Halo semuanya! Apa kabar? Pada postingan ini, penulis akan membagikan beberapa istilah dasar statistika. Sebenarnya, tulisan ini dibuat penulis untuk tugas mingguan saat mengikuti kelas Statistika.
Ada 10 istilah dasar yang akan diulas. Istilah-istilah tersebut mencakup variability, mean, median, modus, variance, standard of deviation, population and sample, descriptive statistical procedures, inferential statistical procedures, dan measurement of scales.
 |
| source: swanstatistics.com |
a. Pengertian
Variability atau variabilitas adalah tingkat penyebaran atau pengelompokan skor dalam sebuah distribusi. Apabila seluruh skor sama, maka tidak ada variabilitas. Jika perbedaan skor kecil, maka variabilitasnya juga kecil.
b. Contoh
Berikut ini adalah nilai dari kelas A dan B dengan jumlah siswa 10 untuk setiap kelas.
 |
| Tabel 1: Nilai kelas A dan B dengan 10 siswa di setiap kelas |
Kedua kelas memiliki nilai rata-rata yang sama, yaitu 75. Meskipun begitu, tidak dapat dikatakan bahwa siswa di kedua kelas memiliki kemampuan yang sama. Kelas A memiliki variabilitas yang lebih kecil karena skornya kurang bervariasi. Sedangkan, kelas B memiliki variabilitas yang lebih besar karena skornya lebih bervariasi.
Sumber:
Widyanto, M.A. (2013). Statistika Terapan: Konsep & Aplikasi SPSS/LISREL dalam Penelitian Pendidikan, Psikologi & Ilmu Sosial Lainnya. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
***
a. Pengertian
 |
| lambang mean |
Mean atau rata-rata adalah hasil bagi dari jumlah skor dengan jumlah responden.
b. Contoh
1) Diketahui distribusi skor matematika dengan jumlah 10 siswa adalah sebagai berikut.
Maka, rata-rata nilai tersebut ialah 5,5 dengan cara berikut ini.
2) Diketahui distribusi frekuensi nilai sebagai berikut.
Maka rata-rata nilai tersebut adalah sebagai berikut.
1) Diketahui distribusi skor matematika dengan jumlah 10 siswa adalah sebagai berikut.
Maka, rata-rata nilai tersebut ialah 5,5 dengan cara berikut ini.
2) Diketahui distribusi frekuensi nilai sebagai berikut.
Maka rata-rata nilai tersebut adalah sebagai berikut.
Sumber:
Irianto,
A. (2009). Statistika: Konsep Dasar & Aplikasinya. Jakarta: Prenada
Media Group.
Usman, H. & Akbar,
R.P.S. (2006). Pengantar Statistika. Jakarta: PT Bumi Aksara.
***
3. Median
a. Pengertian
Median adalah nilai tengah atau skor yang membagi distribusi frekuensi menjadi dua bagian sama besar. Median didapat setelah menyusun data sesuai dengan besarnya.
Median adalah nilai tengah atau skor yang membagi distribusi frekuensi menjadi dua bagian sama besar. Median didapat setelah menyusun data sesuai dengan besarnya.
b. Contoh
1) Distribusi data dengan frekuensi ganjil
Setelah disusun, maka data tersebut menjadi:
Nilai tengah atau median data tersebut adalah 5 karena 5 yang membagi distribusi data menjadi dua bagian sama besar.
2) Distribusi data dengan frekuensi genap
Setelah disusun, maka data tersebut menjadi:
Nilai tengah data tersebut terletak di antara skor 5 dan 7, sehingga mediannya didapat dengan cara mencari rata-rata kedua skor tersebut.
Sumber:
Irianto, A. (2009). Statistika: Konsep Dasar & Aplikasinya. Jakarta: Prenada Media Group.
Setelah disusun, maka data tersebut menjadi:
Nilai tengah atau median data tersebut adalah 5 karena 5 yang membagi distribusi data menjadi dua bagian sama besar.
2) Distribusi data dengan frekuensi genap
Setelah disusun, maka data tersebut menjadi:
Nilai tengah data tersebut terletak di antara skor 5 dan 7, sehingga mediannya didapat dengan cara mencari rata-rata kedua skor tersebut.
Sumber:
Irianto, A. (2009). Statistika: Konsep Dasar & Aplikasinya. Jakarta: Prenada Media Group.
***
a. Pengertian
Modus atau mode adalah skor yang memiliki frekuensi terbanyak pada suatu data.
b. Contoh
Modus pada data tersebut
adalah skor 4. Hal ini karena skor 4 memiliki frekuensi yang paling banyak,
yaitu 6.
Sumber:Irianto, A. (2009). Statistika: Konsep Dasar & Aplikasinya. Jakarta: Prenada Media Group.
***
5. Variance
a. Pengertian
Variance atau varians adalah rata-rata hitung dari deviasi kuadrat yang bertujuan untuk mengetahui variasi data atau tingkat penyebaran.
Simbol untuk varians sampel adalah S atau
sedangkan simbol untuk varian populasi adalah
Simbol untuk varians sampel adalah S atau
sedangkan simbol untuk varian populasi adalah
- Rumus
varians sampel dengan SS sebagai penjumlahan deviasi kuadrat.
- Rumus
varian populasi
b. Contoh
1) Populasi
N=5 dengan skor: 1, 9, 5, 8, 7
Rata-rata hitungnya adalah 6, kemudian dicari deviasinya seperti berikut.
Varians populasi
2) Sampel
n=7 dengan skor 1, 6, 4, 3, 8, 7, 6
Rata-rata hitungnya adalah 5, kemudian dicari deviasinya seperti berikut.
Varian sampel
Sumber:
Gravetter,
F.J. & Wallnau, L.B. (2014). Pengantar Statistika Sosial. Terjemahan
oleh M.Yusuf Indra Purnama dan Icuk Rangga Bawono. Jakarta Selatan: Penerbit
Salemba Humanika.
***
6. Standard of Deviation
a. Pengertian
Standard of deviation atau standar deviasi adalah akar kuadrat dari varians yang bertujuan untuk mengukur jarak standar dari rata-rata hitung.
Standard of deviation atau standar deviasi adalah akar kuadrat dari varians yang bertujuan untuk mengukur jarak standar dari rata-rata hitung.
- Rumus standar deviasi untuk populasi adalah
- Rumus standar deviasi untuk sampel adalah
b. Contoh
1) Standar deviasi
populasi dari data yang sama dengan nomor 5b poin 1 adalah
2) Standar deviasi sampel dari data yang sama dengan nomor 5b
poin 2 adalah
Sumber:
Gravetter,
F.J. & Wallnau, L.B. (2014). Pengantar Statistika Sosial. Terjemahan
oleh M.Yusuf Indra Purnama dan Icuk Rangga Bawono. Jakarta Selatan: Penerbit
Salemba Humanika.
***
7. Population and Sample
a. Pengertian
Population atau populasi adalah suatu kumpulan benda, orang, atau objek lainnya yang menjadi fokus perhatian dari sebuah penelitian.
Sample atau sampel adalah suatu bagian dari populasi yang dipilih sebagai contoh atau perwakilan dari populasi yang bersangkutan.
Population atau populasi adalah suatu kumpulan benda, orang, atau objek lainnya yang menjadi fokus perhatian dari sebuah penelitian.
Sample atau sampel adalah suatu bagian dari populasi yang dipilih sebagai contoh atau perwakilan dari populasi yang bersangkutan.
b. Contoh
Contoh populasi adalah seluruh mahasiswa pascasarjana UNY pada tahun 2018, sedangkan contoh sampel adalah sebagian atau perwakilan mahasiswa pascasarjana UNY pada tahun 2018.
Sumber:
Asra, A. & Sutomo, S. (2014). Pengantar Statistika II Panduan bagi Pengajar dan Mahasiswa. Jakarta: Rajawali Press.
Contoh populasi adalah seluruh mahasiswa pascasarjana UNY pada tahun 2018, sedangkan contoh sampel adalah sebagian atau perwakilan mahasiswa pascasarjana UNY pada tahun 2018.
Sumber:
Asra, A. & Sutomo, S. (2014). Pengantar Statistika II Panduan bagi Pengajar dan Mahasiswa. Jakarta: Rajawali Press.
***
8. Descriptive Statistical Procedures
a. Pengertian
Descriptive statistical procedures atau prosedur statistik deskriptif adalah metode yang digunakan untuk meringkas, mengorganisir, dan menyederhanakan data.
Descriptive statistical procedures atau prosedur statistik deskriptif adalah metode yang digunakan untuk meringkas, mengorganisir, dan menyederhanakan data.
b. Contoh
Contoh dari statistika deskriptif adalah laporan gaji suatu perusahaan pada bulan tertentu yang mencakup rata-rata gaji karyawan, gaji karyawan yang paling besar, dan total gaji seluruh karyawan. Penyajian data tersebut menggunakan tabel dan grafik.
Sumber:
Contoh dari statistika deskriptif adalah laporan gaji suatu perusahaan pada bulan tertentu yang mencakup rata-rata gaji karyawan, gaji karyawan yang paling besar, dan total gaji seluruh karyawan. Penyajian data tersebut menggunakan tabel dan grafik.
Sumber:
- Gravetter, F.J. & Wallnau, L.B. (2014). Pengantar Statistika Sosial. Terjemahan oleh M.Yusuf Indra Purnama dan Icuk Rangga Bawono. Jakarta Selatan: Penerbit Salemba Humanika.
- Suci Rahmawati. (2013, 8 Maret). Statisik Deskriptif. Diperoleh 10 September 2018 dari http://suci-rahma.mhs.narotama.ac.id/files/2013/06/Modul-3-Statistik-Deskriptif-EDISI-2.pdf.
***
9. Inferential Statistical Procedures
a. Pengertian
Inferential statistical procedures atau prosedur statistik inferensial adalah metode mempelajari sampel yang bertujuan untuk menarik kesimpulan mengenai populasi.
Inferential statistical procedures atau prosedur statistik inferensial adalah metode mempelajari sampel yang bertujuan untuk menarik kesimpulan mengenai populasi.
b. Contoh
Beberapa contoh penerapan statistik inferensial adalah pengujian hipotesis, membuat prediksi dan estimasi, dan membuat model hubungan seperti korelasi.
Sumber:
Gravetter, F.J. & Wallnau, L.B. (2014). Pengantar Statistika Sosial. Terjemahan oleh M.Yusuf Indra Purnama dan Icuk Rangga Bawono. Jakarta Selatan: Penerbit Salemba Humanika.
Beberapa contoh penerapan statistik inferensial adalah pengujian hipotesis, membuat prediksi dan estimasi, dan membuat model hubungan seperti korelasi.
Sumber:
Gravetter, F.J. & Wallnau, L.B. (2014). Pengantar Statistika Sosial. Terjemahan oleh M.Yusuf Indra Purnama dan Icuk Rangga Bawono. Jakarta Selatan: Penerbit Salemba Humanika.
***
10. Measurement of Scale
a. Pengertian
Measurement of scales atau skala pengukuran adalah kumpulan kategori yang digunakan untuk membuat klasifikasi. Skala pengukuran dapat berupa skala angka dan skala untuk mengukur gejala sosial.
Measurement of scales atau skala pengukuran adalah kumpulan kategori yang digunakan untuk membuat klasifikasi. Skala pengukuran dapat berupa skala angka dan skala untuk mengukur gejala sosial.
b. Contoh
1) Contoh
dari skala angka adalah skala nominal, skala ordinal, skala interval, dan skala
rasio.
- Skala nominal (kumpulan kategori yang tidak memiliki arti hitung dan hanya merupakan simbol dari obyek yang dianalisis). Contoh ruang kuliah 109 dan 100. Ruang 109 tidak berarti ruang tersebut lebih besar dari ruang 100.
- Skala ordinal (kumpulan kategori yang terorganisir dalam rangkaian urutan). Contoh ukuran kaos (kecil, sedang, besar), kelas sosio-ekonomi (rendah, menengah, tinggi).
- Skala interval (urutan kategori yang memiliki persamaan interval yang konstan, tetapi titik nol tidak mengindikasikan jumlah nol dari variabel). Contoh: temperatur. Ruang dengan suhu 30 derajat lebih panas dua kali lipat dari pada ruang dengan suhu 15 derajat. Namun, hal itu tidak berarti ruang dengan suhu 0 tidak memiliki suhu sama sekali.
- Skala rasio (skala interval dengan bentuk tambahan berupa titik nol mutlak). Contoh: berat suatu benda. Benda dengan berat 100kg berarti dua kali lebih berat dari benda dengan berat 50kg. Sementara itu, nilai 0 pada skala ini berarti benda tersebut sama sekali tidak memiliki berat.
2) Contoh
dari skala untuk mengukur gejala sosial dapat berupa skala sikap atau skala
mengukur status sosial ekonomi. Skala yang biasa digunakan adalah skala Likert,
skala Guttman, rating scale, skala Thurstone, dan skala Simantict Defferensial.
Sumber:
- Gravetter, F.J. & Wallnau, L.B. (2014). Pengantar Statistika Sosial. Terjemahan oleh M.Yusuf Indra Purnama dan Icuk Rangga Bawono. Jakarta Selatan: Penerbit Salemba Humanika.
- Irianto, A. (2009). Statistika: Konsep Dasar & Aplikasinya. Jakarta: Prenada Media Group.
- Alma, B. (2015). Pengantar Statistika untuk Penelitian Pendidikan, Sosial, Ekonomi, Komunikasi, dan Bisnis. Bandung: Alfabeta.
No comments:
Post a Comment