Uji Mann-Whitney(uji U)Jika data ya

Uji Mann-Whitney(uji U)
Jika data yang dianalisis tidak berdistribusi normal maka digunakan uji Mann-Whitney atau disebut juga uji U. menurut Sugiono, uji U berfungsi sebagai alternative penggunaan uji t jika prasyarat parametriknya tidak terpenuhi. Teknik ini digunakan untuk menguji signifikansi perbedaan dua polulasi. Adapun langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut:
Menggabungkan kedua kelas independen dan beri jenjang pada tiap-tiap anggotanya mulai dari nilai pengamatan terkecil sampai nilai pengamatan terbesar. Jika dua atau lebih pengamatan yang sama maka digunakan jenjang rata-rata.
Menghitung jumlah jenjang masing-masing bagi sampel pertama dan kedua yang dinotasikan dengan R_1 dan R_2
Untuk uji statistik U, kemudian dihitung dari sampel pertama dengan N_1 pengamatan, atau dari sampel kedua dengan N2 pengamatan
Keterangan:
N_1 = banyaknya sampel pada sampel pertama
N_2 = banyaknya sampel pada sampel kedua
U_1 = uji statistic U dari sampel pertama N_1
U_2 = uji statistic U dari sampel pertama N_2
∑R_1 = jumlah jenjang pada sampel pertama
∑R_2 = jumlah jenjang pada sampel kedua
Nilai U yang digunakan adalah nilai U yang lebih kecil dan yang lebih besar ditandai dengan U'. Sebelum dilakukan pengujian perlu diperiksa apakah telah didapatkan U atau U' dengan cara membandingkannya dengan . Bila nilainya lebih besar daripada nilai tersebut adalah dan nilai U dapat dihitung: U= N_1 N_2-U'.
Membandingkan nilai U dengan nilai U dalam tabel. Dengan criteria pengambilan keputusan adalah jika U≥U_α maka H_0 ditolak. Tes signifikansi untuk lebih besar (>20) menggunakan kurva normal dengan harga kritis sebagai berikut.
Z=(U-(N_1 N_2)/2)/√((N_1 N_2 (N_1+N_2+1))/12)
Jika 〖-Z〗_□((α )/2)≤Z≤Z_□(á/2) dengan taraf nyata α = 5% maka H_0 diterima. Dan jika Z>Z_□(α/2) atau Z

Results (Arabic) 1:

اختبار مان-ويتني (اختبار U)إذا لم تكن البيانات تم تحليلها الضبابي ثم استخدمت في الاختبار أو اختبار مان-ويتني، يعرف أيضا باسم شين يو اختبار، سوجيونو وفقا ليخدم كبديل لاستخدام الاختبار t إذا لم يتم الوفاء بمتطلبات باراميتريكنيا. يتم استخدام هذا الأسلوب لاختبار أهمية الاختلافات بين السكان. أما بالنسبة للخطوات القيام به هي كما يلي: الجمع بين كل من الفصول الدراسية ومستوى مستقلة في كل من نطاق أعضاء من القيم الملاحظة أصغر حتى قيمة الملاحظة أكبر. إذا ثم استخدام الملاحظات اثنين أو أكثر من نفس مستوى متوسط. يتم عد عدد المطارنة على التوالي للعينات الأولى والثانية دينوتاسيكان مع R_1 و R_2الاختبارات الإحصائية ل U، ثم يحسب من عينة أولاً مع الملاحظات N_1، أو من العينة الثانية مع الملاحظات N2 الوصف:N_1 = عدد العينات في العينة الأولىN_2 = عدد العينات في النموذج الثانيU_1 = إحصائية الاختبار U من العينة الأولى N_1إحصائية الاختبار = يو U_2 من العينة الأولى من N_2R_1 مجموع = الدرجة الكلية في العينة الأولىمجموع R_2 = عدد من المطارنة في العينة الثانية القيمة المستخدمة هي قيمة علامة يو كنت أصغر وأكبر مع يو '. قبل اختبار يحتاج إلى التحقق من ما إذا كان يو تم الحصول عليها أو U ' عن طريق مقارنتها مع. عندما تكون القيمة أكبر من أن قيمة ويمكن أن تحسب قيمة لك: U = N_1 N_2-U '. مقارنة قيمة لك U القيمة الموجودة في الجدول. مع معايير صنع القرار إذا صدت α _ ≥ يو يو ثم H_0. اختبار أهمية لأكبر (> 20) استخدام منحنى طبيعي مع سعر حرجة على النحو التالي.Z = (يو-(N_1 N_2)/2)/√ ((N_1 N_2 (N_1 N_2 + + 1))/12) إذا □ _ 〖 Z-〗 ((α)/2) ≤ Z ≤ Z _ □ (/2) مع α مستوى ريال مدريد = 5% ثم قبلت H_0. وإذا كان Z > Z _ □ (α/2) أو Z