Lewati ke konten utama

Kursus

Pengujian Hipotesis dengan Python

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 12/2025

Pelajari cara dan waktu yang tepat untuk menggunakan uji hipotesis umum seperti uji t, uji proporsi, dan uji chi-square di Python.

Mulai Kursus Gratis

PythonProbability & Statistics

4 jam

15 videos

50 Latihan

3,750 XP

59,202

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Pengujian hipotesis memungkinkan Anda menjawab pertanyaan tentang himpunan data secara ketat secara statistik. Dalam kursus ini, Anda akan mengembangkan keterampilan analitis Python saat mempelajari cara dan waktu menggunakan uji umum seperti uji t, uji proporsi, dan uji chi-square. Dengan bekerja menggunakan data dunia nyata, termasuk umpan balik pengguna Stack Overflow dan data rantai pasok untuk pengiriman perlengkapan medis, Anda akan memperoleh pemahaman mendalam tentang cara kerja uji tersebut dan asumsi kunci yang mendasarinya. Anda juga akan mengetahui bagaimana uji non-parametrik dapat digunakan untuk melampaui keterbatasan uji hipotesis tradisional.Video berisi transkrip langsung yang dapat Anda tampilkan dengan mengeklik "Show transcript" di kiri bawah video. Glosarium kursus dapat ditemukan di kanan pada bagian sumber daya. Untuk memperoleh kredit CPE, Anda perlu menyelesaikan kursus dan mencapai skor 70% pada penilaian yang memenuhi syarat. Anda dapat membuka penilaian dengan mengeklik ajakan kredit CPE di sisi kanan.

Persyaratan

Sampling in Python

1

Dasar-Dasar Pengujian Hipotesis

Bagaimana cara kerja pengujian hipotesis dan masalah apa yang dapat diselesaikannya? Untuk mengetahuinya, Anda akan menelusuri alur kerja untuk uji proporsi satu sampel. Dalam prosesnya, Anda akan menjumpai konsep penting seperti z-score, p-value, serta kesalahan negatif palsu dan positif palsu.

Uji hipotesis dan z-score

Kegunaan pengujian A/B

Menghitung mean sampel

Menghitung z-score

Persidangan pidana dan uji hipotesis

Ekor kiri, ekor kanan, dua ekor

Menghitung p-value

Signifikansi statistik

Keputusan dari nilai p

Menghitung interval kepercayaan

Kesalahan tipe I dan tipe II

2

Uji Dua Sampel dan ANOVA

Di bab ini, Anda akan mempelajari cara menguji perbedaan mean antara dua grup menggunakan uji t dan memperluasnya ke lebih dari dua grup menggunakan ANOVA dan uji t berpasangan per pasangan.

Melakukan uji t

Alur kerja pengujian hipotesis

Statistik uji rata-rata dua sampel

Menghitung nilai-p dari statistik t

Mengapa t diperlukan?

Distribusi t

Dari t ke p

Uji t berpasangan

Apakah perlu berpasangan?

Memvisualisasikan perbedaannya

Menggunakan ttest()

Memvisualisasikan banyak kategori

Melakukan uji ANOVA

Uji t berpasangan

3

Uji Proporsi

Sekarang saatnya menguji perbedaan proporsi antara dua grup menggunakan uji proporsi. Melalui latihan praktik, Anda akan memperluas uji proporsi ke lebih dari dua grup dengan uji chi-square independensi, dan kembali ke kasus satu sampel dengan uji kelayakan chi-square (goodness of fit).

Uji proporsi satu sampel

t untuk proporsi?

Uji proporsi tunggal

Uji proporsi dua sampel

Uji dua proporsi

proportions_ztest() untuk dua sampel

Uji chi-kuadrat untuk kemandirian

Distribusi chi-square

Berapa banyak ekor untuk uji chi-square?

Melakukan uji chi-square

Uji kesesuaian chi-kuadrat (goodness of fit)

Memvisualisasikan goodness of fit

Melakukan uji goodness of fit

4

Uji Non-Parametrik

Terakhir, saatnya mempelajari asumsi yang dibuat oleh uji hipotesis parametrik, dan melihat bagaimana uji non-parametrik dapat digunakan ketika asumsi tersebut tidak terpenuhi.

Asumsi dalam pengujian hipotesis

Asumsi umum dalam uji hipotesis

Menguji ukuran sampel

Uji non-parametrik

Uji parametrik yang mana?

Uji Wilcoxon signed-rank

ANOVA non-parametrik dan uji t tidak berpasangan

Wilcoxon-Mann-Whitney

Kruskal-Wallis

Pengujian Hipotesis dengan Python

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Pengujian Hipotesis dengan Python Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.