Page 28 - Flip pdf_Roy

1
TX = ∑ ( − 1), t = banyaknya observasi dengan nilai sama (ties) dalam tiap
2
kelompok nilai sama pada variabel X.

1
TY = ∑ ( − 1), t = banyaknya observasi dengan nilai sama (ties) dalam tiap
2
kelompok nilai sama pada variabel Y.

c) Koefisien Korelasi Kendall untuk N > 10:
Jika N lebih dari 10, maka τ dapat dianggap berdistribusi normal dengan mean ¿µ τ=0

2(2 +5
Standar Deviasi ¿ τ= √
9 ( −1)
Jadi Z = − =
2(2 +5
√
9 ( −1)
4. PROSEDUR PERHITUNGAN

1) Berilah ranking observasi-observasi pada variabel X dari 1 hingga N. Berilah pula

ranking observasi-observasi pada variabel Y dari 1 hingga N.
2) Susunlah N subyek sehingga ranking-ranking X untuk subyek-subyek itu ada dalam

urutan wajar, yakni 1, 2, 3, , N.

3) Amatilah ranking-ranking Y dalam urutan yang bersesuaian dengan ranking X yang
ada dalam urutan wajar. Tentukan harga S untuk urutan ranking Y ini.

4) Jika tidak terdapat data yang bernilai sama (ties) di antara observasi-observasi X

maupun Y, gunakan rumus (a) dalam menghitung harga τ . Jika terdapat data yang
bernilai sama (ties), pakailah rumus (b).

5) Jika N subyek merupakan suatu sampel random dari populasi tertentu, kita dapat

menguji apakah harga observasi τ memberi petunjuk adanya asosiasi antara

variabel X dan Y dalam populasinya. Metode perhitungan tergantung N:

a. Untuk N ≤ 10 lihat nilai Pvalue dari tabel 1.
Jika Pvalue ≤ α, maka H0 ditolak.

b. Untuk N > 10, kita dapat menghitung harga z yang berkaitan dengan τ menggunakan
1
rumus z. Jika zhitung ≥ ztabel , maka H0 ditolak. ztabel diperoleh dari 0,5 - α dilihat dari
2
tabel 2.
5. CONTOH SOAL

23