Memahami Statistik
Statistika merupakan ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menafsirkan dan menyajikan data secara keseluruhan.
Statistika dibedakan menjadi 2 yaitu: statistik deskriptif dan statistik inferensial.
- Statistik deskriptif membahas tentang bagaimana data dapat dideskripsikan dan dideskripsikan atau disimpulkan untuk mendapatkan gambaran tentang data tersebut, baik secara kuantitatif maupun variatif, sehingga mudah dibaca dan masuk akal.
- Statistik Inferensial berkaitan dengan pengambilan keputusan berdasarkan pemodelan dan analisis data yang dapat, misalnya, menguji hipotesis, memperkirakan pengamatan di masa depan (estimasi atau prediksi), memodelkan hubungan (korelasi, regresi, (ANOVA, deret waktu).
Definisi statistik
Statistika merupakan sarana pengolahan data numerik. Statistik juga bisa dilakukan.
Dimaknai sebagai suatu metode/prinsip untuk mengerjakan/memanipulasi data kuantitatif agar angka-angka berbicara. Pendekatan statistik sering kali menggunakan metode statistik, yaitu metode pengumpulan, pengolahan, penyajian, analisis, dan interpretasi data. Statistika juga dapat diartikan sebagai pengetahuan yang berkaitan dengan pengumpulan data, pengolahan data, analisis dan penarikan kesimpulan berdasarkan data dan analisis. Jadi statistika adalah hasil kerja statistika.
Pada awal perkembangannya, digunakan untuk mengumpulkan data dan menganalisis populasi. Analisis data kependudukan sangat penting bagi pemerintah untuk mengetahui jumlah penduduk, sebaran, struktur, dan pertumbuhan dari tahun ke tahun.
Saat ini statistika sedang berkembang dan meluas ke berbagai bidang. Ekonomi, sosial, kesehatan, industri pengolahan, pertanian, eksperimen biologi, fisika dan banyak bidang lainnya. Pengertian statistika telah berubah dari ilmu kependudukan menjadi ilmu perencanaan, pengumpulan, pengolahan, analisis, interpretasi dan penyajian data.
Fungsi statistik
- Statistik menggambarkan data dalam format tertentu, misalnya format numerik/variabel.
- Data statistik dapat disederhanakan menjadi lebih kompleks jika datanya dapat dimengerti.
- Statistika adalah suatu teknik untuk membandingkan data.
- Statistik dapat memperluas pengalaman Anda.
- Statistik dapat mengukur tingkat keparahan suatu kondisi.
- Data dapat menentukan hubungan sebab akibat.
Peran statistik
- Alat ini menghitung besarnya anggota sampel yang diambil dari populasi, sehingga dapat diperoleh ukuran sampel yang diinginkan dengan cepat.
- Alat untuk menguji validitas dan reliabilitas instrumen sebelum digunakan dalam penelitian
- Sebagai teknik penyiapan data agar data lebih mudah diakses, misalnya melalui tabel, grafik, atau diagram.
- Alat analisis data berupa pengujian hipotesis yang diajukan dalam penelitian.
Keuntungan Statistika
- Membantu mengamati penggunaan sampel agar penelitian dapat berjalan efektif dengan hasil yang diinginkan dari apa yang ingin diteliti.
- Membantu pengamat dalam membaca data yang dikumpulkan sehingga peneliti dapat mengambil keputusan yang tepat
- Hal ini membantu peneliti untuk melihat apakah terdapat perbedaan antara kelompok yang satu dengan kelompok yang lain mengenai objek observasi yang diteliti.
- Membantu dalam penelitian untuk melihat apakah ada hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya.
- Ini membantu peneliti membuat prediksi tentang masa depan.
- Membantu peneliti dalam menafsirkan data yang dikumpulkan (M. Subana dkk, 2000; 14)
- Pemerintah menggunakan statistik untuk menilai hasil proyek pembangunan di masa lalu dan merencanakan proyek pembangunan di masa depan.
- Para pemimpin menggunakannya untuk merekrut karyawan baru, membeli peralatan baru, meningkatkan keterampilan karyawan, mengubah sistem karyawan, dan lain-lain.
- Guru sering menggunakannya untuk memantau prestasi belajar, efektivitas metode pembelajaran, atau posisi siswa dalam bidang media pembelajaran.
- Psikolog banyak menggunakan statistik untuk membaca hasil observasi baik melalui tes maupun observasi lapangan.
Manfaat Numerologi dalam Kehidupan Sehari-hari
- Bagi ibu rumah tangga, tanpa mereka sadari, mereka mungkin sudah menerapkan statistik. Saat membelanjakan uang untuk kebutuhan bulanan keluarga, mereka sering kali menghitung untung dan rugi, berapa banyak yang harus mereka keluarkan setiap bulan untuk belanja, tagihan listrik, dan lain-lain.
- Sebagai siswa yang mempelajari statistika secara formal, kami menggunakannya untuk menghitung indeks prestasi.
- Dalam dunia bisnis, para pengusaha seringkali menerapkan statistik untuk mencari keuntungan, seperti peluang berinvestasi saham.
- Sementara itu, di sektor industri, data seringkali digunakan sebagai bahan pengambilan keputusan. Misalnya berdasarkan data historis perusahaan, berapa banyak produk yang harus diproduksi dalam sehari, dan apakah perlu menambah jumlah produk atau jenis produk, perlu atau tidak.
Tipe data DAlami Statistik
Data merupakan ukuran suatu variabel. Data diperoleh dengan mengukur nilai satu atau lebih variabel dalam suatu sampel (atau populasi). Data dapat diklasifikasikan berdasarkan jenis, dimensi waktu dan sumber.
Berdasarkan jenisnya, data terdiri dari data kuantitatif dan data kualitatif.
Data kuantitatif
Kekuatan kuantitatif adalah data yang diukur dalam skala numerik (angka). Data kuantitatif dapat dibagi menjadi:
- data interval, yaitu data yang diukur berdasarkan jarak antara dua titik pada skala yang diketahui. Misalnya: IPK mahasiswa (interval 0 s/d 4); usia produktif (antara 15 dan 55 tahun); Suhu udara dalam Celcius (kisaran 0 hingga 100 derajat).
- Data rasio, yaitu data yang diukur dengan rasio. Misalnya: persentase pengangguran di Provinsi Sumatera Utara; tingkat inflasi Indonesia pada tahun 2000; Persentase penduduk miskin di Sumatera Utara; Perkembangan perekonomian Sumatera Utara
Data kualitatif,
Data kualitatif adalah data yang tidak dapat diukur dengan skala numerik. Namun karena semua data dalam statistik harus berbentuk numerik, maka data kualitatif biasanya dikuantifikasi agar dapat diolah. Data dapat dikuantifikasi dengan mengklasifikasikannya ke dalam kategori.
Statistik non parametrik dan statistik parametrik
Dalam perkembangan statistik inferensial, metode deskriptif sejak generasi awal membuat asumsi yang sangat ketat tentang karakteristik populasi yang menjadi sampel anggota populasi tersebut. Dengan asumsi tersebut diharapkan jumlah sampel atau statistik benar-benar dapat mencerminkan angka atau parameter Oleh karena itu, disebut dengan populasi Statistik Parametrik.
Asumsi tersebut antara lain: Data (sampel) harus diambil dari populasi yang berdistribusi normal. Jika sampel diambil dari dua atau lebih populasi yang berbeda, maka populasi tersebut haruslah variasi (S2) sama. Selain itu, statistik parametrik hanya boleh digunakan jika nilai datanya berbentuk numerik atau bilangan real.
Asumsi ketat dalam statistik parametrik merupakan tantangan metodologis bagi peneliti ilmu sosial. Sebab dalam ilmu sosial asumsi distribusi normal dan pemerataan sulit dipenuhi. variasi (S2), selain itu banyak data yang tidak berbentuk angka, melainkan hanya berupa skor rangking atau bahkan nilai kategorikal saja. Oleh karena itu, statistik inferensial saat ini sedang mengembangkan beberapa teknik yang tidak didasarkan pada asumsi-asumsi di atas yang dikenal dengan sebutan Statistik Non-parametrik.
Statistik non-parametrik
Istilah nonparametrik pertama kali digunakan oleh Wolfowitz pada tahun 1942. Metode statistik nonparametrik merupakan metode statistik yang dapat digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang mendasari penggunaan metode statistik parametrik, khususnya yang berkaitan dengan distribusi normal. Istilah lain yang sering digunakan untuk statistik nonparametrik adalah statistik bebas distribusi (Statistik bebas distribusi) dan tes bebas hipotesis ((uji bebas hipotesis).. Statistik nonparametrik tidak memerlukan bentuk sebaran parameter populasi.
Keuntungan statistik non-parametrik
Keuntungan dari statistik non-parametrik antara lain:
- Uji statistik nonparametrik memiliki hipotesis yang relatif sedikit. Jika pemeriksaan data menunjukkan bahwa satu atau lebih asumsi dalam uji statistik parametrik (misalnya, tentang sifat sebaran data) tidak terpenuhi, maka yang diterapkan adalah statistik nonparametrik, bukan statistik parametrik. lebih tepat.
- Perhitungan dapat dilakukan dengan cepat dan mudah, sehingga hasil penelitian dapat segera disajikan.
- Untuk memahami konsep dan metodenya, Anda tidak memerlukan dasar yang mendalam dalam matematika dan statistik.
- Uji statistik non parametrik dapat diterapkan jika kita dihadapkan pada keterbatasan data yang tersedia, misalnya jika data tersebut diukur menggunakan skala pengukuran yang lemah (nominal atau ordinal).
- Statistik nonparametrik lebih efisien dibandingkan metode parametrik untuk ukuran sampel kecil.
Keterbatasan Statistik Nonparametrik
Meskipun memiliki kelebihan, statistik nonparametrik juga mempunyai keterbatasan. Beberapa keterbatasan statistik non-parametrik antara lain:
- Jika asumsi uji statistik parametrik terpenuhi, penggunaan uji nonparametrik, meskipun cepat dan mudah, akan mengakibatkan hilangnya informasi.
- Jika jumlah sampelnya banyak, maka metode non parametrik memiliki tingkat kinerja yang relatif rendah dibandingkan dengan metode parametrik.
Statistik non parametrik tidak dapat digunakan untuk melakukan prediksi (prakiraan).
Parametrik berarti parameter. Parameter merupakan indikator sebaran hasil pengukuran. Indikator sebaran pengukuran berdasarkan statistik parametrik digunakan untuk parameter yang berdistribusi normal. Disebut juga distribusi normal. Distribusi Gaussian. Distribusi normal mempunyai dua parameter yaitu mean (Cara) dan variasi (variasi). Parameter ini memberikan properti unik pada partisi berdasarkan “lokasi” (Kecenderungan sentral).
Konsep dalam Statistik
Sebelum menggunakan statistik nonparametrik, ada beberapa konsep atau pengertian dasar yang perlu Anda ketahui. Sangat penting untuk memfasilitasi pemahaman tentang proses, teknik dan prosedur yang tersedia. Selain itu, akan lebih mudah bila kita harus memilih dan menggunakan teknik yang paling tepat dan sesuai dengan desain penelitian yang dilakukan, sehingga tidak terjadi kesalahan dalam interpretasi hasil tes.
Terkait hal ini, duniapendidikan.co.id punya artikel. Pengertian Statistika : Pengertian, Fungsi, Peran, Kelebihan, Tipe Data, Non Parametrik, Parametrik, Kelebihan, Keterbatasan, Konsep, Semoga bisa menambah wawasan anda, baca juga artikel dibawah ini.