Pengaruh Jumlah Perulangan Bootstrap terhadap Dugaan Selang Kepercayaan Parameter Selisih Rata-rata Dua Populasi

Abstract

Jika kovariat dari objek yang diamati tidak homogen maka pendugaan selisih rata-rata akan
bias. Sebagai solusinya, salah satu cara yang digunakan adalah dengan membagi kovariat
objek-objek tersebut menjadi kelas-kelas berdasarkan skor propensitas yang merupakan salah
satu karakteristik dari objek tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi perbedaaan ratarata
dua populasi untuk sebaran vektor kovariat sampel yang berbeda melalui selang kepercayaan
dengan menggunakan teknik skor propensitas. Evaluasi dilakukan terhadap keakuratan selisih ratarata
yang dihasilkan untuk jumlah data yang berbeda. Data yang digunakan adalah data bangkitan
dengan 4 peubah, masing-masing peubah respons, indikator, dan dua kovariat. Kovariat
dibangkitkan dengan sebaran normal dan bernoulli. Peubah respon diperoleh dengan sebuah model
regresi yang telah ditetapkan. Simulasi dilakukan untuk enam kasus, yaitu kombinasi antara jumlah
data (200, 400,dan 600) dan jumlah perulangan bootstrap (50, dan 100). Jika jumlah perulangan
bootstrap yang lebih kecil maka jarak antara titik tengah selang dengan nilai parameter yang
sebenarnya cenderung lebih dekat.