Apa itu Statistik ?
Statistik bisa menjadi subjek yang sulit untuk membungkus kepala Anda, tetapi penting untuk memiliki setidaknya pemahaman dasar tentang konsep-konsep tersebut . Panduan ini akan memperkenalkan Anda pada dasar-dasar statistik dan membantu Anda Demystify beberapa jargon :
- Model statistik :
Model statistik adalah model matematika yang digunakan untuk menggambarkan atau memprediksi data . Ada banyak jenis model statistik, tetapi mereka semua memiliki satu kesamaan : mereka semua didasarkan pada probabilitas .
- Parameter :
Parameter adalah variabel dalam model statistik yang dapat diperkirakan dari data . Misalnya, dalam model regresi linier, parameternya adalah kemiringan dan intersep .
- Estimator :
Estimator adalah statistik yang digunakan untuk memperkirakan parameter populasi . Misalnya, rata-rata sampel adalah penaksir rata-rata populasi .
- Bias :
Bias adalah perbedaan antara nilai yang diharapkan dari estimator dan nilai sebenarnya dari parameter populasi yang diperkirakan . Estimator bias jika nilai yang diharapkan tidak sama dengan nilai sebenarnya dari parameter populasi .
- Varians :
Varians adalah ukuran seberapa menyebar nilai-nilai estimator . Estimator dengan varians tinggi kurang dapat diandalkan dibandingkan dengan yang memiliki varians rendah
- Teorema batas pusat :
Teorema Batas Pusat menyatakan bahwa distribusi sampling suatu statistik akan didistribusikan secara normal, terlepas dari distribusi populasi yang mendasarinya . Ini berarti bahwa, bahkan jika data berasal dari populasi yang tidak normal, Anda dapat berasumsi bahwa itu biasanya didistribusikan ketika memperkirakan parameter .
- Interval kepercayaan :
Interval kepercayaan adalah rentang nilai yang dihitung dari sampel data, di mana parameter populasi sebenarnya dianggap berada di dalamnya . Interval ini dihitung dengan mengambil rata-rata sampel dan menambah / mengurangi sejumlah kesalahan standar . Semakin besar ukuran sampel, semakin sempit interval kepercayaan .
- Pengujian hipotesis :
Pengujian hipotesis adalah metode yang digunakan untuk menguji apakah hipotesis nol dapat ditolak atau tidak . Ini melibatkan penghitungan statistik uji dari data sampel, dan membandingkannya dengan nilai-nilai dari distribusi yang diketahui . Jika statistik uji berada di luar kisaran yang diharapkan, maka kita dapat menolak hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif .
Ini hanya beberapa istilah umum yang digunakan dalam Statistik . Penting untuk mengenal konsep-konsep ini sehingga Anda dapat memahami dan memanfaatkan model dan metode statistik .
Apa Jenis Data yang Digunakan Dalam Statistik ?
Ada dua jenis data : kualitatif dan kuantitatif . Data kualitatif bersifat deskriptif dan berkaitan dengan informasi non-numerik, seperti kata atau label . Ini dapat dibagi lagi menjadi data kategoris dan ordinal . Data kategorikal dibagi menjadi beberapa kategori, seperti warna rambut (pirang, berambut cokelat, merah, dll .), Sementara data ordinal memiliki urutan yang ditentukan, seperti 1, 2, Tempat ke-3 dalam perlombaan . Data kuantitatif adalah numerik dan dapat dibagi lagi menjadi data diskrit dan kontinu . Data diskrit terdiri dari bilangan bulat (tidak ada tempat desimal) sementara data kontinu mencakup tempat desimal .
Contoh data kualitatif termasuk jenis kelamin, ras, pendapat, tingkat pendidikan, warna rambut dan label subjektif seperti “ baik ” atau “ buruk . ” Contoh data kuantitatif termasuk berat, tinggi, usia dan jumlah saudara kandung .
Data kualitatif dapat dimanipulasi dan dianalisis menggunakan metode kualitatif seperti analisis statistik, korelasi, pengujian non-parametrik, dan analisis regresi . Data kuantitatif dapat dimanipulasi dan dianalisis menggunakan metode kuantitatif seperti rata-rata, median dan analisis mode, korelasi, tes parametrik, dan analisis regresi .
Jenis data yang digunakan untuk studi atau analisis tertentu akan tergantung pada tujuan dan sasaran penelitian . Baik data kualitatif maupun kuantitatif dapat berguna dalam memberikan wawasan tentang suatu masalah . Namun, penting untuk memilih jenis data yang paling tepat mengingat tujuan penelitian .
Apa pun jenis data yang digunakan, penting untuk memastikan bahwa data itu dapat diandalkan, valid, dan bebas dari bias . Ini harus dikumpulkan secara sistematis dan terperinci, dan ditafsirkan dan dianalisis secara akurat . Keakuratan data sangat penting untuk memastikan bahwa hasilnya bermakna dan bermanfaat .
Apa Ukuran Kecenderungan dan Dispersi Pusat (Berarti, Median, Mode, Rentang) ?
Ada tiga ukuran utama kecenderungan sentral : rata-rata, median, dan mode . Rata-rata adalah rata-rata aritmatika dari satu set angka, dan merupakan ukuran kecenderungan sentral yang paling umum digunakan . Median adalah nilai tengah dalam satu set angka, dan kurang terpengaruh oleh pencilan daripada rata-rata . Mode adalah nilai yang paling sering terjadi dalam satu set angka .
Kisaran adalah ukuran dispersi, dan hanya perbedaan antara nilai terbesar dan terkecil dalam satu set angka . Ukuran dispersi lainnya termasuk standar deviasi dan varians .
Bagaimana dengan Teori dan Aturan Probabilitas ?
Dalam matematika, teori probabilitas adalah studi tentang fenomena acak . Teori probabilitas digunakan untuk menggambarkan perilaku sistem yang diatur secara kebetulan . Dengan kata lain, ini adalah matematika keberuntungan .
Ada dua jenis probabilitas : klasik dan empiris . Probabilitas klasik didasarkan pada model teoretis, seperti lemparan koin atau setumpuk kartu . Probabilitas empiris didasarkan pada data yang diamati, seperti dari jajak pendapat atau percobaan .
Probabilitas dapat dinyatakan dalam proporsi, persentase, atau peluang . Sebagai contoh, proporsi kali suatu peristiwa terjadi pada jumlah percobaan adalah probabilitas kejadian itu terjadi . Persentase hanyalah proporsi dikalikan 100% . Peluang adalah rasio jumlah cara suatu peristiwa dapat terjadi dibagi dengan jumlah peristiwa yang tidak dapat terjadi .
Ada empat aturan dasar probabilitas : penambahan, perkalian, generalisasi, dan teorema Bayes . Aturan-aturan ini memungkinkan kita untuk menghitung probabilitas untuk berbagai peristiwa yang terjadi secara bersamaan .
Aturan tambahan mengatakan bahwa jika ada dua kemungkinan hasil (A dan B) dan kami ingin mengetahui probabilitas bahwa A atau B akan terjadi, kami hanya menambahkan probabilitas individu bersama-sama :
P (A atau B) = P (A) + P (B) – P (A dan B) .
Aturan perkalian mengatakan bahwa jika ada dua kemungkinan hasil (A dan B) dan kami ingin mengetahui probabilitas bahwa A dan B akan terjadi, kita perlu melipatgandakan probabilitas individu menjadi satu :
P (A dan B) = P (A) * P (B) .
Aturan generalisasi mengatakan bahwa jika ada lebih dari dua kemungkinan hasil (A, B, dan C), kita perlu menambahkan semua probabilitas individu bersama-sama :
P (A atau B atau C) = P (A) + P (B) + P (C) .
Akhirnya, teorema Bayes adalah formula untuk menghitung probabilitas bersyarat . Ini menyatakan bahwa jika kita mengetahui probabilitas suatu peristiwa B yang diberikan peristiwa lain A telah terjadi (P (B \ A)), dan kita tahu probabilitas sebelumnya dari peristiwa A yang terjadi (P (A)), maka kita dapat menghitung probabilitas posterior kejadian B yang terjadi (P (B)) . Ini dapat dinyatakan sebagai berikut :
P (B \ A) = P (A dan B) / P (A)
Apa Jenis Statistik yang Berbeda ?
Ada empat jenis statistik :
- Statistik Deskriptif :
Jenis statistik ini merangkum data dari sampel menggunakan alat-alat seperti sarana, median, dan mode .
- Statistik Inferensial :
Jenis statistik ini menggunakan sampel yang lebih kecil untuk membuat prediksi tentang populasi yang lebih besar . Ini menggunakan teknik seperti estimasi dan pengujian hipotesis .
- Statistik Prediktif :
Jenis statistik ini menggunakan data historis untuk membangun model yang memprediksi peristiwa di masa depan . Ini digunakan di bidang-bidang seperti ramalan cuaca dan analisis pasar saham .
- Statistik Preskriptif :
Jenis statistik ini menggabungkan teknik prediktif dan inferensial untuk merekomendasikan tindakan yang dapat diambil untuk mencapai hasil yang diinginkan . Ini digunakan di bidang-bidang seperti penelitian operasi dan analisis keputusan .
Ini adalah empat jenis statistik utama tetapi mungkin ada lebih banyak dalam kategori ini juga .
Apa Poin-Poin Penting Yang Perlu Diketahui Tentang Statistik Deskriptif ?
Statistik deskriptif adalah cabang matematika yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, presentasi, dan pengorganisasian data . Ini semua tentang menggambarkan data .
Ada dua jenis utama statistik deskriptif : univariat dan bivariat . Statistik univariat berurusan dengan data yang dapat dikuantifikasi atau dikategorikan ke dalam satu variabel, sementara statistik bivariat berurusan dengan dua variabel .
Deskriptor umum yang digunakan dalam statistik univariat meliputi rata-rata, median, mode, rentang, IQR (Kisaran Interkuartil), dan standar deviasi . Mean adalah rata-rata aritmatika dari satu set angka, sedangkan median adalah nilai tengah dari satu set angka . Mode adalah nilai yang paling sering terjadi dalam satu set angka . Rentang adalah perbedaan antara nilai terbesar dan terkecil dalam satu set angka . IQR digunakan untuk mengukur penyebaran dan dihitung dengan mengurangi persentil ke-25 dari persentil ke-75 . Deviasi standar mengukur seberapa jauh satu set angka tersebar dari rata-rata .
Dalam statistik bivariat, deskriptor umum mencakup korelasi dan regresi . Korelasi mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel, sementara regresi memprediksi nilai satu variabel berdasarkan variabel lainnya .
Statistik univariat dan bivariat dapat digunakan untuk menggambarkan set data; Namun, mereka masing-masing memiliki kekuatan dan kelemahan mereka sendiri . Penting untuk memilih jenis statistik deskriptif yang sesuai berdasarkan informasi apa yang Anda coba pelajari dari data Anda .
Statistik deskriptif sangat membantu untuk mengubah data menjadi informasi yang bermanfaat . Mereka membantu meringkas dan memahami sejumlah besar data, memungkinkan para peneliti untuk menarik kesimpulan yang bermakna tentang temuan mereka .
Apa Poin-Poin Penting Yang Perlu Diketahui Tentang Statistik Inferensial (Tes Chi-Square, ANOVA) ?
Untuk memahami statistik inferensial, penting untuk terlebih dahulu memahami beberapa konsep dasar . Langkah-langkah kecenderungan sentral, seperti rata-rata dan median, memberi kita cara untuk menggambarkan “pusat” data kami . Langkah-langkah variabilitas, seperti rentang dan standar deviasi, memberi kita cara untuk menggambarkan bagaimana penyebaran data kita . Korelasi dan regresi memungkinkan kita untuk mengukur hubungan antara dua variabel .
Dengan pemahaman statistik dasar ini, kita dapat beralih ke statistik inferensial . Jenis tes statistik inferensial yang paling umum adalah uji chi-square dan ANOVA .
Tes chi-square digunakan untuk menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan antara dua atau lebih variabel kategoris . Sebagai contoh, kita dapat menggunakan tes chi-square untuk membandingkan proporsi pria dan wanita dalam populasi yang kidal .
ANOVA digunakan untuk membandingkan cara dua atau lebih kelompok . Misalnya, kami dapat menggunakan ANOVA untuk membandingkan skor SAT rata-rata untuk siswa di kelas yang berbeda .
Baik uji chi-square dan ANOVA mensyaratkan bahwa asumsi tertentu harus dipenuhi agar hasilnya dapat diandalkan . Asumsi ini mencakup hal-hal seperti homogenitas varians dan normalitas data . Penting untuk memeriksa asumsi-asumsi ini sebelum menjalankan tes statistik inferensial .
Secara keseluruhan, statistik inferensial memberi kita alat untuk menarik kesimpulan dari data . Mereka memungkinkan kita untuk membuat kesimpulan tentang populasi ketika kita hanya memiliki data sampel yang tersedia . Ini adalah alat yang sangat kuat bagi para peneliti dan ahli statistik .
Apa Poin-Poin Penting Yang Perlu Diketahui Tentang Statistik Prediktif ?
Statistik prediktif mencakup berbagai metode yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data, dan kemudian menggunakan pola-pola itu untuk membuat prediksi tentang peristiwa di masa depan . Poin-poin penting yang perlu diketahui tentang statistik prediktif meliputi :
- Analisis prediktif bukanlah bola kristal, melainkan alat yang dapat membantu organisasi membuat keputusan yang lebih tepat .
- Analitik prediktif digunakan secara luas di berbagai industri, termasuk perawatan kesehatan, asuransi, ritel, dan manufaktur .
- Analitik prediktif dapat digunakan untuk prediksi jangka pendek (seperti produk apa yang kemungkinan akan dibeli oleh pelanggan berikutnya) dan prediksi jangka panjang (seperti pasien yang berisiko berkembang) penyakit tertentu) .
- Ada banyak teknik berbeda yang berada di bawah payung analitik prediktif, termasuk analisis regresi, analisis deret waktu, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan .
- Data adalah kunci ketika menggunakan analitik prediktif – semakin banyak data yang Anda miliki, semakin baik prediksi Anda .
- Penting untuk menggunakan campuran teknik dan alat ketika memanfaatkan analitik prediktif, tergantung pada masalah yang perlu dipecahkan .
- Analisis prediktif dapat membantu organisasi meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan membuat keputusan yang lebih baik .
- Pertimbangan etis harus selalu diingat ketika menggunakan analitik prediktif .
Apa Poin-Poin Penting Yang Perlu Diketahui Tentang Statistik Preskriptif ?
Ketika datang ke statistik, ada banyak informasi di luar sana yang bisa membingungkan . Tapi, jangan biarkan itu menghentikan Anda dari belajar tentang topik penting ini ! Statistik preskriptif adalah cabang matematika yang berurusan dengan membuat prediksi dan rekomendasi berdasarkan data . Berikut adalah poin-poin penting yang perlu diketahui tentang statistik preskriptif :
- Statistik preskriptif menggunakan model matematika untuk membuat prediksi dan rekomendasi .
- Prediksi dan rekomendasi yang dibuat oleh model statistik preskriptif didasarkan pada data masa lalu .
- Ada berbagai jenis model statistik preskriptif, masing-masing dengan kekuatan dan kelemahannya sendiri .
- Penting untuk memahami keterbatasan model statistik preskriptif sebelum menggunakannya untuk membuat keputusan .
- Model statistik preskriptif dapat digunakan di bidang atau industri apa pun, dan memberikan wawasan berharga kepada para pembuat keputusan .
- Untuk menganalisis data secara akurat dengan statistik preskriptif, penting untuk memiliki pemahaman yang kuat tentang data dan asumsi yang mendasari di balik model .
- Penting untuk mengetahui potensi bias dalam data atau asumsi pemodelan saat membuat atau menggunakan model statistik preskriptif .
- Penting juga untuk mempertimbangkan implikasi etis dari prediksi atau rekomendasi yang dibuat dengan model statistik preskriptif .
Apa itu Korelasi dan Regresi ?
Konsep korelasi dan regresi terkait erat, dan digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel . Korelasi adalah ukuran seberapa baik dua variabel terkait linear, sedangkan regresi adalah teknik yang digunakan untuk memprediksi nilai satu variabel berdasarkan nilai variabel lain .
Baik korelasi dan regresi dapat digunakan untuk memahami hubungan antara variabel yang berbeda dalam kumpulan data . Misalnya, Anda mungkin menggunakan korelasi untuk memahami hubungan antara tinggi dan berat badan, atau menggunakan regresi untuk memprediksi berat badan seseorang berdasarkan tinggi badan mereka . Dalam kedua kasus, Anda akan mengukur kekuatan hubungan linear antara kedua variabel .
Korelasi diukur menggunakan statistik yang disebut koefisien korelasi, yang mengambil nilai antara -1 dan 1 . Koefisien korelasi positif menunjukkan bahwa ketika satu variabel meningkat, variabel lain juga meningkat; koefisien korelasi negatif menunjukkan bahwa ketika satu variabel meningkat, yang lain berkurang . Besarnya koefisien korelasi menunjukkan seberapa kuat hubungan linear antara dua variabel . Misalnya, koefisien korelasi kecil (mendekati 0) akan menunjukkan hubungan linear yang lemah, sedangkan koefisien besar (mendekati -1 atau 1) akan menunjukkan hubungan linear yang kuat .
Regresi adalah teknik statistik yang lebih kompleks yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai satu variabel berdasarkan nilai-nilai variabel lain . Misalnya, Anda mungkin menggunakan regresi untuk memprediksi berat badan seseorang berdasarkan tinggi dan usia mereka . Jenis prediksi ini disebut pemodelan prediktif, dan dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang peristiwa atau tren di masa depan . model regresi juga dapat digunakan untuk memahami hubungan antara variabel yang berbeda dalam kumpulan data, serta untuk mengidentifikasi variabel mana yang paling penting untuk memprediksi hasil tertentu . Secara umum, regresi adalah alat yang ampuh untuk menganalisis dan memahami data .
Secara keseluruhan, korelasi dan regresi adalah dua teknik terkait erat yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan linear antara dua atau lebih variabel . Keduanya dapat digunakan untuk memahami hubungan antara berbagai variabel dalam kumpulan data, serta membuat prediksi tentang peristiwa atau tren di masa depan .
Apa Paket Perangkat Lunak Statistik ?
Ada banyak jenis paket perangkat lunak statistik yang tersedia di pasaran saat ini . Beberapa dirancang untuk jenis analisis data tertentu, sementara yang lain lebih umum . Saat memilih paket perangkat lunak statistik, penting untuk mempertimbangkan jenis analisis apa yang akan Anda lakukan dan apakah paket tersebut memiliki fungsionalitas yang diperlukan .
Paket perangkat lunak statistik paling populer adalah SAS, SPSS, dan R . SAS adalah paket komersial yang banyak digunakan di industri dan akademisi . Ini adalah alat yang ampuh untuk analisis data tetapi bisa mahal untuk dibeli . SPSS adalah paket komersial lain yang juga banyak digunakan . Ini memiliki antarmuka yang ramah pengguna dan menawarkan banyak fitur untuk analisis data . R adalah paket perangkat lunak bebas dan sumber terbuka yang menjadi semakin populer di industri dan akademisi . Ini menawarkan berbagai kemampuan untuk analisis data dan tersedia secara bebas untuk siapa saja .
Saat memilih paket perangkat lunak statistik, penting untuk mempertimbangkan anggaran Anda, jenis data yang akan Anda analisis, dan jenis analisis yang akan Anda lakukan . SAS, SPSS, dan R adalah semua pilihan yang sangat baik untuk paket perangkat lunak statistik dan menawarkan keuntungan yang berbeda tergantung pada kebutuhan Anda .
Kesimpulan
Statistik bisa menjadi konsep yang menakutkan dan menakutkan, tetapi dengan pengetahuan dan pemahaman yang tepat, itu tidak harus terjadi . Artikel ini bertujuan untuk menghilangkan statistik dengan mengilustrasikan konsep statistik apa dan memberikan gambaran umum dari beberapa alat umum yang digunakan dalam analisis data .
Dengan dasar-dasar ini di bawah ikat pinggang kami, kami sekarang dapat dengan percaya diri menggunakan teknik analitik dasar pada dataset yang akan memberi kami wawasan penting ke dalam keputusan bisnis atau pertanyaan penelitian yang mungkin akan datang !
