Taksiran Ukuran Sampel (Untuk Proporsi)
Pada penarikan sampel untuk proporsi, populasi
diklasifikasikan dalam kelas C dan C’ ukuran sampel
yang ingin ditentukan sehingga
P (|p-p|  d) = 
dengan
 = batas kesalahan dalam penaksiran P
2
Nn
dZ
N 1
Bila N besar
PQ
n
n
Z2 P Q d2
1  Z2 P Q 
1  
 1
2
n d

Z2 p q p q
n0 

2
d
V
pq
V 
= varians proporsi sampel yang diinginkan
n0
3
Dalam praktek, pertama-tama meng-hitung n0. Jika
n0
 0,05  n0  n
N
.Jika tidak n dihitung dengan
n0
n0
n

1  n0  1 / N 1  n0
N
4
Contoh:
Diketahui d = 0,05, p= 0,5,  = 0,05 maka
z 2p q 22 0,5 0,5 
n0  2 
 400
2
d
0,05
Andaikan
Sehingga
N  3200 
n0
400

 0,125  0,05
N 3200
~
n0
400
n

 356
1  n0  1 N 1  399
3200
5
Taksiran Ukuran Sampel (Untuk Data Kontinu)
Pada penarikan sampel untuk data kontinu


 y  Y   n y  NY 
P
 r   P
 r   P y  Y  r Y  
 Y
  NY

dengan
r = galat relatif penaksiran total populasi atau rataan
populasi y

6
  S N  n ; r y  Z  Z N  n S
y
y
N
N
n
n
 Z S

n  
ry
2
2



1  1  Z S  
 N  r y  


7
Taksiran awal


n 0   Z S 
 ry 
dapat diabaikan:
2
, Jika
n
n0
N
tidak
n0
n0
1
N
8
Contoh:
Diketahui N = 430; Y =19 dan S2 =85,6 dengan
sampling acak tentukan ukuran sampel n sehingga
taksiran
Y menyimpang paling besar 10% dengan
1 . 0,05
peluang
20
Jawab:
n 0 95
2 S2

485,6
Z
n0 

 95 

 0,05
2
2
2
N
430
0,1 19
r2 Y
Sehingga
n
95
 78
1  95
430
9