Analisis Pengaruh Tingkat Signifikansi terhadap Penentuan Daerah Kritis dalam Uji Hipotesis
Dalam penelitian statistik, uji hipotesis adalah salah satu metode yang digunakan untuk menguji kebenaran suatu pernyataan atau hipotesis tentang populasi. Salah satu langkah penting dalam uji hipotesis adalah menentukan daerah kritis, yaitu daerah di mana kita dapat menolak hipotesis nol. Namun, penentuan daerah kritis tidaklah sembarangan, melainkan harus mempertimbangkan tingkat signifikansi yang telah ditentukan sebelumnya. Tingkat signifikansi (\(\alpha\)) adalah tingkat kesalahan yang dapat diterima dalam penolakan hipotesis nol. Dalam penelitian ini, kita menggunakan tingkat signifikansi sebesar 1% atau 0,01. Hal ini berarti kita hanya akan menolak hipotesis nol jika peluang terjadinya kesalahan tipe I (menolak hipotesis nol ketika sebenarnya benar) kurang dari 1%. Setelah menentukan tingkat signifikansi, langkah selanjutnya adalah menentukan daerah kritis. Dalam penelitian ini, hipotesis alternatif (\(H_1\)) adalah bahwa rata-rata populasi tidak sama dengan 4. Oleh karena itu, daerah kritis berada di kedua ujung kurva distribusi t. Untuk menentukan letak dan luas daerah kritis, kita perlu mencari nilai kritis \(t_{0,005}\). Nilai ini dapat ditemukan dalam tabel distribusi t dengan derajat kebebasan (\(df\)) sebesar \(n-1\), di mana \(n\) adalah jumlah sampel. Dalam penelitian ini, \(n=16\) sehingga \(df=15\). Berdasarkan tabel distribusi t, nilai \(t_{0,005}\) untuk \(df=15\) dan tingkat signifikansi 1% adalah 2,602. Oleh karena itu, daerah kritis adalah \(t <-2,602\) atau \(t >2,602\). Dalam penelitian ini, kita telah menganalisis pengaruh tingkat signifikansi terhadap penentuan daerah kritis dalam uji hipotesis. Hasil analisis menunjukkan bahwa tingkat signifikansi yang lebih rendah akan menghasilkan daerah kritis yang lebih sempit, sehingga memperkecil peluang terjadinya kesalahan tipe I.