Statistika

Hallo All . . .

Pada pembelajaran statistika kali ini saya dapat mengetahui bahwa ketika statistika akan digunakan ia harus melewati 2 fase sebagai  berikut:

• Statistika Deskriptif

Berkenaan dengan pengumpulan, pengolahan, dan penyajian sebagian atau seluruh data untuk memberikan informasi tanpa uji hipotesi dan pengambilan kesimpulan.

• Statistika Inferensi

Setelah data dikumpulkan, maka dilakukan berbagai metode statistik untuk menganalisis data (di dalamnya terdapat uji hipotesis dan kemudian dilakukan interpretasi serta diambil kesimpulan. Statistika Inferensi akan menghasilkan generalisasi (jika sampel representatif.

Berikutnya ada statistika dan metode ilmiah

Metode Ilmiah, adalah salah satu cara mencari kebenaran yang bila ditinjau dari segi penerapannya, resiko untuk keliru paling kecil.

Dan untuk langkah-langkah dalam metode ilmiah ini sendiri terdiri dari 5 langkah, yaitu

1. Merumuskan masalah

2. Melakukan studi literatur

3. Membuat dugaan-dugaan, pertanyaan-pertanyaan atau hipotesis

4. Mengumpulkan dan mengolah data, menguji hipotesis, atau menjawab pertanyaan

5. Mengambil kesimpulan

Adapun peran statistika, yaitu

1. Instrumen

2. Sampel

3. Sifat Data

4. Variabel

5. Metode Analisis

Data berdasarkan jenisnya dibagi menjadi 2, yang pertama adalah Data Kualitatif dan yang kedua Data Kuantitatif

• Data Kualitatif

Data yang dinyatakan dalam bentuk bukan angka

Contoh:Jenis pekerjaan, status marital, tingkat kepuasaan kerja

• Data Kuantitatif

Data yang dinyatakan dalam bentuk angka

Contoh: Lama bekerja, jumlah gaji, usia, hasil ulangan

Tingkat Skala

• Data Nominal: Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi.

           Ciri: Posisi data setara, tidak bisa dilakukan operasi matematika

           Contoh: Jenis kelamin, jenis pekerjaan

• Data Ordinal: Data berskala ordinal adalaha data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi antara data tersebut terdapat hubungan

           Ciri: Posisi data tidak setara, tidak bisa dilakukan operasi matematika

           Contoh: Kepuasan kerja, motivasi

• Data Interval: Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui, tidak memiliki 0 absolut

           Ciri: Tidak ada kategorisasi, bisa dilakukan operasi matematika

           Contoh: Temperatur yang diukur berdasarkan °C dan °F

• Data Rasio: Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0 absolut

           Ciri: Tidak ada kategorisasi, bisa dilakukan operasi matematika

           Contoh: Gaji, jumlah buku, berat benda

Parameter: Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi menjadi 2,

Statistik Parametrik: Berhubungan dengan inferensi statistik yang membahas parameter populasi, jenis data interval atau rasio, distribusi data normal atau mendekati normal

• Statistik Nonparametrik: Inferensi statistik membahas parameter-parameter populasi, jenis data nominal atau ordinal, distribusi data tidak diketahui atau tidak normal

Jumlah Variabel: Berdasarkan jumlah variabel dibagi menjadi 3,

• Analisis Univariat: Hanya ada 1 pengukuran (variabel) untuk n sampel atau beberapa variabel tetapi masing-masing variabel dianalisis sendiri-sendiri
• Analisis Bivariat: Contoh, korelasi motivasi dengan pencapaian akademik
• Analisis Multivariat: Dua atau lebih pengukuran (variabel) untuk n sampel di mana analisis antar variabel dilakukan bersamaan. Contoh, pengaruh motivasi terhadap pencapaian akademik yang dipengaruhi oleh faktor latar belakang pendidikan orang tua, faktor sosial ekonomi, faktor sekolah

Penyajian Data

 

Membuat Tabel

Gambar 1.2/dokpri

Jenis Grafik

Gambar 1.3/dokpri

Distribusi Frekuensi

Gambar 1.4/dokpri