Pengertian Definisi Arti : Metode statistik adalah rumus, model, dan teknik matematika yang digunakan dalam analisis statistik data penelitian mentah. Penerapan metode statistik mengekstraksi informasi dari data penelitian dan menyediakan berbagai cara untuk menilai kekokohan hasil penelitian.
Statistik adalah cabang matematika yang berhubungan dengan pengumpulan, interpretasi, pengorganisasian, dan interpretasi data. Awalnya, ketika kita mendapatkan data, alih-alih menerapkan algoritma terbaik dan membuat beberapa prediksi, pertama-tama kita mencoba membaca dan memahami data dengan menerapkan teknik statistik. Dengan melakukan ini, kita dapat memahami jenis data distribusi apa yang dimiliki.
Dua cabang utama statistik adalah statistik deskriptif dan statistik inferensial. Keduanya digunakan dalam analisis data ilmiah dan keduanya sama pentingnya bagi siswa statistik.
Wilayah studi yang berbeda memerlukan jenis analisis yang berbeda menggunakan statistik deskriptif. Misalnya, seorang ahli fisika yang mempelajari turbulensi di laboratorium membutuhkan jumlah rata-rata yang bervariasi dalam interval waktu yang kecil. Sifat masalah ini mensyaratkan bahwa jumlah fisik dirata-rata dari sejumlah data yang dikumpulkan melalui percobaan.
Sebagian besar prediksi masa depan dan generalisasi tentang populasi dengan mempelajari sampel yang lebih kecil berada di bawah bidang statistik inferensial. Sebagian besar eksperimen ilmu sosial berurusan dengan mempelajari populasi sampel kecil yang membantu menentukan bagaimana populasi secara umum berperilaku. Dengan merancang eksperimen yang tepat, peneliti dapat menarik kesimpulan yang relevan dengan studinya.
Saat menggambar kesimpulan, seseorang harus sangat berhati-hati agar tidak menarik kesimpulan yang salah atau bias. Meskipun ini tampak seperti sebuah sains, ada cara di mana seseorang dapat memanipulasi studi dan hasil melalui berbagai cara. Sebagai contoh, pengerukan data semakin menjadi masalah karena komputer menyimpan banyak informasi dan mudah, baik secara sengaja atau tidak, menggunakan metode inferensial yang salah.
Statistik deskriptif dan inferensial berjalan beriringan dan satu tidak dapat ada tanpa yang lain. Metodologi ilmiah yang baik perlu diikuti dalam kedua langkah analisis statistik ini dan kedua cabang statistik ini sama pentingnya bagi seorang peneliti.
Mari kita hitung mean dari kumpulan data yang memiliki 8 bilangan bulat.
Catatan: Jika Kita mengurutkan data dalam urutan menurun, itu tidak akan memengaruhi median tetapi IQR akan negatif. Kita akan berbicara tentang IQR nanti di blog pengertianartidefinisidari.blogspot.com.
Median akan menjadi jangka menengah, jika jumlah istilahnya ganjil
Median akan menjadi rata-rata dari 2 istilah tengah, jika jumlah istilahnya genap.
Median adalah 59 yang akan membagi set angka menjadi dua bagian yang sama. Karena ada angka genap dalam set, jawabannya adalah rata-rata angka tengah 51 dan 67.
Catatan: Ketika nilai berada dalam progresi aritmatika (perbedaan antara suku-suku berturut-turut adalah konstan. Ini 2.), median selalu sama dengan mean.
Rata-rata/ mean dari 5 angka ini adalah 6 dan lebih median.
Dalam kumpulan data ini, mode adalah 67 karena memiliki lebih dari sisa nilai, contohnya dua kali.
Tetapi mungkin ada kumpulan data di mana tidak ada mode sama sekali karena semua nilai muncul jumlah yang sama kali. Jika dua nilai muncul waktu yang sama dan lebih dari sisa nilai maka set data adalah bimodal. Jika tiga nilai muncul waktu yang sama dan lebih dari sisa nilai maka set data adalah trimodal dan untuk mode n, set data tersebut multimodal.
Dengan survei skala besar, sampel hampir selalu menjadi kebutuhan. Dua jenis utama metode pengambilan sampel adalah probabilitas dan pengambilan sampel non-probabilitas.
Katakanlah Kita memiliki beberapa sampel data tentang obat kanker baru yang potensial. Kita dapat menggunakan statistik deskriptif untuk menggambarkan sampel kita, termasuk:
Dengan statistik inferensial, Kita mengambil data sampel dari sejumlah kecil orang dan dan mencoba menentukan apakah data tersebut dapat memprediksi apakah obat akan bekerja untuk semua orang (yaitu populasi). Ada berbagai cara kita dapat melakukan ini, mulai dari menghitung skor-z (skor-z adalah cara untuk menunjukkan di mana data kita akan berada dalam distribusi normal hingga pengujian pasca-hoc (lanjutan).
Statistik inferensial menggunakan model statistik untuk membantu Kita membandingkan data sampel kita dengan sampel lain atau dengan penelitian sebelumnya. Sebagian besar penelitian menggunakan model statistik yang disebut model Generalized Linear dan ANOVA (Analysis of Variance), analisis regresi dan berbagai model lainnya yang menghasilkan probabilitas dan hasil garis lurus ("linear").
Prinsip utama untuk statistik inferensial adalah:
Statistik adalah cabang matematika yang berhubungan dengan pengumpulan, interpretasi, pengorganisasian, dan interpretasi data. Awalnya, ketika kita mendapatkan data, alih-alih menerapkan algoritma terbaik dan membuat beberapa prediksi, pertama-tama kita mencoba membaca dan memahami data dengan menerapkan teknik statistik. Dengan melakukan ini, kita dapat memahami jenis data distribusi apa yang dimiliki.
Daftar Isi:
- STATISTIK DESKRIPTIF DAN STATISTIK INFERENSIAL
- PENGERTIAN DARI STATISTIK DESKRIPTIF
- APA JENIS STATISTIK DESKRIPTIF
- MENGUKUR TENDENSI PUSAT
- METODE PENGEMBILAN SAMPLE
- JENIS-JENIS DARI STATISTIK DESKRIPTIF
- PENGERTIAN DARI STATISTIK INFERENSIAL
- JENIS-JENIS DARI STATISTIK INFERENSIAL
- KESIMPULAN APA ITU METODE STATISTIKA DAN JENIS STATISTIK DESKRIPTIF
STATISTIK DESKRIPTIF DAN STATISTIK INFERENSIAL
Setiap siswa statistik harus tahu tentang berbagai cabang statistik untuk memahami statistik dengan benar dari sudut pandang yang lebih holistik. Seringkali, jenis pekerjaan atau penelitian yang terlibat dalam menyembunyikan aspek statistik lainnya, tetapi sangat penting untuk mengetahui ide keseluruhan di balik analisis statistik untuk sepenuhnya menghargai kepentingan dan keindahannya.Dua cabang utama statistik adalah statistik deskriptif dan statistik inferensial. Keduanya digunakan dalam analisis data ilmiah dan keduanya sama pentingnya bagi siswa statistik.
Statistik deskriptif
Statistik deskriptif (deduktif) berkaitan dengan presentasi dan pengumpulan data. Ini biasanya merupakan bagian pertama dari analisis statistik. Dari kesimpulan pendapat para ahli berpendapat, Statistik Deskriptif (deduktif) atau sederhana adalah statistik yang tingkat pengerjaannya mencakup cara-cara menghitung, menyusun atau mengatur, mengolah, menyajikan, dan menganalisa data agar dapat memberikan gambaran yang ringkas mengenai suatu keadaan biasanya tidak sesederhana kedengarannya, dan ahli statistik perlu menyadari merancang eksperimen, memilih kelompok fokus yang tepat dan menghindari bias yang begitu mudah untuk masuk ke dalam eksperimen.Wilayah studi yang berbeda memerlukan jenis analisis yang berbeda menggunakan statistik deskriptif. Misalnya, seorang ahli fisika yang mempelajari turbulensi di laboratorium membutuhkan jumlah rata-rata yang bervariasi dalam interval waktu yang kecil. Sifat masalah ini mensyaratkan bahwa jumlah fisik dirata-rata dari sejumlah data yang dikumpulkan melalui percobaan.
Statistik Inferensial
Statistik inferensial adalah seperti namanya, melibatkan penarikan kesimpulan yang tepat dari analisis statistik yang telah dilakukan menggunakan statistik deskriptif. Pada akhirnya, itu adalah kesimpulan yang membuat studi penting dan aspek ini ditangani dalam statistik inferensial.Sebagian besar prediksi masa depan dan generalisasi tentang populasi dengan mempelajari sampel yang lebih kecil berada di bawah bidang statistik inferensial. Sebagian besar eksperimen ilmu sosial berurusan dengan mempelajari populasi sampel kecil yang membantu menentukan bagaimana populasi secara umum berperilaku. Dengan merancang eksperimen yang tepat, peneliti dapat menarik kesimpulan yang relevan dengan studinya.
Saat menggambar kesimpulan, seseorang harus sangat berhati-hati agar tidak menarik kesimpulan yang salah atau bias. Meskipun ini tampak seperti sebuah sains, ada cara di mana seseorang dapat memanipulasi studi dan hasil melalui berbagai cara. Sebagai contoh, pengerukan data semakin menjadi masalah karena komputer menyimpan banyak informasi dan mudah, baik secara sengaja atau tidak, menggunakan metode inferensial yang salah.
Statistik deskriptif dan inferensial berjalan beriringan dan satu tidak dapat ada tanpa yang lain. Metodologi ilmiah yang baik perlu diikuti dalam kedua langkah analisis statistik ini dan kedua cabang statistik ini sama pentingnya bagi seorang peneliti.
PENGERTIAN DARI STATISTIK DESKRIPTIF
Statistik deskriptif melibatkan ringkasan dan pengorganisasian data sehingga mudah dipahami. Statistik deskriptif, tidak seperti statistik inferensial, berupaya menggambarkan data, tetapi jangan mencoba membuat kesimpulan dari sampel ke seluruh populasi. Di sini, kami biasanya menggambarkan data dalam sampel. Ini umumnya berarti bahwa statistik deskriptif, tidak seperti statistik inferensial, tidak dikembangkan berdasarkan teori probabilitas.APA JENIS STATISTIK DESKRIPTIF
Statistik deskriptif dipecah menjadi dua kategori. Ukuran tendensi sentral dan ukuran variabilitas (penyebaran).MENGUKUR TENDENSI PUSAT
Kecenderungan sentral mengacu pada gagasan bahwa ada satu angka yang paling baik merangkum seluruh rangkaian pengukuran, suatu angka yang dalam beberapa cara "sentral" ke set.Mean / rata-rata
Mari kita hitung rata-rata (mean) atau dikenal dengan average dengan kumpulan data yang memiliki 8 bilangan bulat. Mean atau Rata-rata adalah kecenderungan sentral dari data yaitu angka di mana seluruh data tersebar. Di satu sisi, mean adalah angka tunggal yang dapat memperkirakan nilai seluruh kumpulan data.Mari kita hitung mean dari kumpulan data yang memiliki 8 bilangan bulat.
 |
| Gambar: Contoh perhitungan mean atau average |
Median
Median adalah nilai yang membagi data dalam 2 bagian yang sama yaitu jumlah istilah di sisi kanan sama dengan jumlah istilah di sisi kiri ketika data disusun dalam urutan naik atau turun.Catatan: Jika Kita mengurutkan data dalam urutan menurun, itu tidak akan memengaruhi median tetapi IQR akan negatif. Kita akan berbicara tentang IQR nanti di blog pengertianartidefinisidari.blogspot.com.
Median akan menjadi jangka menengah, jika jumlah istilahnya ganjil
Median akan menjadi rata-rata dari 2 istilah tengah, jika jumlah istilahnya genap.
 |
| Gambar: Contoh perhitungan median |
Median adalah 59 yang akan membagi set angka menjadi dua bagian yang sama. Karena ada angka genap dalam set, jawabannya adalah rata-rata angka tengah 51 dan 67.
Catatan: Ketika nilai berada dalam progresi aritmatika (perbedaan antara suku-suku berturut-turut adalah konstan. Ini 2.), median selalu sama dengan mean.
Rata-rata/ mean dari 5 angka ini adalah 6 dan lebih median.
Mode
Mode adalah istilah yang muncul waktu maksimum dalam kumpulan data yaitu istilah yang memiliki frekuensi tertinggi. |
| Gambar: Contoh perhitungan mode |
Dalam kumpulan data ini, mode adalah 67 karena memiliki lebih dari sisa nilai, contohnya dua kali.
Tetapi mungkin ada kumpulan data di mana tidak ada mode sama sekali karena semua nilai muncul jumlah yang sama kali. Jika dua nilai muncul waktu yang sama dan lebih dari sisa nilai maka set data adalah bimodal. Jika tiga nilai muncul waktu yang sama dan lebih dari sisa nilai maka set data adalah trimodal dan untuk mode n, set data tersebut multimodal.
METODE PENGEMBILAN SAMPLE
Untuk sebagian besar survei, sampel atau populasi target diperlukan, karena populasinya terlalu besar untuk disurvei secara keseluruhan. Namun, jika populasinya cukup kecil, dimungkinkan untuk mensurvei setiap anggota. Jenis survei ini dikenal sebagai studi sensus.Dengan survei skala besar, sampel hampir selalu menjadi kebutuhan. Dua jenis utama metode pengambilan sampel adalah probabilitas dan pengambilan sampel non-probabilitas.
Sampling Probabilitas
Metode sampling probabilitas didasarkan pada kemungkinan bahwa setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih dalam sampel. Sebagian besar peneliti setuju bahwa bentuk pengambilan sampel ini adalah yang paling dekat dengan yang mewakili populasi sebenarnya, karena bias manusia dihilangkan dengan menggunakan pengacakan komputasi. Salah satu keuntungan utama dari sampling probabilitas adalah bahwa itu yang termudah untuk mengukur kesalahan. Metode pengambilan sampel probabilitas meliputi:- Pengambilan sampel secara acak adalah bentuk yang paling benar dari probabilitas pengambilan sampel. Jenis pengambilan sampel ini menjamin bahwa setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dimasukkan dalam sampel. Jenis pengambilan sampel ini ideal untuk studi yang lebih terkontrol di mana bias manusia dalam pemilihan sampel tidak dapat ditoleransi.
- Stratified sampling adalah versi yang lebih canggih dari pengambilan sampel acak yang dimulai dengan menentukan berbagai strata (yaitu, subset, pembagian) dalam suatu populasi dan kemudian menggambar secara acak dari setiap strata sehingga tidak mengecualikan atau salah menggambarkan satu strata. Contoh strata populer termasuk berbagai etnis atau kelompok umur dalam suatu populasi.
- Sampling sistematis, juga disebut teknik pemilihan nama ke-n, sering digunakan sebagai pengganti pengambilan sampel acak karena prosesnya yang lebih sederhana. Setelah sampel dikumpulkan, setiap anggota ke-n dalam populasi dicatat dalam sampel. Misalnya, jika seorang mentor menginginkan sampel acak sistematis dari daftar evaluasi yang didampingi, ia dapat memilih setiap evaluasi ke-7 dan menganalisis sampel yang diekstraksi ini sebagai representasi yang lebih acak.
Kelemahan utama pengambilan sampel sistematis adalah bahwa pola yang ditetapkan (mis., Setiap kali ke-7) dapat bertepatan dengan pola mendasar lainnya dalam sampel. Sebagai contoh, mentor mungkin memilih setiap evaluasi ke-7 secara acak, tetapi jika dia memiliki sesi pendampingan yang terpisah untuk setiap siswa yang ketujuh, dia akan memilih evaluasi pertama dari setiap sesi setiap kali dia memilih - Pengambilan sampel multi-tahap pada dasarnya menggabungkan teknik dari beberapa metode pengambilan sampel
Sampling non-probabilitas
Sampling non-probabilitas sering digunakan dalam penelitian eksperimental atau percobaan yang lebih dan tidak menjamin representasi acak dan dekat dari populasi aktual. Alih-alih menggunakan pengacakan komputasi atau sistematis, pengambilan sampel non-probabilitas menggunakan penilaian manusia dan sering mengandalkan kenyamanan semata. Beberapa dari berbagai jenis pengambilan sampel non-probabilitas meliputi:- Convenience sampling digunakan ketika para peneliti membutuhkan estimasi data yang efektif dari biaya yang dapat diperoleh dari melakukan sampling yang lebih acak. Biasanya, studi ini digunakan sebagai titik awal untuk studi yang lebih besar dan lebih komprehensif dengan sampel yang lebih representatif. Selain itu, seperti namanya, sampel yang dipilih ditarik terutama karena nyaman.
- Sampling penilaian sangat bergantung pada penilaian manusia untuk memilih sampel yang merupakan representasi populasi yang tepat. Mirip dengan convenience sampling, judgment sampling bergantung pada penilaian manusia sering karena sumber daya yang lebih efektif terlalu mahal atau tidak tersedia.
- Pengambilan sampel kuota dapat dibandingkan dengan pengambilan sampel bertingkat karena peneliti pertama kali mengidentifikasi berbagai stratum dalam suatu populasi. Berlawanan dengan pengambilan sampel bertingkat, pengambilan sampel kuota kemudian menggunakan sampel kenyamanan atau penilaian untuk memilih anggota dalam setiap strata.
- Snowball sampling mempekerjakan anggota sampel saat ini untuk merekrut anggota tambahan dalam populasi spesifik mereka dari mulut ke mulut. Setelah proses rekrutmen dimulai dan sampel anggota menandatangani studi, efeknya mirip dengan efek bola salju. Pengambilan sampel bola salju sering digunakan dalam populasi yang unik atau tidak dapat didekati, yang sulit untuk dinilai secara menyeluruh jika tidak.
JENIS-JENIS DARI STATISTIK DESKRIPTIF
Statistik deskriptif memungkinkan kita untuk mengkarakterisasi data kita berdasarkan propertinya. Ada empat jenis utama statistik deskriptif:- Ukuran Frekuensi:
- Hitung, Persen, Frekuensi
- Menunjukkan seberapa sering sesuatu terjadi
- Gunakan ini ketika Kita ingin menunjukkan seberapa sering respons diberikan
- Ukuran Tendensi Sentral
- Berarti, Median, dan Mode
- Menempatkan distribusi dengan berbagai titik
- Gunakan ini ketika Kita ingin menunjukkan bagaimana tanggapan rata-rata atau paling umum ditunjukkan
- Ukuran Dispersi atau Variasi
- Rentang, Varian, Deviasi Standar
- Mengidentifikasi sebaran skor dengan menyatakan interval
- Rentang = Tinggi / Rendah poin
- Varians atau Standar Deviasi = perbedaan antara skor yang diamati dan rata-rata
- Gunakan ini ketika Kita ingin menunjukkan seberapa "menyebar" data tersebut. Sangat membantu untuk mengetahui kapan data Kita tersebar sedemikian sehingga memengaruhi rata-rata
- Ukuran Posisi
- Peringkat Persentil, Peringkat Kuartil
- Menjelaskan bagaimana skor jatuh dalam hubungan satu sama lain. Bergantung pada skor standar
- Gunakan ini ketika Kita perlu membandingkan skor dengan skor yang dinormalisasi (contohnya., Norma nasional)
PENGERTIAN DARI STATISTIK INFERENSIAL
Statistik deskriptif menggambarkan data (misalnya, bagan atau grafik) dan statistik inferensial memungkinkan kita membuat prediksi (“kesimpulan”) dari data itu. Dengan statistik inferensial, kita mengambil data dari sampel dan membuat generalisasi tentang suatu populasi. Misalnya, kita mungkin berdiri di mal dan meminta sampel 100 orang jika mereka suka berbelanja di pengertianartidefinisidari. Kita dapat membuat diagram batang jawaban ya atau tidak (yang akan menjadi statistik deskriptif) atau Kita dapat menggunakan penelitian kita (dan statistik inferensial) untuk alasan bahwa sekitar 75-80% populasi (semua pembeli di semua mal) suka berbelanja di pengertianartidefinisidari.JENIS-JENIS DARI STATISTIK INFERENSIAL
Statistik inferensial memungkinkan kita untuk membuat prediksi (“kesimpulan”). Ada dua jenis utama statistik inferensial:- Memperkirakan parameter. Ini berarti mengambil statistik dari data sampel Kita (misalnya mean sampel) dan menggunakannya untuk mengatakan sesuatu tentang parameter populasi (mis. Mean populasi).
- Tes hipotesis. Di sinilah Kita dapat menggunakan data sampel untuk menjawab pertanyaan penelitian. Misalnya, Kita mungkin tertarik mengetahui apakah obat kanker baru efektif. Atau jika sarapan membantu anak-anak tampil lebih baik di sekolah.
Katakanlah Kita memiliki beberapa sampel data tentang obat kanker baru yang potensial. Kita dapat menggunakan statistik deskriptif untuk menggambarkan sampel kita, termasuk:
- Rata-rata sampel
- Contoh standar deviasi
- Membuat bagan batang atau plot kotak
- Menjelaskan bentuk distribusi probabilitas sampel
Dengan statistik inferensial, Kita mengambil data sampel dari sejumlah kecil orang dan dan mencoba menentukan apakah data tersebut dapat memprediksi apakah obat akan bekerja untuk semua orang (yaitu populasi). Ada berbagai cara kita dapat melakukan ini, mulai dari menghitung skor-z (skor-z adalah cara untuk menunjukkan di mana data kita akan berada dalam distribusi normal hingga pengujian pasca-hoc (lanjutan).
Statistik inferensial menggunakan model statistik untuk membantu Kita membandingkan data sampel kita dengan sampel lain atau dengan penelitian sebelumnya. Sebagian besar penelitian menggunakan model statistik yang disebut model Generalized Linear dan ANOVA (Analysis of Variance), analisis regresi dan berbagai model lainnya yang menghasilkan probabilitas dan hasil garis lurus ("linear").
Prinsip utama untuk statistik inferensial adalah:
- Teorema Binomial
- Pengujian Hipotesis
- Distribusi Normal
- Distribusi-T
- Teorema Batas Pusat
- Interval Keyakinan
- Analisis Regresi / Regresi Linier
- Perbandingan Sarana.
Post a Comment for "APA ITU METODE STATISTIKA DAN JENIS STATISTIK DESKRIPTIF"