Dalam kehidupan sehari-hari ilmu statistik sudah banyak digunakan yang ditampilkan dengan sederetan angka atau numeric dalam dunia programmer, contohnya gaji karyawan, nilai siswa, jumlah peserta, banyak penduduk dan lain sebagainya. dengan demikian untuk memperoleh data statistik ada 2 macam yaitu data primer (memalui survei atau hasil laboratorium) dan data sekunder (data yang diroleh secara langsung) dan terorganisir dengan cara tertentu. Hampir semua data yang kita kenal dapat dikategorikan sebagai data statistik, karena statistik sudah dipakai pada semua bidang seperti pendidikan, manajemen ekonomi, kesehatan, sosail, dan lain sebagainya.
Prinsipnya ilmu statistik dapat dibagi menjadi 2 bagian yaitu:
1. Statistik deskriptif
Statistik deskriptif hanya menjelaskan atau menggambarkan karakteristik dari data. Statistik deskriptif harus selalu mendahului statistik analitis yang tujuannya untuk menggambarkan hal-hal penting dari sekelompok data, seperti rata-rata, standar deviasi, median, modus, quartil, desil, persentil dan lain sebagainya.
2. Statistik Inferensi
Statistik inferensi atau statistik induktif berkaitan erat hubungannya dengan pengambilan keputusan dari data yang sudah di uji statistiknya. Tindakan inferensi tersebut seperti melakukan prakiraan besar populasi, uji hipotesis, prediksi, korelasi dan lain sebagainya.
Sebelum memilih uji statistik apa yang mau dipakai, baiknya kita kenali dulu pendekatan dan skala data statistik yaitu:
1. Data kualitatif
Data kualitatif merupakan data yang direpresentasikan dalam bentuk uraian, kata-kata, mendeskripsikan atau analisis hasilnya. Jenis data kualitatif dibagi 2 yaitu: skala nominal dan skala ordinal.
Data skala nominal merupakan hasil dari pengukuran kualitatif yang sering digunakan untuk mengidentifikasi, klasifikasi, dan membedakan objek. jenis data demikian tidak ada tingkatannya lebih tinggi atau rendah melainkan hanya mengkategorikan saja. Misalnya: jenis kelamin (1=laki-laki, 2=perempuan), daerah (1=Aceh, 2=Medan, 3=Lampung), negara (1=Indonesia, 2=Arab, 3=Amerika), pekerjaan (1=petani, 2=PNS, 3=IRT) dan lain sebagainya.
Data skala ordinal termasuk ke dalam data pengukuran secara kualitatif, karena jenis data tersebut mempunyai karakteristik nominalnya dan memiliki tingkatan atau derajatnya. Misalnya: (1=tidak suka, 2=suka, 3= cukup suka, 4= sangat suka), pangkat atau golongan (1=asisten ahli, 2=lektor, 3= lektor kepala, 4=guru besar), juara kelas (1=peringkat 1, 2=peringkat 2, 3=peringkat 3) dan lain sebagainya.
2. Data kuantitatif
Data kuantitatif merupakan data berupa angka atau nilai. Misalnya: nilai ujian siswa, berat badan, nilai laboratorium dan lain sebagainya. Data kuantitatif dibagi menjadi 2 bagian yaitu: Data interval dan data rasio. data tersebut tidak mempunyai kategori variabel melainkan angka (numeric) yang diperoleh. Kita dapat membedakan data interval dan data rasio berdasarkan nilai 0 dalam arti yang sesungguhnya.
Apabila data yang diperoleh tidak mempunyai nilai 0 yang sesungguhnya seperti rentang umur 10-30 bulan/tahun, rentang nilai 50-80, kecepatan mengendarai motor Anto (40 point) dua kali lebih kencang dibandingkan motor budi (20 point), jarak antara point 4 dan point 5 sama jarak dengan point 6 dan point 7 dan lain sebagainya, bentuk data ini termasuk data skala interval.
Apabila data yang diperoleh mempunyai nilai 0 seperti nilai ujian, pendapatan, jarak tempuh dan lain sebagainya ini disebut data skala rasio.
Mengenal skala pengujian dalam ilmu statistik
Sebelum memilih teknik pengujian apa yang seharusnya digunakan dalam pengolahan data, berikut penjelasan uji statistik berdasarkan jenis data yang diperoleh
1. Statistik parametrik
Statistik parametrik adalah ilmu statistik yang mempunyai uji asumsi sebelum data tersebut digunakan untuk pengujian hipotesis. Data yang digunaka yaitu data berbentuk interval dan rasio. Uji asumsi yang dimaksud adalah uji normalitas, uji homogenitas, kolinearitas, autokorelasi dan sebagainya tergantung uji statistik yang hendak dipakai. Apabila data tidak memenuhi uji asumsi untuk statistik parametrik maka solusi lain bisa kita menggunakan statistik nonparametrik.
2. Statistik nonparametrik
Statistik nonparametrik adalah ilmu statistik yang tidak memerlukan uji asumsi apa-apa, tetapi uji ini terlalu mudah. skala yang digunakan yaitu data nominal dan data ordinal
Gambar berikut pengelompokan uji statistik parametrik dan statistik nonparametrik
Dari gambar diatas kita dapat menggunakan uji statistik berdasarkan jenis data yang diperoleh dan persyaratan uji asumsi untuk statistik parametrik. pengujian hipotesis ada dipembahasan yang lain. Semoga artikel bermanfaat buat kita semua.
No comments:
Post a Comment