Statistika Deskriptif dan Statistika Induktif Kelompok 1 Amilia

Statistika Deskriptif dan Statistika Induktif Kelompok 1 Amilia Sulihartin Anggie Indra Saputra Eka Indriyani Maysha Della Sulaiman Nur Wanda Saputra (1502500803) (1502500844) (1402500708) (1602500862) (1302500690) (1602500863)

Pengertian Statistika Deskriptif Statistika deskriptif merupakan metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu hasil pengamatan (data) sehingga memberikan informasi yang berguna bagi pihak-pihak yang berkepentingan terhadap data dan informasi tersebut statistika deskriptif adalah hanya menyajikan atau memberikan informasi dari data yang dimiliki (data dari sampel) dan bukan memberikan kesimpulan apapun tentang data populasi. Penyampaian informasi yang dimaksud dapat berupa diagram, grafik, gambar dan tabel.

Pokok-pokok bahasan yang diuraikan di dalam statistika deskriptif sebagai berikut : Distribusi frekuensi Pengukuran nilai-nilai statistika Ukuran Dispersi Kemencengan dan keruncingan Kurva

Pengertian Statistika Induktif (Inferens) Statistika induktif adalah mencangkup metode yang berkaitan dengan analisis sebagian data (data dari sampel) yang kemudian digunakan untuk melakukan peramalan atau penaksiran kesimpulan (generalisasi) mengenai data secara keseluruhan (populasi). Generalisasi tersebut mempunyai sifat “tidak pasti” karena hanya berdasarkan pada data dari sampel.

Pokok-pokok bahasan yang dikemukakan di dalam statistika induktif sebagai berikut : Probabilitas Kurva normal Sampling dan distribusi sampling Estimasi (pendugaan) harga parameter Uji hipotesis, baik sederhana, perbandingan antara dua nilai; bagi mean maupun proporsi Regresi, termasuk pengujian signifikasi dan penggunaannya untuk prediksi Korelasi

PENGERTIAN STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK Statistik Parametrik yaitu ilmu statistik yang mempertimbangkan jenis sebaran atau distribusi data, yaitu apakah data menyebar secara normal atau tidak. Dengan kata lain, data yang akan dianalisis menggunakan statistik parametrik harus memenuhi asumsi normalitas. Contoh metode statistik parametrik : a. Uji-z (1 atau 2 sampel) b. Uji-t (1 atau 2 sampel) c. Korelasi pearson Ciri-ciri statistik parametrik : - Data dengan skala interval dan rasio - Data menyebar/berdistribusi normal

KEUNGGULAN DAN KELEMAHAN STATISTIK PAMERIK Ø Keunggulan dan kelemahan statistik parametrik Keunggulan : 1. Syarat syarat parameter dari suatu populasi yang menjadi sampel biasanya tidak diuji dan dianggap memenuhi syarat, pengukuran terhadap data dilakukan dengan kuat. 2. Observasi bebas satu sama lain dan ditarik dari populasi yang berdistribusi normal serta memiliki varian yang homogen. Ø Kelemahan : 1. Populasi harus memiliki varian yang sama. 2. Variabel-variabel yang diteliti harus dapat diukur setidaknya dalam skala interval. 3. Dalam analisis varian ditambahkan persyaratan rata-rata dari populasi harus normal dan bervarian sama, dan harus merupakan kombinasi linear dari efek yang ditimbulkan.

Statistika Non Parametrik Statistik Non-Parametrik, yaitu statistik bebas sebaran (tidak mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi, baik normal atau tidak). Selain itu, statistik non-parametrik biasanya menggunakan skala pengukuran sosial, yakni nominal dan ordinal yang umumnya tidak berdistribusi normal. Ø Contoh metode statistik non-parametrik : a. Uji tanda (sign test) b. Rank sum test (wilcoxon) c. Rank correlation test (spearman) d. Fisher probability exact test. e. Chi-square test, dll Ø Ciri-ciri statistik non-parametrik : - Data tidak berdistribusi normal - Umumnya data berskala nominal dan ordinal - Umumnya dilakukan pada penelitian sosial - Umumnya jumlah sampel kecil.

KEUNGGULAN DAN KELEMAHAN STATISTIK NON PARAMERIK Keunggulan dan kelemahan statistik non-parametrik : Keunggulan : 1. Tidak membutuhkan asumsi normalitas. 2. Secara umum metode statistik non-parametrik lebih mudah dikerjakan dan lebih mudah dimengerti jika dibandingkan dengan statistik parametrik karena ststistika non-parametrik tidak membutuhkan perhitungan matematik yang rumit seperti halnya statistik parametrik. 3. Statistik non-parametrik dapat digantikan data numerik (nominal) dengan jenjang (ordinal). 4. Kadang-kadang pada statistik non-parametrik tidak dibutuhkan urutan atau jenjang secara formal karena sering dijumpai hasil pengamatan yang dinyatakan dalam data kualitatif. 5. Pengujian hipotesis pada statistik non-parametrik dilakukan secara langsung pada pengamatan yang nyata. 6. Walaupun pada statistik non-parametrik tidak terikat pada distribusi normal populasi, tetapi dapat digunakan pada populasi berdistribusi normal.

Kelemahan : 1. Statistik non-parametrik terkadang mengabaikan beberapa informasi tertentu. 2. Hasil pengujian hipotesis dengan statistik non-parametrik tidak setajam statistik parametrik. 3. Hasil statistik non-parametrik tidak dapat diekstrapolasikan ke populasi studi seperti pada statistik parametrik. Hal ini dikarenakan statistik non-parametrik mendekati eksperimen dengan sampel kecil dan umumnya membandingkan dua kelompok tertentu

VARIABEL PENELITIAN DAN PENGUKURANNYA Pengertian Variabel Istilah variabel dapat diartikan bermacam – macam. Variabel diartikan sebagai segala sesuatu yang akan menjadi objek pengamatan penelitian. Sering pula dinyatakan variabel penelitian itu sebagai faktor-faktor yang berperan dalam peristiwa atau gejala yang akan diteliti. Kalau ada pertanyaan tentang apa yang akan di teliti, maka jawabannya berkenaan dengan variabel penelitian. Jadi variabel penelitian pada dasarnya adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulan.

Klasifikasi variabel Digolongkan menjadi 4 jenis yaitu: Variabel Nominal, yaitu variabel yang ditetapkan berdasar atas proses penggolongan; contoh: jenis kelamin, status perkawinan, jenis pekerjaan Variabel Ordinal, yaitu variabel yang disusun berdasarkan atas jenjang dalam atribut tertentu. Variabel Interval, yaitu variabel yang dihasilkan dari pengukuran, yang di dalam pengukuran itu diasaumsikan terdapat satuan pengukuran yang sama. Contoh: prestasi belajar, penghasilan dan sebagainya. Variabel ratio, adalah variabel yang mempunyai nol absolut.

Menurut Fungsinya variabel dapat dibedakan : Variabel Tergantung (Dependent Variabel) Yaitu kondisi atau karakteristik yang berubah atau muncul ketika penelitian mengintroduksi, pengubah atau mengganti variabel bebas. Variabel Bebas ( Independent Variabel) Adalah kondisi-kondisi atau karakteristik-karakteristik yang oleh peneliti dimanipulasi dalam rangka untuk menerangkan hubungannya dengan fenomena yang diobservasi. Variabel Intervening Adalah variabel yang secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel independen dengan Variabel dependen menjadi hubungan yang tidak langsung dan tidak dapat diamati dan diukur. Variabel ini merupakan variabel penyela/antara yang terletak di antara variabel independen dan dependen, sehingga variabel independen tidak langsung mempengaruhi berubahnya atau timbulnya variabel dependen.

Variabel Moderator Dalam mengidentifikasi variabel moderator dimaksud adalah variabel yang karena fungsinya ikut mempengaruhi variabel tergantung serta meperjelas hubungan bebas dengan variabel tergantung. Variabel kendali Yaitu yang membatasi variabel moderator. Variabel ini berfungsi sebagai kontrol terhadap variabel lain terutama berkaitan dengan variabel moderator jadi juga seperti variabel moderator dan bebas ia juga ikut berpengaruh terhadap variabel tergantung Variabel Rambang Berlainan dengan variabel bebas, yaitu fungsinya sangat diperhatikan dalam penelitian. Variabel rambang yaitu variabel yang fungsinya dapat diabaikan atau pengaruhnya hampir tidak diperhatikan terhadap variabel bebas maupun tergantung.

Pengukuran Variabel Proses pengukuran mengandung 4 kegiatan pokok sebagai berikut : Menentukan indikator untuk dimensi – dimensi variabel penelitian. Menentukan ukuran masing-masing dimensi. Ukuran ini dapat berupa item (pertanyaan) yang relevan dengan dimensinya. Menentukan ukuran yang akan digunakan dalam pengukuran, Apakah tingkat ukuran nominal, ordinal interval atau ratio dan Menguji tingkat validitas dan reliabilitas sebagai kriteria alat pengukuran yang baik. . Alat pengukur yang baik, apabila alat pengukur itu dapat mengungkapkan realita itu dengan tepat. Oleh karena itu dalam pengukuran gejala yang demikian itu yang dianut adalah berdasarkan indikator-indikator konsep tersebut. Jadi kalau akan mengukur intelegensi harus mencari apa yang menjadi indikator perbuatan yang intelegen tersebut.

Kesimpulan KESIMPULAN Statistika dipelajari di berbagai bidang ilmu karena statistika adalah sekumpulan alat analisis data yang dapat membantu pengambil keputusan untuk mengambil keputusan berdasarkan hasil kesimpulan pada analisis data dari data yang dikumpulkan. Selain itu juga dengan statistika kita bisa meramalkan keadaan yang akan datang berdasarkan data masa lalu. Oleh karenanya pemakai statistik deskriptif tidak dapat mengambil kesimpulan yang umum atas data yang terbatas. Kesimpulan yang dapat diambil, terbatas data yang ada.