Pada uji hipotesis satu sisi pihak kanan terhadap data

Tidak selalu sama, karena kesimpulan bergantung pada perbandingan statistik uji dengan nilai kritis yang dipengaruhi oleh taraf signifikansi.

Pembahasan

Dalam uji hipotesis satu sisi pihak kanan, kita membandingkan nilai statistik uji dengan nilai kritis atau membandingkan nilai p (p-value) dengan taraf signifikansi (α).

Jika nilai statistik uji lebih besar dari nilai kritis, atau jika nilai p lebih kecil dari α, maka kita menolak hipotesis nol (H0). Jika tidak, kita gagal menolak H0.

Jika data yang diperoleh sama, tetapi nilai taraf signifikansi berbeda, kesimpulan yang dihasilkan bisa berbeda.

Contoh:
Misalkan nilai statistik uji adalah 1.8 dan nilai kritis untuk α = 0.05 adalah 1.645, serta nilai kritis untuk α = 0.01 adalah 2.326.

1. Jika α = 0.05: Karena 1.8 > 1.645, kita menolak H0.
2. Jika α = 0.01: Karena 1.8 < 2.326, kita gagal menolak H0.

Dalam contoh ini, meskipun data sama (menghasilkan statistik uji 1.8), kesimpulan berbeda karena perbedaan taraf signifikansi. Taraf signifikansi yang lebih kecil (α = 0.01) memerlukan bukti yang lebih kuat untuk menolak H0.

Alasan: Taraf signifikansi (α) menentukan ambang batas untuk menolak hipotesis nol. Semakin kecil α, semakin kecil kemungkinan kita melakukan kesalahan Tipe I (menolak H0 padahal H0 benar), tetapi semakin besar kemungkinan kita melakukan kesalahan Tipe II (gagal menolak H0 padahal H0 salah). Nilai kritis yang digunakan dalam uji hipotesis bergantung pada α.