Sampling Probabilistik dan Sampling Non Probabilistik

Teknik sampling probabilistik singkat kata merupakan teknik yang memberikan peluang atau kata lainnya kesemapatan yang sama untuk setiap kemungkinan. Pemilihan sample bersifat objektif, yaitu dimana anggota pada suatu sample dianggap sama oleh si peneliti itu sendiri dan sifat dari sampling ini yaitu acak atau random. Teknik-teknik yang termasuk ke dalam teknik sampling probabilistik adalah simple random sampling, proportionate stratified random sampling, disproportinate statified random sampling dan cluster sampling (area sampling). Tujuan dari teknik ini yaitu mendapatkan informasi atau sekumpulan data yang seakurat mungkin agar nanti hasil yang didapatkan dari proses pendataan ini bersifat ideal.

Sampling Probabilistik memberikan hasil-hasil yang dapat dinilai secara objektif. Terdapat beberapa jenis sampel yang termasuk kategori ini, yaitu:

1.          Simple Random Sample

Jika probability sample dipilih sedemikian rupa sehingga seluruh pengelompokan dengan ukuran tertentu yang mungkin akan memiliki kesempatan yang sama untuk terambil dan setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih, maka sampelnya disebut Simple Random Sample. Populasi adalah keseluruan objek yang akan atau ingin diteliti.

Cara samplingnya adalah setiap anggota dalam suatu populasi diberi nomor, kemudian diambil secara acak nomor tersebut sebanyak jumlah sampel yang dikehendaki, maka setiap anggota yang nomornya terpilih tersebut membentuk sebuah random sampel. Pengambilan nomor tersebut juga bisa dengan menggunakan bantuan random number (bilangan acak).

2.         Systematic Sample

Anggota dari populasi diberi nomor dan diurutkan. Kemudian ditentukan satu nomor sebagai titik awal sampling. Nomor berikut dari anggota yang ingin dipilih ditentukan dengan mengikuti suatu sistematika, misalnya tiap-tiap unit nomor ke-n dari titik awal dipilih sebagai anggota sampel.

3.         Stratified Sample

Populasi terlebih dahulu dibagi dalam kelompok-kelompok yang relatif homogen, atau dalam strata. Anggota sampel ditarik dari setiap strata untuk menghasilkan secara keseluruhan, yang disebut Systematic Sample.

Systematic Sample biasanya dilakukan apabila ada variasi besar dalam populasi, dan penelitinya terlebih dahulu mengetahui struktur populasi tersebut yang dapat digunakan untuk menetapkan stratanya. Hasil sampel dari setiap stratum kemudian diberi pembobotan dan dihitung dengan hasil sampel dari strata lainnya untuk mendapatkan estimasi yang menyeluruh.

4.         Cluster Sample

Populasi terlebih dahulu dibagi atas kelompok-kelompok berdasarkan area ataucluster, dan anggota kelompok tidak perlu homogen. Kemudian dipilihlah beberapa cluster sebagai sampel, selanjutnya dipilih lagi anggota dari cluster (seluruhnya/sebagian) tersebut sebagai sampel.

Sampling Non Probabilistik Berbanding terbalik dengan teknik sampling probabilistik, teknik sampling non-probabilistik ini tidak memberikan peluang yang sama untuk setiap anggota populasi. Pemilihan sample bersifat subjektif tergantung pandangan dan kepentingan si peneliti untuk memberi peluang pada anggota populasi. Teknik yang termasuk dalam teknik sampling non-probabilistik adalah sampling sistematis, sampling kuota, sampling aksidental, sampling purposive, sampling jenuh dan snowball sampling. Dalam penggunaan nonprobability sampling, pengetahuan, kepercayaan dan pengalaman si peneliti dijadikan objek pertimbangan yang akan menentukan anggota populasi yang akan dipilih sebagai sampel. Karena hal tersebutlah yang mengakibatkan perbedaan peluang antar anggota populasi sebagai sample secara acak. Teknik sampling non peluang meliputi:

1.          Sampling Kuota

Sampling kuota adalh teknik untuk menentukan sempel secara bebas dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang diinginkan.

2.         Sampling Aksidental

Adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipadang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data.

3.         Judgement Sampling

Adalah cara pengambilan sampel, yang bersedia dipilih berdasarkan tujuan. Dipilih berdasarkan unit analisis seorang ahli.

Sumber:

http://ulfiana-ulfia.blogspot.com/2013/11/sampling-probabilistik-dan-sampling-non.html

http://fabynnanda.blogspot.com/2013/11/sampling-probabilistik-dan-non.html

Statistika Non-Parametrikal

Statistika Non-Parametrik
Statistika non-parametrik adalah statistika bebas sebaran (tdk mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi, baik normal atau tidak). Statistika non-parametrik biasanya digunakan untuk melakukan analisis pada data berjenis Nominal atau Ordinal. Data berjenis Nominal dan Ordinal tidak menyebar normal. Contoh metode Statistika non-parametrik:

a. Uji tanda (sighn test)

b. Sign rank test (wicoxon)
c. Rank sum test (wilcoxon)
d. Rank correlation test (spearman)
e. Fisher probability exact test.
f. Chi-square test, dll

A. UJI TANDA (SIGN TEST)

Uji tanda ( sign-test ) merupakan uji statistika non parametrik yang sederhana dan paling awal digunakan. Dinamakan “uji tanda” karena hasil pengamatan didasarkan atas tanda (positif atau negatif) dan bukan pada besarnya nilai numerik. Dapat dilakukan pada satu sampel dan sampel berpasangan.

1.      Uji Tanda Satu Sampel.

Untuk mengetahui apakah sampel yang kita peroleh berasal dari populasi dengan median atau patokan nilai tertentu. Untuk menguji hipotesis, data sampel disusun sedemikian rupa sehingga untuk nilai yang “> median” populasi kita beri tanda (+), untuk nilai yang “< median” populasi diberi tanda (-) dan untuk yang “= median” populasi diberi tanda (0). H 0 : jumlah tanda (+) = jumlah tanda (-) Bila hasil pengamatan menunjukkan adanya perbedaan tanda, maka kita ingin mengetahui apakah perbedaan tersebut memang berbeda atau hanya karena faktor kebetulan saja.

Contoh

Misalkan, diketahui bahwa pods day cream untuk memutihkan wajah  mempunyai median (Me) waktu penyembuhan 7 hari. Bila pods day cream dikombinasi dengan pods night cream apakah dapat mempercepat waktu pemutihan ? Untuk mengetahui hal ini maka kombinasi pods day cream dan pods night cream diberikan pada 11 orang.

Pengujian hipotesis dilaukan pada derajat kepercayaan 95 %

Jawab :

Ho = Me populasi = Me sampel ( median waktu pemutihan kombinasi pods day cream dan pods night cream = 7 hari)

Ha = Me populasi # Me sampel

α = 0,05

Hasil pengamatan terhadap 11 orang tersebut sebagai berikut.

Waktu pemutihan	Median	Tanda
5	7	-
6	7	-
7	7	0
8	7	+
8	7	+
8	7	+
8	7	+
9	7	+
9	7	+
9	7	+
10	7	+

Dari hasil tersebut tampak bahwa 2 orang denga tanda (-) dan satu orang dengan tanda 0. Apa yang dapat kita simpulakn dengan 2 ( - ), sedangkan kita berharap terdapat 5 ( - ) ?

Untuk menyelesaikan soal di atas dapat digunakan table 10 untuk Uji Tanda. Pada n=10 ( 1 tidak digunakan karena hasilnya 0 ) dengan derajat kemaknaan 5% dihasilkan nilai h=1 .

Agar kombinasi pons ( D+N ) berbeda secara bermakna dibandingkan obat A atau untuk menolak hipotesis nol maka jumlah tanda (-) harus = 1

Dari hasil pengamatan diperoleh 2 orang dengan tanda (-) maka kita tidak dapat meniloak hipotesis nol yang berarti secara statistic tidak terdapat perbedaan efek kombinasi obat tersebut atau efek ponds dey cream tidak berbeda dengan kombinasi ponds D+N pada derajat kemaknaan 5% ( p >0,05 )

2.      Uji sampel berpasangan

Uji tanda dipakai untuk data yang berpasangan dengan kategori/perlakuan dua (P=2) dan terbaik jika digunakan pada data dengan skala pengukuran nominal (ada/tidak, mati/hidup,sakit/sehat dan sebagainya).

Bila digunakan dua buah sampel, biasanya penelitian dilakukan pada dua kelompok penderita yang dianggap sama atau sampel yang berpasangan. Pada statistika parametric, untuk membandingkan dua proporsi pada sampel yang berpasangan digunakan Mc.Nemar’s test.

Untuk membandingkan dua proporsi melalui dua sampel yang berpasangan atau setiap penderita diperlakukan dua kali pada statistika non-parametrik digunakan sign test.

Contah

Berikut adalah nilai preferensi konsumen terhadap 2 Merk Sabun Mandi.  Dengan taraf nyata 1%, ujilah apakah proporsi preferensi konsumen pada kedua merk bernilai sama?

Tabel 1. Preferensi sabun LUXE Vs GIVE

No. Responden	LUXE	GIVE	Tanda
1.	4	2	+
2.	2	3	–
3.	3	3	0
4.	2	3	–
5.	3	2	+
6.	1	2	–
7.	2	3	–
8.	3	4	–
9.	3	2	+
10.	2	1	+
11.	4	1	+
12.	1	1	0
13.	4	2	+
14.	3	2	+
15.	4	3	+

Ket:

Banyak tanda (+) = 8

Banyak tanda (–) =  5

Banyak tanda (0) = 2

Jika kita asumsikan LUXE lebih disukai dibanding GIVE maka SUKSES dalam sampel adalah p = proporsi banyak tanda (+) dalam sampel

p =  banyaknya positif =   8  = 0,62

                   n                  13

q = 1 – p = 1 - 0.62 = 0.38

Karena ingin diuji proporsi yang suka LUXE  = GIVE maka p₀=q₀= 0.50

B. RANK sSUM TEST(wilcoxon)

Seperti uji t -test untuk sampel berkorelasi , Wilcoxon signed- jajaran berlaku untuk desain dua - sampel yang melibatkan tindakan berulang , pasangan yang cocok , atau " sebelum " dan "sesudah " langkah-langkah . Dimulai dengan satu set nilai berpasangan Xa dan Xb , halaman ini akan

    mengambil perbedaan mutlak | Xa Xb - | untuk setiap pasangan ;
    menghilangkan dari pertimbangan kasus-kasus di mana | Xa Xb - | = 0 ;
    peringkat perbedaan mutlak yang tersisa , dari terkecil hingga terbesar , mempekerjakan jajaran diikat mana yang sesuai ;
    tetapkan untuk setiap peringkat seperti tanda "+" ketika Xa Xb - > 0 dan tanda "-" ketika Xa Xb - < 0 ;
    dan kemudian menghitung nilai W untuk uji Wilcoxon , yang dalam versi sekarang dari prosedur ini adalah sama dengan jumlah dari jajaran ditandatangani . Jumlah jajaran ditandatangani , di sini ditunjuk sebagai ns / r , sama dengan jumlah pasangan XaXb dengan yang Anda mulai dikurangi jumlah pasangan yang | Xa Xb - | = 0 .

Ketika ns / r sama dengan atau lebih besar dari 10 , distribusi sampling dari W adalah pendekatan cukup dekat dari distribusi normal. Dalam kasus ini , halaman ini menghitung sesuai z - rasio bersama dengan terkait satu - ekor dan dua ekor probabilitas . Untuk ukuran sampel yang lebih kecil ( ns / r = 5 sampai 9 ) , nilai yang diperoleh dari W dapat disebut tabel terpisah nilai kritis ± W.