dari nol. Tes ini bergantung pada sejumlah asumsi, yaitu:

• Populasi tidak terbatas dan normal.
• Varians populasi tidak diketahui dan diperkirakan dari sampel.
• Rata-rata diketahui.
• Pengamatan sampel dilakukan secara acak dan independen.
• Ukuran sampelnya kecil.
• H0 mungkin satu sisi atau dua sisi.

dimana,

x̄1 = Rata-rata dari kumpulan data pertama

x̄2 = Rata-rata dari kumpulan data kedua

S1 = Standar deviasi dari dataset pertama

S2 = Standar deviasi dari dataset kedua

n1 = Ukuran kumpulan data pertama

n2 = Ukuran kumpulan data kedua

Uji-F digambarkan sebagai jenis uji hipotesis, yang didasarkan pada distribusi-f Snedecor, di bawah hipotesis nol. Pengujian dilakukan bila tidak diketahui apakah kedua populasi memiliki varians yang sama.

Uji-F juga dapat digunakan untuk memeriksa apakah data sesuai dengan model regresi, yang diperoleh melalui analisis kuadrat terkecil. Ketika ada analisis regresi linier berganda, analisis ini menguji validitas model secara keseluruhan atau menentukan apakah ada variabel independen yang memiliki hubungan linier dengan variabel dependen. Sejumlah prediksi dapat dilakukan melalui perbandingan kedua dataset tersebut. Ekspresi nilai uji-f dalam rasio varians dari dua pengamatan, yang ditunjukkan sebagai berikut:

Dimana, σ2 = varians

Asumsi yang bergantung pada uji-f adalah:

• Populasi berdistribusi normal.
• Sampel telah diambil secara acak.
• Pengamatan bersifat independen.
• H0 mungkin satu sisi atau dua sisi.

Perbedaan antara uji-t dan uji-f dapat ditarik dengan jelas dengan alasan berikut:

1. Uji hipotesis univariat yang diterapkan ketika standar deviasi tidak diketahui dan ukuran sampel kecil adalah uji-t. Di sisi lain, uji statistik, yang menentukan kesetaraan varians dari dua dataset normal, dikenal sebagai uji-f.

2. Uji-t didasarkan pada T-statistik mengikuti distribusi-t Student, di bawah hipotesis nol. Sebaliknya, dasar uji-f adalah F-statistik mengikuti distribusi f Snedecor, di bawah hipotesis nol.

3. Uji-t digunakan untuk membandingkan rata-rata dua populasi. Sebaliknya, uji-f digunakan untuk membandingkan dua varians populasi.

Keduanya Uji-t dan uji-f adalah berbagai jenis uji statistik yang digunakan untuk pengujian hipotesis dan memutuskan apakah kita akan menerima hipotesis nol atau menolaknya. Tes hipotesis tidak mengambil keputusan itu sendiri, melainkan membantu peneliti dalam pengambilan keputusan.