1. Hipotesis Statistik: Pernyataan/dugaan mengenai parameter populasi yang ingin dibuktikan kebenarannya H 0  hipotesis nol H 1 atau H a  hipotesis satu atau hipotesis alternatif Misalnya: H 0 :  =60 vs H 1 :  ≠60  uji dwi arah H 0 :  =160 vs H 1 :  >160  uji eka arah H 0 :  =500 vs H 1 :  <500  uji eka arah Pengujian Hipotesis Berdasarkan data yang dikumpulkan, H 1 atau H 0 yang benar ?

2. Pengujian Hipotesis H0 benarH1 benar Hasil Pengujian H0 benar Benar Salah Jenis 1 (  Salah Jenis 2 (  H1 benar Keadaan Sebenarnya Benar  = Peluang menolak H0 padahal H0 benar  = Peluang menerima H0 padahal H1 yang benar

3. Pengujian Hipotesis Kaidah Keputusan: Jika p-value <   H1 benar Jika p-value ≥   H0 dianggap benar   taraf nyata pengujian (kesalahan maksimum yang diperbolehkan jika memutuskan H1 benar) P-value  peluang salah jenis 1 berdasarkan data

4. Pengujian Hipotesis Secara Umum: Satu Nilai Tengah Populasi: H 0 :  =  0 vs H 1 :    0 H 0 :    0 vs H 1 :  >  0 H 0 :    0 vs H 1 :  <  0 Dua Nilai Tengah Populasi: Saling BebasBerpasangan H 0 :  1 =  2 vs H 1 :  1   2 H 0 :  D = 0 vs H 1 :  D  0 H 0 :  1   2 vs H 1 :  1 >  2 H 0 :  D  0 vs H 1 :  D > 0 H 0 :  1   2 vs H 1 :  1 <  2 H 0 :  D  0 vs H 1 :  D < 0