Lembar Rumus

Setiap rumus disertai arti konseptualnya dan, bila relevan, kalkulator cepat agar Anda bisa langsung memasukkan angka.

Deskriptif

Mean sampel

M = \frac{Σ X}{n}

Titik keseimbangan distribusi.

Dipakai di bab:3

Sum of squares

S S = Σ (X - M)^{2} = Σ X^{2} - \frac{( Σ X ) ^{2}}{n}

Total variabilitas di sekitar mean.

Dipakai di bab:4

Varians & SD sampel

s^{2} = \frac{S S}{n - 1}, s = s^{2}

Pembagi n − 1 mengoreksi bias estimasi.

Dipakai di bab:4

SSn

s²: 5.000
s: 2.236

Skor z

z = \frac{X - μ}{σ}

Lokasi skor dalam satuan SD.

Dipakai di bab:5

Xμσ

z: 1.500

Uji Rata-rata

Standard error mean

σ_{M} = \frac{σ}{n}, s_{M} = \frac{s}{n}

Sampling error tipikal dari sebuah mean.

Dipakai di bab:7 9

s atau σn

standard error: 2.000

Uji z

z = \frac{M - μ}{σ _{M}}

Dipakai saat σ diketahui.

Dipakai di bab:8

Uji t satu sampel

t = \frac{M - μ}{s _{M}}, df = n - 1

Dipakai saat σ tidak diketahui.

Dipakai di bab:9

Mμsn

s_M: 2.000
t: 2.500
df: 24.000

Uji t independen

t = \frac{( M _{1} - M _{2} )}{\frac{s _{p}^{2}}{n _{1}} + \frac{s _{p}^{2}}{n _{2}}}, s_{p}^{2} = \frac{S S _{1} + S S _{2}}{d f _{1} + d f _{2}}

Membandingkan dua kelompok terpisah.

Dipakai di bab:10

Uji t berpasangan

t = \frac{M _{D}}{s _{M_{D}}}, df = n - 1

Bekerja pada skor selisih D.

Dipakai di bab:11

Interval kepercayaan

μ = M \pm t \cdot s_{M}

Estimasi rentang, bukan satu titik.

Dipakai di bab:12

Cohen's d & r²

d = \frac{M _{1} - M _{2}}{s}, r^{2} = \frac{t ^{2}}{t ^{2} + df}

Besar efek melengkapi nilai p.

Dipakai di bab:9 10 12

tdf

r²: 0.258

ANOVA

Rasio F

F = \frac{M S _{b e tw ee n}}{M S _{w i t hin}}, M S = \frac{S S}{df}

Varians dijelaskan dibagi varians error.

Dipakai di bab:13 14 15

SS betweendf betweenSS withindf within

MS between: 30.000
MS within: 3.333
F: 9.000

Eta squared

η^{2} = \frac{S S _{b e tw ee n}}{S S _{t o t a l}}

Proporsi varians yang dijelaskan perlakuan.

Dipakai di bab:13

Korelasi & Nonparametrik

Korelasi Pearson

r = \frac{S P}{S S _{X} \cdot S S _{Y}}

Kovariabilitas dibagi variabilitas terpisah.

Dipakai di bab:16

Persamaan regresi

Y^= b X + a, b = \frac{S P}{S S _{X}}, a = M_{Y} - b M_{X}

Prediksi Y terbaik dari X.

Dipakai di bab:16

Chi-square

χ^{2} = Σ \frac{( f _{o} - f _{e} ) ^{2}}{f _{e}}

Jarak antara frekuensi observasi dan harapan.

Dipakai di bab:17

Frekuensi harapan (independensi)

f_{e} = \frac{f _{r o w} \cdot f _{co l}}{n}

Prediksi H₀ untuk setiap sel tabel.

Dipakai di bab:17