Tabel Distribusi T Df 1-160 Dan Cara Membacanya (Mudah Dan Lengkap)

Dalam statistik, khusunya dalam pengujian hipotesis, kita sering di jumpai dengan istilah uji  t. kemudian apa yang dimaksud dengan uji t  itu sendiri ? dan apa fungsinya dalam pengujian hipotesis ? serta bagaimana cara penggunaannya ? Nah pada kesempatan kali ini kita akan membahas secara terang semua hal perihal uji t beserta contohnya.

Pengertian tabel distribusi t ialah jenis uji hipotesis yang dipakai dalam pembuktian dugaan atau hipotesa yang telah dibentuk dalam penelitian yang di dasarkan atas data - data nominal yang ada. Fungsi Uji t adalah untuk mengetahui apakah veriabel indipenden (x1, x2, x3, ....xn) kuat secara parsial atau signifikan terhadap variabel dependen (y) dalam model regeresi linier.

Dalam statistik uji, kita memerlakukan adanya tabel uji. Nah kemudian tabel apa yang kita butuhkan untuk uji statistik tersebut ? Hal tersebut tergantung uji statistik apa yang diperlukan oleh peneliti. Kalau pakai statistik uji F, maka kita harus memakai tabel distribusi F. bila statistik uji t yang kita gunakan, maka tabel distribusi t yang harus kita pakai sebagai perbandingan. Begitu juga untuk uji hipotesis dengan memakai statistik untuk uji Z, maupun Chi-Square, dan lain sebagainya.

Rumus Hitung Uji T Secara Manual

• t hitung = Harga yang dihitung dan mengatakan nilai standar deviasi pada distribusi normal (tabel t) 
• x = Rata-ratanilai yang diperoleh dari hasil pengumpulan data. 
• N = Jumlah Populasi penelitian 
• μ0 = Rata-rata nilai yang dihipotesiskan 
• S = Standar deviasi populasi yang telah diketahui

Tabel Distribusi T df 1-160

Berikut adalah tabel t dengan derajat kebebasan dari 1 - 160 dan dengan alpha menyerupai di bawah ini.

Untuk filnya, and sanggup download tabel t .doc DISINI . . . 

DF	TINGKAT SIGNIFIKANSI
#1	25%	10%	5%	2.5%	1%	0.5%	0.1%
#2	50%	20%	10%	5%	2%	1%	0.2%
1	1.000	3.078	6.314	12.706	31.821	63.657	318.309
2	0.817	1.886	2.920	4.303	6.965	9.925	22.327
3	0.765	1.638	2.353	3.182	4.541	5.841	10.215
4	0.741	1.533	2.132	2.776	3.747	4.604	7.173
5	0.727	1.476	2.015	2.571	3.365	4.032	5.893
6	0.718	1.440	1.943	2.447	3.143	3.707	5.208
7	0.711	1.415	1.895	2.365	2.998	3.499	4.785
8	0.706	1.397	1.860	2.306	2.896	3.355	4.501
9	0.703	1.383	1.833	2.262	2.821	3.250	4.297
10	0.700	1.372	1.812	2.228	2.764	3.169	4.144
11	0.697	1.363	1.796	2.201	2.718	3.106	4.025
12	0.695	1.356	1.782	2.179	2.681	3.055	3.930
13	0.694	1.350	1.771	2.160	2.650	3.012	3.852
14	0.692	1.345	1.761	2.145	2.624	2.977	3.787
15	0.691	1.341	1.753	2.131	2.602	2.947	3.733
16	0.690	1.337	1.746	2.120	2.583	2.921	3.686
17	0.689	1.333	1.740	2.110	2.567	2.898	3.646
18	0.688	1.330	1.734	2.101	2.552	2.878	3.610
19	0.688	1.328	1.729	2.093	2.539	2.861	3.579
20	0.687	1.325	1.725	2.086	2.528	2.845	3.552
21	0.686	1.323	1.721	2.080	2.518	2.831	3.527
22	0.686	1.321	1.717	2.074	2.508	2.819	3.505
23	0.685	1.319	1.714	2.069	2.500	2.807	3.485
24	0.685	1.318	1.711	2.064	2.492	2.797	3.467
25	0.684	1.316	1.708	2.060	2.485	2.787	3.450
26	0.684	1.315	1.706	2.056	2.479	2.779	3.435
27	0.684	1.314	1.703	2.052	2.473	2.771	3.421
28	0.683	1.313	1.701	2.048	2.467	2.763	3.408
29	0.683	1.311	1.699	2.045	2.462	2.756	3.396
30	0.683	1.310	1.697	2.042	2.457	2.750	3.385
31	0.682	1.309	1.696	2.040	2.453	2.744	3.375
32	0.682	1.309	1.694	2.037	2.449	2.738	3.365
33	0.682	1.308	1.692	2.035	2.445	2.733	3.356
34	0.682	1.307	1.691	2.032	2.441	2.728	3.348
35	0.682	1.306	1.690	2.030	2.438	2.724	3.340
36	0.681	1.306	1.688	2.028	2.434	2.719	3.333
37	0.681	1.305	1.687	2.026	2.431	2.715	3.326
38	0.681	1.304	1.686	2.024	2.429	2.712	3.319
39	0.681	1.304	1.685	2.023	2.426	2.708	3.313
40	0.681	1.303	1.684	2.021	2.423	2.704	3.307
41	0.681	1.303	1.683	2.020	2.421	2.701	3.301
42	0.680	1.302	1.682	2.018	2.418	2.698	3.296
43	0.680	1.302	1.681	2.017	2.416	2.695	3.291
44	0.680	1.301	1.680	2.015	2.414	2.692	3.286
45	0.680	1.301	1.679	2.014	2.412	2.690	3.281
46	0.680	1.300	1.679	2.013	2.410	2.687	3.277
47	0.680	1.300	1.678	2.012	2.408	2.685	3.273
48	0.680	1.299	1.677	2.011	2.407	2.682	3.269
49	0.680	1.299	1.677	2.010	2.405	2.680	3.265
50	0.679	1.299	1.676	2.009	2.403	2.678	3.261
51	0.679	1.298	1.675	2.008	2.402	2.676	3.258
52	0.679	1.298	1.675	2.007	2.400	2.674	3.255
53	0.679	1.298	1.674	2.006	2.399	2.672	3.251
54	0.679	1.297	1.674	2.005	2.397	2.670	3.248
55	0.679	1.297	1.673	2.004	2.396	2.668	3.245
56	0.679	1.297	1.673	2.003	2.395	2.667	3.242
57	0.679	1.297	1.672	2.002	2.394	2.665	3.239
58	0.679	1.296	1.672	2.002	2.392	2.663	3.237
59	0.679	1.296	1.671	2.001	2.391	2.662	3.234
60	0.679	1.296	1.671	2.000	2.390	2.660	3.232
61	0.679	1.296	1.670	2.000	2.389	2.659	3.229
62	0.678	1.295	1.670	1.999	2.388	2.657	3.227
63	0.678	1.295	1.669	1.998	2.387	2.656	3.225
64	0.678	1.295	1.669	1.998	2.386	2.655	3.223
65	0.678	1.295	1.669	1.997	2.385	2.654	3.220
66	0.678	1.295	1.668	1.997	2.384	2.652	3.218
67	0.678	1.294	1.668	1.996	2.383	2.651	3.216
68	0.678	1.294	1.668	1.995	2.382	2.650	3.214
69	0.678	1.294	1.667	1.995	2.382	2.649	3.213
70	0.678	1.294	1.667	1.994	2.381	2.648	3.211
71	0.678	1.294	1.667	1.994	2.380	2.647	3.209
72	0.678	1.293	1.666	1.993	2.379	2.646	3.207
73	0.678	1.293	1.666	1.993	2.379	2.645	3.206
74	0.678	1.293	1.666	1.993	2.378	2.644	3.204
75	0.678	1.293	1.665	1.992	2.377	2.643	3.202
76	0.678	1.293	1.665	1.992	2.376	2.642	3.201
77	0.678	1.293	1.665	1.991	2.376	2.641	3.199
78	0.678	1.293	1.665	1.991	2.375	2.640	3.198
79	0.678	1.292	1.664	1.990	2.374	2.640	3.197
80	0.678	1.292	1.664	1.990	2.374	2.639	3.195
81	0.678	1.292	1.664	1.990	2.373	2.638	3.194
82	0.677	1.292	1.664	1.989	2.373	2.637	3.193
83	0.677	1.292	1.663	1.989	2.372	2.636	3.191
84	0.677	1.292	1.663	1.989	2.372	2.636	3.190
85	0.677	1.292	1.663	1.988	2.371	2.635	3.189
86	0.677	1.291	1.663	1.988	2.370	2.634	3.188
87	0.677	1.291	1.663	1.988	2.370	2.634	3.187
88	0.677	1.291	1.662	1.987	2.369	2.633	3.185
89	0.677	1.291	1.662	1.987	2.369	2.632	3.184
90	0.677	1.291	1.662	1.987	2.369	2.632	3.183
91	0.677	1.291	1.662	1.986	2.368	2.631	3.182
92	0.677	1.291	1.662	1.986	2.368	2.630	3.181
93	0.677	1.291	1.661	1.986	2.367	2.630	3.180
94	0.677	1.291	1.661	1.986	2.367	2.629	3.179
95	0.677	1.291	1.661	1.985	2.366	2.629	3.178
96	0.677	1.290	1.661	1.985	2.366	2.628	3.177
97	0.677	1.290	1.661	1.985	2.365	2.627	3.176
98	0.677	1.290	1.661	1.984	2.365	2.627	3.175
99	0.677	1.290	1.660	1.984	2.365	2.626	3.175
100	0.677	1.290	1.660	1.984	2.364	2.626	3.174
101	0.677	1.290	1.660	1.984	2.364	2.625	3.173
102	0.677	1.290	1.660	1.984	2.363	2.625	3.172
103	0.677	1.290	1.660	1.983	2.363	2.624	3.171
104	0.677	1.290	1.660	1.983	2.363	2.624	3.170
105	0.677	1.290	1.660	1.983	2.362	2.623	3.170
106	0.677	1.290	1.659	1.983	2.362	2.623	3.169
107	0.677	1.290	1.659	1.982	2.362	2.623	3.168
108	0.677	1.289	1.659	1.982	2.361	2.622	3.167
109	0.677	1.289	1.659	1.982	2.361	2.622	3.167
110	0.677	1.289	1.659	1.982	2.361	2.621	3.166
111	0.677	1.289	1.659	1.982	2.360	2.621	3.165
112	0.677	1.289	1.659	1.981	2.360	2.620	3.165
113	0.677	1.289	1.658	1.981	2.360	2.620	3.164
114	0.677	1.289	1.658	1.981	2.360	2.620	3.163
115	0.677	1.289	1.658	1.981	2.359	2.619	3.163
116	0.677	1.289	1.658	1.981	2.359	2.619	3.162
117	0.677	1.289	1.658	1.980	2.359	2.619	3.161
118	0.677	1.289	1.658	1.980	2.358	2.618	3.161
119	0.677	1.289	1.658	1.980	2.358	2.618	3.160
120	0.677	1.289	1.658	1.980	2.358	2.617	3.160
121	0.677	1.289	1.658	1.980	2.358	2.617	3.159
122	0.677	1.289	1.657	1.980	2.357	2.617	3.158
123	0.676	1.288	1.657	1.979	2.357	2.616	3.158
124	0.676	1.288	1.657	1.979	2.357	2.616	3.157
125	0.676	1.288	1.657	1.979	2.357	2.616	3.157
126	0.676	1.288	1.657	1.979	2.356	2.615	3.156
127	0.676	1.288	1.657	1.979	2.356	2.615	3.156
128	0.676	1.288	1.657	1.979	2.356	2.615	3.155
129	0.676	1.288	1.657	1.979	2.356	2.614	3.155
130	0.676	1.288	1.657	1.978	2.355	2.614	3.154
131	0.676	1.288	1.657	1.978	2.355	2.614	3.154
132	0.676	1.288	1.656	1.978	2.355	2.614	3.153
133	0.676	1.288	1.656	1.978	2.355	2.613	3.153
134	0.676	1.288	1.656	1.978	2.355	2.613	3.152
135	0.676	1.288	1.656	1.978	2.354	2.613	3.152
136	0.676	1.288	1.656	1.978	2.354	2.612	3.151
137	0.676	1.288	1.656	1.977	2.354	2.612	3.151
138	0.676	1.288	1.656	1.977	2.354	2.612	3.150
139	0.676	1.288	1.656	1.977	2.353	2.612	3.150
140	0.676	1.288	1.656	1.977	2.353	2.611	3.149
141	0.676	1.288	1.656	1.977	2.353	2.611	3.149
142	0.676	1.288	1.656	1.977	2.353	2.611	3.149
143	0.676	1.288	1.656	1.977	2.353	2.611	3.148
144	0.676	1.287	1.656	1.977	2.353	2.610	3.148
145	0.676	1.287	1.655	1.976	2.352	2.610	3.147
146	0.676	1.287	1.655	1.976	2.352	2.610	3.147
147	0.676	1.287	1.655	1.976	2.352	2.610	3.147
148	0.676	1.287	1.655	1.976	2.352	2.609	3.146
149	0.676	1.287	1.655	1.976	2.352	2.609	3.146
150	0.676	1.287	1.655	1.976	2.351	2.609	3.145
151	0.676	1.287	1.655	1.976	2.351	2.609	3.145
152	0.676	1.287	1.655	1.976	2.351	2.609	3.145
153	0.676	1.287	1.655	1.976	2.351	2.608	3.144
154	0.676	1.287	1.655	1.975	2.351	2.608	3.144
155	0.676	1.287	1.655	1.975	2.351	2.608	3.144
156	0.676	1.287	1.655	1.975	2.350	2.608	3.143
157	0.676	1.287	1.655	1.975	2.350	2.608	3.143
158	0.676	1.287	1.655	1.975	2.350	2.607	3.143
159	0.676	1.287	1.654	1.975	2.350	2.607	3.142
160	0.676	1.287	1.654	1.975	2.350	2.607	3.142

Cara Praktis Untuk Mebaca Tabel Distribusi T 

1. Peneliti harus Menetapkan tingkat signifikansi pengujian. biasanya disimbolkan dengan α (alpha)). Misalnya 1 %, 5 %, 10 % dan seterusnya. tingkat signifikansi tersebut ialah probabilitas  yang akan dipakai untuk pengujian dalam tabel ini. 
2. Menentukan probabilita, satu arah atau dua arah. Pengujian satu arah atau dua arah tergantung pada perumusan hipotesis yang akan peneliti uji. menyerupai referensi bila hipotesis peneliti menyatakan bahwa, “ materi baku kuat positif terhadap pendapatan pendapatan petani”. Artinya semakin tinggi materi baku yang digunakan, maka semakin besar pendapatan petani. Maka pengujiannya memakai uji satu arah. Tetapi bila hipotesisnya berbunyi, “ terdapat dampak materi baku terhadap pendapatan petani”. Artinya umur sanggup kuat positif dan negatif terhadap pendapatan petani. Maka, pengujiannya memakai uji dua arah. 
3. Pada tabel distribusi T, bila pengujian satu arah,lihatlah pada judul kolom cuilan paling atasnya (angka yang kecilnya). dan bila pengujian dua arah, maka lihatlah pada judul kolom angka yang di bawahnya. 
4. Menentukan derajat bebas atau degree of freedom (df) . derajat bebas ditentukan dengan rumus n – k. Dimana n = banyak observasi sedangkan k = banyaknya variabel (bebas dan terikat).
5. Setelah memilih tingkat signifikansi dan drajat bebas, kemudian tujulah kolom diantara pertemuan kedua nilai tersebut. 

Contoh Membaca Tabel Distribusi T yang Benar

Seorang peneliti asal universitas jember memiliju persamaan regresi yang menunjukkan dampak materi baku (X1), tepung (X2), dan daging (X3) terhadap pendapatan pungusaha nugget (Y). Jumlah observasi (responden) yang kita gunakan untuk membentuk persamaan ini sebanyak 10 responden (jumlah sampel yang sedikit ini hanya untuk penyederhanaan saja). Pengujian hipotesis dengan α = 25%. Sedangkan derajat bebas pengujian ialah n – k = 6 – 3 = 3. 

Hipotesis pertama: 

Bahan baku kuat positif terhadap pendapatan. Pengujian dengan α = 25 %. 

Hipotesis kedua: 

Tepung kuat terhadap pendapatan. Pengujian juga dengan α = 10 %. 

Hipotesis kedua: 

Daging kuat terhadap pendapatan. Pengujian juga dengan α = 20 %. 

DF	TINGKAT SIGNIFIKANSI
#1	25%	10%	5%	2.5%	1%	0.5%	0.1%
#2	50%	20%	10%	5%	2%	1%	0.2%
1	1.000	3.078	6.314	12.706	31.821	63.657	318.309
2	0.817	1.886	2.920	4.303	6.965	9.925	22.327
3	0.765	1.638	2.353	3.182	4.541	5.841	10.215
4	0.741	1.533	2.132	2.776	3.747	4.604	7.173
5	0.727	1.476	2.015	2.571	3.365	4.032	5.893

Untuk hipotesis pertama, alasannya ialah uji satu arah, maka lihat pada kolom pertama diatas, sedangkan df nya lihat pada angka tiga. Nilai tabel t = 0.765. Untuk hipotesis kedua, alasannya ialah uji dua arah, maka lihat pada kolom ke lima tabel diatas, dengan df tujuh, maka nilai tabel t = 2.353. sedangan Untuk hipotesis ketiga, alasannya ialah uji dua arah, maka lihat pada kolom ke tiga, dengan df tujuh, maka nilai tabel t = 1.638.

Demikian ulasan artikel kami terkait dengan Tabel Distribusi T df 1-160 dan Cara Membacanya (Mudah dan Lengkap) yang kami rangkum dari banyak sekali situs menyerupai rumushitung dan jhunaidichaniago, dan beberapa buku bacaan kami. Semoga bermafaan dalam penelitian anda. Mohon maaf bila kurang berkenan di hati anda dan Terima kasih telah berkunjung .

Bagikan Artikel ini