Uji t dan Welch Perbedaan Laju Dekomposisi Serasah antara Hutan Primer dan Hutan Bekas Tebangan

Info proyek

• Bidang studiKehutanan dan Lingkungan
• JenjangSkripsi (S1)
• Jenis metodeStatistika Inferensial
• Perkiraan pengerjaan± 3 hari kerja
• Perangkatscipy.stats ttest_ind, ttest_rel, shapiro, levene
• HargaRp 300.000 - Rp 1.900.000

Tujuan analisis

Menguji pengaruh tipe hutan terhadap laju dekomposisi serasah dengan Uji t dan Welch, dengan suhu tanah sebagai kovariat.

Variabel

Contoh hasil

• -3.2Welch t
• 0.002Welch p-value
• 0.631Cohen's d
• 12.368Mean difference
• 4.69795% CI lower
• 20.03995% CI upper

Uji Welch menunjukkan rata-rata Laju dekomposisi serasah antar-kelompok berbeda nyata (t = -3.200, p = 0.002) dengan selisih 12.368 dan ukuran efek Cohen d 0.631.

Dihitung dari data sintetis sebagai ilustrasi, bukan dari penelitian nyata.

Tentang Uji t dan Welch

Uji t membandingkan rata-rata dua kelompok (independen atau berpasangan), dan uji Welch tidak mensyaratkan varians sama. Dipakai untuk menguji apakah perbedaan rata-rata dua kondisi nyata secara statistik.

Langkah pengerjaan

1. 1Rumuskan H0 dan H1 serta tingkat signifikansi
2. 2Periksa normalitas (Shapiro-Wilk) dan kesamaan varians (Levene)
3. 3Pilih uji t Student atau Welch
4. 4Hitung statistik t, p-value, dan interval kepercayaan
5. 5Hitung ukuran efek (Cohen d)
6. 6Plot boxplot kedua kelompok

Asumsi yang perlu diperiksa

• Data tiap kelompok mendekati normal atau sampel cukup besar
• Pengamatan saling bebas (kecuali uji berpasangan)
• Skala data interval atau rasio

Membaca dan melaporkan hasil

Laporkan rata-rata, simpangan baku, t, derajat bebas, p-value, dan Cohen d. Jelaskan makna praktis perbedaan, bukan hanya apakah p kurang dari 0,05.

Contoh kode Python

Skrip awal singkat dengan nama variabel proyek ini. Versi yang diserahkan disesuaikan dengan data Anda dan diberi komentar lengkap.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as st

rng = np.random.default_rng(25)
forest_type = rng.normal(70, 8, 40)    # group A
soil_temperature = rng.normal(75, 12, 45)   # group B
litter_decomposition_rate = np.concatenate([forest_type, soil_temperature])

print("Shapiro p A/B:", round(st.shapiro(forest_type).pvalue, 3), round(st.shapiro(soil_temperature).pvalue, 3))
lev = st.levene(forest_type, soil_temperature)
print("Levene p:", round(lev.pvalue, 3))

equal_var = lev.pvalue > 0.05
res = st.ttest_ind(forest_type, soil_temperature, equal_var=equal_var)
print("Test:", "Student" if equal_var else "Welch")
print("t =", round(res.statistic, 3), "p =", round(res.pvalue, 4))

sp = np.sqrt(((len(forest_type) - 1) * forest_type.var(ddof=1) + (len(soil_temperature) - 1) * soil_temperature.var(ddof=1)) / (len(litter_decomposition_rate) - 2))
d = (forest_type.mean() - soil_temperature.mean()) / sp
print("Cohen d:", round(d, 3))
ci = res.confidence_interval()
print("95% CI of mean difference:", round(ci.low, 3), round(ci.high, 3))

plt.boxplot([forest_type, soil_temperature])
plt.xticks([1, 2], ["A", "B"])
plt.ylabel("Score")
plt.show()

Paket dan harga

Pilih seberapa banyak bantuan yang Anda perlukan. Setiap paket yang lebih tinggi sudah mencakup semua item paket di bawahnya. Harga belum termasuk PPN 11%.

• Pembayaran: DP 50% sebelum pekerjaan dimulai, pelunasan setelah hasil diserahkan
• Pajak: Harga belum termasuk PPN 11%
• Data dan integritas akademik: Hasil dihitung dari data penelitian Anda sendiri; Anda yang menulis dan mempertanggungjawabkan naskah, kami membantu analisis dan pemahaman
• Revisi: Maksimal 2 kali revisi termasuk dalam harga (Paket 3: 3 kali)

Pertanyaan umum