Contoh Soal Uji Hipotesis Satu Sampel: Memahami Data dan Mengambil Keputusan

Contoh soal uji hipotesis satu sampel – Pernahkah Anda bertanya-tanya apakah rata-rata tinggi badan siswa di sekolah Anda berbeda dengan rata-rata tinggi badan nasional? Atau mungkin Anda ingin mengetahui apakah kinerja karyawan di perusahaan Anda meningkat setelah program pelatihan tertentu? Pertanyaan-pertanyaan ini dapat dijawab dengan menggunakan uji hipotesis satu sampel, sebuah alat statistik yang membantu kita menguji perbedaan antara data sampel dengan nilai populasi yang diketahui.

Uji hipotesis satu sampel memungkinkan kita untuk membandingkan data sampel dengan nilai yang sudah diketahui, seperti rata-rata nasional, target penjualan, atau standar industri. Melalui serangkaian langkah, kita dapat menentukan apakah perbedaan yang ditemukan antara data sampel dan nilai populasi tersebut signifikan secara statistik atau hanya terjadi karena variasi acak.

Pengenalan Uji Hipotesis Satu Sampel

Uji hipotesis satu sampel adalah salah satu teknik statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis tentang parameter populasi berdasarkan data yang diambil dari satu sampel. Teknik ini memungkinkan kita untuk membandingkan nilai sampel dengan nilai yang telah ditentukan sebelumnya, atau nilai parameter populasi yang diketahui.

Pengertian Uji Hipotesis Satu Sampel

Uji hipotesis satu sampel merupakan prosedur statistik yang digunakan untuk menentukan apakah ada bukti yang cukup untuk menolak hipotesis nol (H₀) tentang parameter populasi, berdasarkan data yang diambil dari satu sampel. Hipotesis nol menyatakan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara nilai parameter populasi dan nilai yang telah ditentukan sebelumnya.

Contoh Skenario Riset

Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui apakah rata-rata tinggi badan siswa di suatu sekolah adalah 165 cm. Dia mengambil sampel 50 siswa dari sekolah tersebut dan mengukur tinggi badan mereka. Data sampel kemudian digunakan untuk menguji hipotesis nol bahwa rata-rata tinggi badan siswa di sekolah tersebut adalah 165 cm.

Tujuan Uji Hipotesis Satu Sampel

Tujuan utama dari uji hipotesis satu sampel adalah untuk menentukan apakah ada bukti yang cukup untuk menolak hipotesis nol. Dengan kata lain, kita ingin mengetahui apakah data sampel mendukung atau menolak hipotesis nol.

• Menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan antara nilai parameter populasi dan nilai yang telah ditentukan sebelumnya.
• Membuat kesimpulan tentang parameter populasi berdasarkan data sampel.
• Menilai efektivitas suatu program atau intervensi.
• Membuat keputusan yang terinformasi tentang populasi berdasarkan data sampel.

Konsep Dasar Uji Hipotesis Satu Sampel

Uji hipotesis satu sampel adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis tentang parameter populasi berdasarkan data yang dikumpulkan dari satu sampel. Tujuannya adalah untuk menentukan apakah ada bukti yang cukup untuk menolak hipotesis nol, yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara parameter populasi dan nilai yang telah ditentukan.

Hipotesis Nol (H0) dan Hipotesis Alternatif (H1)

Dalam uji hipotesis satu sampel, kita mendefinisikan dua hipotesis: hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (H1).

• Hipotesis nol (H0) adalah pernyataan yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara parameter populasi dan nilai yang telah ditentukan.
• Hipotesis alternatif (H1) adalah pernyataan yang menyatakan bahwa ada perbedaan yang signifikan antara parameter populasi dan nilai yang telah ditentukan.

Misalnya, jika kita ingin menguji apakah tinggi badan rata-rata mahasiswa di suatu universitas adalah 170 cm, maka:

• H0: Tinggi badan rata-rata mahasiswa di universitas tersebut adalah 170 cm.
• H1: Tinggi badan rata-rata mahasiswa di universitas tersebut tidak sama dengan 170 cm.

Jenis-jenis Uji Hipotesis Satu Sampel, Contoh soal uji hipotesis satu sampel

Terdapat beberapa jenis uji hipotesis satu sampel yang dapat digunakan, tergantung pada jenis data dan asumsi yang ada. Beberapa jenis yang umum digunakan adalah:

• Uji z: Digunakan untuk menguji hipotesis tentang rata-rata populasi ketika standar deviasi populasi diketahui. Uji z menggunakan distribusi normal standar untuk menghitung nilai p.
• Uji t: Digunakan untuk menguji hipotesis tentang rata-rata populasi ketika standar deviasi populasi tidak diketahui. Uji t menggunakan distribusi t-student untuk menghitung nilai p.
• Uji proporsi: Digunakan untuk menguji hipotesis tentang proporsi populasi. Uji ini menggunakan distribusi normal untuk menghitung nilai p.

Memilih Uji yang Tepat

Pemilihan uji yang tepat bergantung pada jenis data dan asumsi yang ada. Berikut adalah beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan:

• Jenis data: Apakah data kontinu (misalnya, tinggi badan, berat badan) atau kategorikal (misalnya, jenis kelamin, status perkawinan)?
• Standar deviasi populasi: Apakah standar deviasi populasi diketahui atau tidak diketahui?
• Ukuran sampel: Apakah ukuran sampel cukup besar (lebih dari 30) untuk menggunakan uji z, atau kecil (kurang dari 30) untuk menggunakan uji t?

Jika data kontinu dan standar deviasi populasi diketahui, maka uji z dapat digunakan. Jika data kontinu dan standar deviasi populasi tidak diketahui, maka uji t dapat digunakan. Jika data kategorikal, maka uji proporsi dapat digunakan.

Langkah-Langkah Uji Hipotesis Satu Sampel

Uji hipotesis satu sampel adalah metode statistik yang digunakan untuk membandingkan statistik sampel dengan nilai populasi yang diketahui atau nilai hipotesis. Metode ini berguna untuk menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan antara data sampel dan nilai populasi yang dihipotesiskan.

Misalnya, kita ingin mengetahui apakah rata-rata tinggi badan mahasiswa di suatu universitas berbeda secara signifikan dari rata-rata tinggi badan populasi pria dewasa di Indonesia. Dalam kasus ini, kita akan menggunakan uji hipotesis satu sampel untuk membandingkan rata-rata tinggi badan mahasiswa dengan rata-rata tinggi badan populasi pria dewasa di Indonesia.

Langkah-Langkah Uji Hipotesis Satu Sampel

Secara umum, uji hipotesis satu sampel melibatkan langkah-langkah berikut:

Contoh Kasus

Misalkan kita ingin mengetahui apakah rata-rata tinggi badan mahasiswa di suatu universitas berbeda secara signifikan dari rata-rata tinggi badan populasi pria dewasa di Indonesia, yang diketahui sebesar 168 cm. Kita mengambil sampel 30 mahasiswa dan memperoleh rata-rata tinggi badan sebesar 172 cm dengan standar deviasi 5 cm. Berikut langkah-langkah uji hipotesis satu sampel yang dapat diterapkan:

1. Merumuskan Hipotesis:
   • H0: μ = 168 cm (rata-rata tinggi badan mahasiswa sama dengan rata-rata tinggi badan populasi pria dewasa di Indonesia)
   • H1: μ ≠ 168 cm (rata-rata tinggi badan mahasiswa berbeda dengan rata-rata tinggi badan populasi pria dewasa di Indonesia)
2. Menentukan Tingkat Signifikansi (α): α = 0,05
3. Memilih Statistik Uji: Uji t satu sampel karena data berdistribusi normal dan kita ingin membandingkan rata-rata.
4. Menghitung Statistik Uji:
   • t = (x̄ – μ) / (s / √n) = (172 – 168) / (5 / √30) = 2,77
5. Menentukan Nilai p: Nilai p untuk t = 2,77 dengan derajat bebas 29 adalah sekitar 0,009.
6. Menentukan Keputusan: Nilai p (0,009) lebih kecil dari α (0,05), sehingga H0 ditolak.
7. Menginterpretasikan Hasil: Berdasarkan hasil uji hipotesis, dapat disimpulkan bahwa ada bukti yang cukup untuk menyimpulkan bahwa rata-rata tinggi badan mahasiswa di universitas tersebut berbeda secara signifikan dari rata-rata tinggi badan populasi pria dewasa di Indonesia.

Penentuan Statistik Uji

Setelah kita menentukan hipotesis nol dan hipotesis alternatif, langkah selanjutnya dalam uji hipotesis satu sampel adalah menghitung statistik uji. Statistik uji adalah nilai yang kita gunakan untuk mengukur seberapa kuat bukti yang mendukung hipotesis alternatif. Dalam uji hipotesis satu sampel, statistik uji mengukur seberapa jauh sampel kita berbeda dari nilai populasi yang diasumsikan dalam hipotesis nol.

Menghitung Statistik Uji

Cara menghitung statistik uji bergantung pada jenis data yang kita miliki dan jenis uji hipotesis yang kita lakukan. Berikut adalah dua contoh perhitungan statistik uji untuk uji z dan uji t:

Uji z

Uji z digunakan ketika kita mengetahui deviasi standar populasi. Rumus untuk menghitung statistik uji z adalah:

z = (x̄ – μ) / (σ / √n)

di mana:

• x̄ adalah rata-rata sampel
• μ adalah rata-rata populasi yang diasumsikan dalam hipotesis nol
• σ adalah deviasi standar populasi
• n adalah ukuran sampel

Uji t

Uji t digunakan ketika kita tidak mengetahui deviasi standar populasi. Rumus untuk menghitung statistik uji t adalah:

t = (x̄ – μ) / (s / √n)

di mana:

• x̄ adalah rata-rata sampel
• μ adalah rata-rata populasi yang diasumsikan dalam hipotesis nol
• s adalah deviasi standar sampel
• n adalah ukuran sampel

Menganalisis Hasil Statistik Uji

Setelah menghitung statistik uji, kita perlu menganalisis hasilnya untuk menentukan apakah kita dapat menolak hipotesis nol. Analisis ini melibatkan perbandingan statistik uji dengan nilai kritis atau nilai p. Nilai kritis adalah nilai yang membagi wilayah penerimaan dan wilayah penolakan hipotesis nol. Nilai p adalah probabilitas mendapatkan hasil sampel yang sama atau lebih ekstrem jika hipotesis nol benar.

Jika statistik uji lebih besar dari nilai kritis atau nilai p lebih kecil dari tingkat signifikansi yang telah ditentukan, kita menolak hipotesis nol. Ini menunjukkan bahwa terdapat bukti yang cukup untuk mendukung hipotesis alternatif. Sebaliknya, jika statistik uji lebih kecil dari nilai kritis atau nilai p lebih besar dari tingkat signifikansi, kita gagal menolak hipotesis nol. Ini menunjukkan bahwa tidak ada bukti yang cukup untuk mendukung hipotesis alternatif.

Penentuan Nilai P

Dalam uji hipotesis, nilai p merupakan alat penting untuk menentukan apakah ada cukup bukti untuk menolak hipotesis nol. Nilai p merepresentasikan probabilitas mendapatkan hasil yang sama ekstrem atau lebih ekstrem dari data yang diamati, dengan asumsi bahwa hipotesis nol benar.

Menghitung Nilai P

Menghitung nilai p dapat dilakukan menggunakan tabel distribusi atau perangkat lunak statistik.

• Tabel Distribusi: Tabel distribusi, seperti tabel distribusi normal atau t-distribusi, menyediakan probabilitas untuk nilai statistik tertentu. Untuk menghitung nilai p, kita perlu mencari nilai statistik dalam tabel dan menemukan probabilitas yang sesuai.
• Perangkat Lunak Statistik: Perangkat lunak statistik, seperti SPSS atau R, dapat digunakan untuk menghitung nilai p secara otomatis. Perangkat lunak ini biasanya memerlukan input data dan informasi tentang uji hipotesis yang dilakukan.

Menerjemahkan Nilai P

Nilai p diinterpretasikan sebagai probabilitas mendapatkan hasil yang sama ekstrem atau lebih ekstrem dari data yang diamati, dengan asumsi bahwa hipotesis nol benar. Semakin kecil nilai p, semakin kuat bukti untuk menolak hipotesis nol.

• Nilai p < α: Jika nilai p lebih kecil dari tingkat signifikansi (α), maka kita menolak hipotesis nol. Hal ini menunjukkan bahwa hasil yang diamati tidak mungkin terjadi jika hipotesis nol benar.
• Nilai p ≥ α: Jika nilai p lebih besar dari atau sama dengan tingkat signifikansi (α), maka kita gagal menolak hipotesis nol. Hal ini menunjukkan bahwa hasil yang diamati tidak cukup kuat untuk menolak hipotesis nol.

Pengambilan Keputusan

Setelah Anda melakukan uji hipotesis satu sampel, langkah selanjutnya adalah mengambil keputusan. Keputusan ini didasarkan pada perbandingan antara nilai p dan tingkat signifikansi (α).

Nilai p adalah probabilitas mendapatkan hasil uji statistik yang sama ekstrem atau lebih ekstrem daripada hasil yang diamati, dengan asumsi hipotesis nol benar. Tingkat signifikansi (α) adalah ambang batas probabilitas yang Anda tetapkan untuk menolak hipotesis nol.

Contoh soal uji hipotesis satu sampel seringkali melibatkan pengujian rata-rata populasi berdasarkan sampel yang diambil. Misalnya, kita ingin menguji apakah rata-rata tinggi badan siswa di suatu sekolah berbeda dengan rata-rata tinggi badan nasional. Nah, dalam konteks yang berbeda, kita juga bisa menemukan contoh soal yang mirip, seperti contoh soal tes Pauli yang bisa diakses di sini.

Tes Pauli sendiri dirancang untuk mengukur kemampuan penalaran logis dan kemampuan memecahkan masalah, dan beberapa soalnya mungkin juga bisa dihubungkan dengan konsep uji hipotesis satu sampel.

Perbandingan Nilai p dan Tingkat Signifikansi (α)

Berikut adalah cara mengambil keputusan berdasarkan nilai p dan tingkat signifikansi (α):

• Jika nilai p ≤ α, tolak hipotesis nol (H0).
• Jika nilai p > α, gagal tolak hipotesis nol (H0).

Perbedaan Menolak H0 dan Gagal Menolak H0

• Menolak H0 berarti Anda memiliki bukti yang cukup kuat untuk menolak klaim hipotesis nol. Ini menunjukkan bahwa data yang Anda amati tidak konsisten dengan hipotesis nol, dan kemungkinan besar hipotesis alternatif benar.
• Gagal menolak H0 berarti Anda tidak memiliki bukti yang cukup kuat untuk menolak klaim hipotesis nol. Ini tidak berarti bahwa hipotesis nol benar, tetapi hanya berarti bahwa data yang Anda amati tidak memberikan cukup bukti untuk menolaknya.

Contoh Kasus

Misalnya, Anda ingin menguji hipotesis bahwa tinggi rata-rata mahasiswa di suatu universitas adalah 170 cm. Anda mengambil sampel 100 mahasiswa dan menemukan bahwa tinggi rata-rata mereka adalah 172 cm. Anda melakukan uji hipotesis satu sampel dan mendapatkan nilai p = 0,02.

Jika tingkat signifikansi Anda adalah α = 0,05, maka nilai p ≤ α. Oleh karena itu, Anda menolak hipotesis nol. Ini berarti bahwa Anda memiliki bukti yang cukup kuat untuk menyimpulkan bahwa tinggi rata-rata mahasiswa di universitas tersebut tidak 170 cm, tetapi kemungkinan lebih tinggi.

Interpretasi Hasil

Interpretasi hasil uji hipotesis satu sampel merupakan langkah penting dalam memahami makna dari analisis data. Hasil ini tidak hanya menunjukkan apakah hipotesis nol ditolak atau tidak, tetapi juga memberikan informasi tentang besarnya perbedaan antara sampel dan populasi.

Menginterpretasikan Hasil Uji Hipotesis Satu Sampel

Interpretasi hasil uji hipotesis satu sampel melibatkan beberapa langkah penting:

• Memeriksa nilai p: Nilai p menunjukkan probabilitas mendapatkan hasil sampel seperti yang diamati, dengan asumsi bahwa hipotesis nol benar. Nilai p yang kecil (biasanya kurang dari 0,05) mengindikasikan bahwa hasil sampel tidak mungkin terjadi jika hipotesis nol benar, sehingga kita menolak hipotesis nol.
• Melihat statistik uji: Statistik uji menunjukkan ukuran perbedaan antara sampel dan populasi. Nilai statistik uji yang besar mengindikasikan perbedaan yang signifikan, sedangkan nilai yang kecil mengindikasikan perbedaan yang tidak signifikan.
• Menentukan interval kepercayaan: Interval kepercayaan memberikan rentang nilai yang mungkin untuk parameter populasi. Jika interval kepercayaan tidak mencakup nilai hipotesis nol, maka kita menolak hipotesis nol.

Batasan dan Implikasi

Meskipun uji hipotesis satu sampel memberikan informasi berharga, penting untuk memahami batasan dan implikasi dari hasil:

• Ukuran sampel: Ukuran sampel yang kecil dapat memengaruhi hasil uji hipotesis, sehingga penting untuk memastikan ukuran sampel yang cukup besar untuk mendapatkan hasil yang akurat.
• Generalisasi: Hasil uji hipotesis satu sampel hanya berlaku untuk populasi yang diwakili oleh sampel.
• Faktor-faktor lain: Hasil uji hipotesis satu sampel mungkin dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak dipertimbangkan dalam analisis.

Contoh Interpretasi

Bayangkan sebuah penelitian yang ingin mengetahui apakah rata-rata tinggi badan mahasiswa di sebuah universitas berbeda dari rata-rata tinggi badan populasi pria dewasa di Indonesia. Hipotesis nol menyatakan bahwa tidak ada perbedaan, sedangkan hipotesis alternatif menyatakan bahwa ada perbedaan.

• Hasil uji hipotesis menunjukkan nilai p = 0,02 dan statistik uji = 2,5. Ini mengindikasikan bahwa ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata tinggi badan mahasiswa dan rata-rata tinggi badan populasi pria dewasa di Indonesia.
• Interval kepercayaan untuk rata-rata tinggi badan mahasiswa adalah 170 cm – 175 cm. Karena interval kepercayaan tidak mencakup nilai rata-rata tinggi badan populasi pria dewasa di Indonesia (misalnya 168 cm), maka kita menolak hipotesis nol.
• Kesimpulannya, berdasarkan hasil uji hipotesis satu sampel, kita dapat menyimpulkan bahwa rata-rata tinggi badan mahasiswa di universitas tersebut berbeda secara signifikan dari rata-rata tinggi badan populasi pria dewasa di Indonesia.

Contoh Soal dan Penyelesaian: Contoh Soal Uji Hipotesis Satu Sampel

Uji hipotesis satu sampel merupakan teknik statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis tentang parameter populasi berdasarkan data sampel. Contohnya, kita ingin menguji apakah rata-rata tinggi badan siswa di suatu sekolah adalah 165 cm. Untuk itu, kita perlu mengambil sampel siswa dari sekolah tersebut dan kemudian melakukan uji hipotesis satu sampel.

Contoh Soal

Sebuah perusahaan manufaktur memproduksi lampu bohlam dengan klaim rata-rata masa pakai 1000 jam. Untuk menguji klaim tersebut, diambil sampel 25 lampu bohlam dan diukur masa pakainya. Hasil pengukuran menunjukkan rata-rata masa pakai sampel adalah 980 jam dengan standar deviasi sampel 50 jam. Apakah ada cukup bukti untuk menolak klaim perusahaan bahwa rata-rata masa pakai lampu bohlam adalah 1000 jam?

Langkah-langkah Penyelesaian

Berikut adalah langkah-langkah penyelesaian uji hipotesis satu sampel:

Perhitungan Statistik Uji

Statistik uji t-student dihitung dengan rumus:

t = (x̄ – μ) / (s / √n)

Dimana:

* x̄ adalah rata-rata sampel
* μ adalah rata-rata populasi yang dihipotesiskan
* s adalah standar deviasi sampel
* n adalah ukuran sampel

Dalam kasus ini, statistik uji t-student adalah:

t = (980 – 1000) / (50 / √25) = -2

Menentukan Nilai Kritikal dan Wilayah Penolakan

Nilai kritikal untuk uji dua sisi dengan tingkat signifikansi 0,05 dan derajat bebas 24 adalah ±2,064. Wilayah penolakan adalah nilai statistik uji yang lebih kecil dari -2,064 atau lebih besar dari 2,064.

Membandingkan Statistik Uji dengan Nilai Kritikal

Statistik uji t-student (-2) berada di wilayah penolakan karena lebih kecil dari -2,064.

Interpretasi Hasil

Karena statistik uji berada di wilayah penolakan, maka kita menolak hipotesis nol. Ini berarti bahwa ada cukup bukti untuk menolak klaim perusahaan bahwa rata-rata masa pakai lampu bohlam adalah 1000 jam. Hasil uji hipotesis menunjukkan bahwa rata-rata masa pakai lampu bohlam kemungkinan tidak sama dengan 1000 jam.

Kesimpulan

Berdasarkan hasil uji hipotesis, dapat disimpulkan bahwa ada cukup bukti untuk menolak klaim perusahaan bahwa rata-rata masa pakai lampu bohlam adalah 1000 jam. Ini menunjukkan bahwa rata-rata masa pakai lampu bohlam kemungkinan tidak sama dengan 1000 jam. Perusahaan perlu menyelidiki lebih lanjut mengapa rata-rata masa pakai lampu bohlam lebih rendah dari yang diklaim.

Aplikasi Uji Hipotesis Satu Sampel dalam Riset

Uji hipotesis satu sampel merupakan alat statistik yang sangat berguna dalam berbagai bidang penelitian. Metode ini memungkinkan kita untuk membandingkan data sampel dengan nilai populasi yang telah diketahui atau nilai standar tertentu. Dengan melakukan perbandingan ini, kita dapat menarik kesimpulan tentang karakteristik populasi berdasarkan data yang kita kumpulkan.

Contoh Aplikasi Uji Hipotesis Satu Sampel

Uji hipotesis satu sampel memiliki banyak aplikasi praktis dalam berbagai disiplin ilmu, seperti ilmu sosial, kesehatan, dan bisnis. Berikut adalah beberapa contohnya:

• Ilmu Sosial: Seorang peneliti ingin mengetahui apakah rata-rata tingkat kepuasan mahasiswa terhadap program studi tertentu berbeda secara signifikan dari skor standar nasional.
• Kesehatan: Seorang ahli gizi ingin mengetahui apakah suplemen makanan tertentu dapat meningkatkan kadar kolesterol dalam darah secara signifikan dibandingkan dengan kadar kolesterol normal.
• Bisnis: Seorang manajer pemasaran ingin mengetahui apakah kampanye iklan baru berhasil meningkatkan penjualan produk secara signifikan dibandingkan dengan penjualan rata-rata sebelumnya.

Bagaimana Uji Hipotesis Satu Sampel Membantu Menjawab Pertanyaan Penelitian

Uji hipotesis satu sampel dapat membantu menjawab pertanyaan penelitian dengan cara yang terstruktur dan objektif. Dengan menggunakan metode ini, kita dapat:

• Memeriksa apakah ada perbedaan signifikan antara data sampel dan nilai populasi atau standar yang telah ditentukan.
• Menentukan apakah hasil penelitian mendukung atau menolak hipotesis nol.
• Memperoleh tingkat keyakinan yang kuat tentang kesimpulan yang ditarik berdasarkan data.

Studi Kasus: Uji Hipotesis Satu Sampel dalam Riset Kesehatan

Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui apakah terapi baru efektif dalam menurunkan tekanan darah pada pasien hipertensi. Peneliti tersebut mengumpulkan data tekanan darah dari 50 pasien yang menjalani terapi baru. Hipotesis nol menyatakan bahwa terapi baru tidak berpengaruh pada tekanan darah pasien, sementara hipotesis alternatif menyatakan bahwa terapi baru dapat menurunkan tekanan darah pasien. Peneliti kemudian melakukan uji hipotesis satu sampel dengan menggunakan data tekanan darah pasien yang telah dikumpulkan. Hasil uji menunjukkan bahwa terapi baru berhasil menurunkan tekanan darah pasien secara signifikan dibandingkan dengan tekanan darah normal. Hal ini mendukung hipotesis alternatif dan menunjukkan bahwa terapi baru efektif dalam menurunkan tekanan darah pada pasien hipertensi.

Penutup

Uji hipotesis satu sampel merupakan alat yang ampuh untuk menguji klaim tentang populasi berdasarkan data sampel. Dengan memahami langkah-langkah dan interpretasi hasil uji, kita dapat mengambil keputusan yang lebih informatif dan terarah dalam penelitian dan pengambilan keputusan bisnis. Ingatlah bahwa uji hipotesis hanyalah satu bagian dari proses analisis data yang lebih luas, dan interpretasi hasil harus selalu dikaitkan dengan konteks penelitian.