 |
| Mencari nilai p-value dan titik kritis |
Bagi teman-teman yang pernah mengenal statistika, pasti familier dengan istilah p-value dan titik kritis. P-value biasanya didefinisikan sebagai probabiltas atau peluang maksimal yang diamati dari hasil uji statistik, bahasa gampangnya adalah besarnya kesalahan penelitian berdasarkan uji statistik.
Sebagai contoh sederhana, dari 100 orang dengan nama masing-masing dan diklasifikasikan ke dalam gender nama perempuan dan nama laki-laki, didapatkan nilai p-value uji statistiknya sebesar 0,05 atau 5%. Itu artinya, dari 100 orang, ada kemungkinan sebanyak 5 orang yang namanya salah klasifikasi. Dari namanya terdeteksi sebagai nama perempuan, padahal aktualnya yang bersangkutan bergender laki-laki.
Sedangkan titik kritis atau titik uji adalah nilai batas pengujian hipotesis statistik, apakah masuk dalam wilayah tolak hipotesis, ataukah gagal menolaknya. Titik ini berkaitan erat dengan nilai p-value.
Kalau biasanya kita mendapatkan kedua nilai ini dari hasil pemodelan statistik dengan menggunakan aplikasi tertentu. Lantas, bagaimana bila kita coba mendapatkan kedua nilai tersebut secara manual dengan menggunakan R?
Oke, kali ini kita akan membahas mengenai cara mendapatkan kedua nilai tersebut untuk 4 jenis distribusi, yaitu distribusi Z atau normal, distribusi Chi square, distribusi t, dan terakhir distribusi F. Keempat jenis distribusi inilah yang paling sering digunakan di dalam pengujian statistik. Untuk membantu pemahaman, kita putuskan aturan mainnya dulu terkait tabel yang akan kita gunakan dalam praktik kali ini. Kalau saya nyatakan tabel Z satu arah kanan, itu artinya yang diarsir hitam atau buram adalah yang kiri, demikian halnya sebaliknya jika saya menyebutkan pada gambar tabel adalah tabel t satu arah kiri berarti yang diarsir hitam atau buram adalah yang kanan. Begitu ya teman-teman...
Baiklah mari kita praktikkan dengan beberapa code berdasarkan tabelnya berikut dengan R:
Code:
 |
| Tabel Z |
#Nilai p-value Z kanan
pnorm(q=-1.96, lower.tail=TRUE)
#Nilai titik kritis Z kanan
qnorm(p=0.0249979, lower.tail=TRUE)
Hasil:
[1] 0.0249979
[1] -1.96
Code:
 |
| Tabel Chi square |
#Nilai p-value Chi Square kiri
pchisq(q=19.812, df=13, lower.tail=FALSE)
#Nilai titik kritis Chi Square kiri
qchisq(p=0.09999816, df=13, lower.tail=FALSE)
Hasil:
[1] 0.09999816
[1] 19.81
Code:
 |
| Tabel t |
#Nilai p-value t kiri
1- pt(q=1.064, df=20, lower.tail=TRUE)
#Nilai titik kritis t kiri
-qt(p=0.1500035, df=20, lower.tail=TRUE)
Hasil:
[1] 0.1500035
[1] 1.06
Code:
 |
| Tabel F |
#Nilai p-value F kanan
#pf(nilai F, df1, df2, lower.tail=F)
pf(2.90, 4, 19, lower.tail = FALSE)
#Nilai titik kritis F kanan
qf(p=0.04973784, df1=4, df2=19, lower.tail=FALSE)
Hasil:
[1] 0.04973784
[1] 2.9
Oke, demikian sedikit ulasan bagaimana kita mencari nilai p-value dan titik kritis dengan R. Jangan lupa untuk share, tanya-tanya di kolom komentar, dan menyimak unggahan berikutnya. Semoga bermanfaat.