Pengujian Varian

Ada pertanyaan yang sangat menarik bagi saya dari Dwi. Pertanyaannya seperti ini:
Mas, nanya cara ngitung uji signifikansi varian secara manual... Terima kasih.."
Sebelum membahas menguji signifikansi varian sebaiknya kita mengerti dulu apa yang dimaksud dengan “makhluk” varian ini dan bagaimana kedudukannya dalam statistik.
Dalam statistik, terdapat ukuran-ukuran yang bisa menggambarkan keadaan kelompok. Mengapa penggambaran terhadap kelompok itu penting? Hal ini dikarenakan seringnya kita menemui dalam kehidupan sehari-hari pengambilan keputusan akan hal-hal yang berkenaan dengan satu kelompok misalnya bagaimana kemampuan seseorang dalam kelompok mata pelajaran eksakta. Atau mana yang lebih baik antara kelas A dan kelas B.
Untuk bisa mencari mana kelompok yang terbaik atau bagaimana kemampuan kelompok yang bersangkutan, maka kita memerlukan nilai yang bisa menggambarkan keadaan kelompok tersebut. Misalnya jika kita mau melihat kemampuan kelas 3 SD terhadap mata pelajaran matematika, maka kita tidak bisa mengatakan kemampuan kelas tersebut berdasarkan nilai yang diperoleh oleh satu orang siswa saja melainkan ada nilai yang bisa mewakili kemampuan kelas itu secara keseluruhan.
Menurut hemat saya Ada tiga cara yang bisa menggambarkan keadaan kelompok yaitu berdasarkan nilai tengahnya, berdasarkan sebaran nilainya. Berdasarkan nilai tengah, keadaan kelompok bisa diketahui dengan melihat nilai tengah kelompok tersebut setelah nilai-nilai dari setiap elemen kelompok di urutkan. Yang termasuk nilai tengah ini juga adalah modus dan mean atau rata-rata. Adapun keadaan kelompok berdasarkan sebaran nilainya dapat diketahui dengan menggunakan rentangan, simpangan baku dan varian.
Dengan demikian varian adalah penggambaran mengenai suatu kelompok berdasarkan sebaran nilai kelompok tersebut. Pada dasarnya, varian juga adalah kuadrat dari standar deviasi. Dengan demikian untuk mencari varian, maka kita tinggal mengkuadratkan standar deviasi.
Sekarang kita tiba pada masalah yang ditanyakan dwi, bagaimana cara menguji varian?
Pengujian varian pada dasarnya adalah pengujian hipotesis berdasarkan sebaran nilainya. Selain pengujian hipotesis dengan varian sebenarnya kita juga dapat melakukan pengujian hipotesis berdasarkan rata-rata (mean). Dalam menguji varian, dapat dilakukan berdasarkan masalah yang kita hadapi. Maksudnya, apakah kita melakukan uji dua sisi atau uji satu sisi. Uji dua sisi adalah uji yang dilakukan untuk melihat apakah varian kelompok sama dengan (=) varian yang diuji. Adapun uji satu sisi adalah pengujian untuk melihat apakah varian kelompok lebih besar (>) atau lebih kecil (<) dari varian yang diuji. Untuk uji varian ini digunakan statistik chi kuadrat.
Pada postingan ini saya akan mencoba menghitung uji signifikansi varian satu sisi secara manual meskipun menurutku sudah bukan zamannya karena dengan computer, semua itu bisa dilakukan dengan 5 detik saja.
Misalnya, ada mesin pengisi air minum isi ulang yang mengkalim bahwa hasil isinya paling tinggi mencapai varian 0,5 liter. Akhir-akhir ini terdapat dugaan bahwa hasil isinya lebih kecil dari 0,5 liter. Untuk itulah maka diambil sample sebanyak 20 HP dan daya tahannya dicoba. Dari sample menghasilkan varian 0,81. Dengan alpha = 0,05 maka kesimpulan yang kita ambil berdasarkan perhitungan chi kuadrat adalah:

Χ2 = [(n-1)(varian)]/nilai yang diuji
Dengan demikian,
X2 = [(20-1)(0,81)]/0,5 = 30,78

Jika melihat table chi kuadrat dengan dk = 19 dan derajad kepercayaan 95%, maka kita akan mendapatkan nilai chi kuadrat table sebesar 30,1. Karena nilai chi kuadrat hitung lebih besar dari chi kuadrat table, maka kita bisa mengambil kesimpulan variasi pengisian menjadi lebih besar. Dengan demikian, mesin pengisian air tersebut perlu disetelah ulang.

Untuk uji varian dua sisi akan saya berikan pada postingan selanjutnya. O ya, selain menguji varian satu kelompok. Kita juga bisa melakukan pengujian untuk membandingkan dua kelompok atau lebih dengan menggunakan varian. Pengujian jenis ini bisaa dikenal dengan analisis varian atau ANAVA, bahasa inggrisnya analysis of variance (ANOVA). Meskipun demikian, untuk membandingkan dua kelompok saja, para peneliti jarang yang menggunakan analisis varian tetapi menggunakan analisis rata-rata yang juga dikenal dengan analisis t. Share