Sidebar Menu
Main Menu
Statisika Deskriptif
Kategori Statistika Deskriptif pada website Smartstat menyajikan berbagai artikel yang membahas konsep-konsep penting dalam statistika deskriptif. Anda akan menemukan materi tentang pengertian statistik deskriptif, ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran, contoh perhitungan skewness dan kurtosis, serta distribusi frekuensi. Setiap artikel disajikan dengan penjelasan yang jelas dan mudah dipahami, menjadikan kategori Statistika Deskriptif ini sebagai sumber belajar yang berharga bagi siapa saja yang ingin memperdalam pengetahuan mereka tentang statistika deskriptif.
Artikel-artikel ini mencakup berbagai topik, mulai dari pengertian dan perbedaan statistik deskriptif dan inferensial, hingga konsep-konsep seperti kemiringan (skewness) dan keruncingan (kurtosis). Anda juga akan menemukan penjelasan tentang nilai pusat data pengamatan (Central Tendency), termasuk mean (rata-rata), median, mode, rata-rata geometrik, dan rata-rata harmonik. Selain itu, ada juga artikel yang membahas tentang distribusi frekuensi dan ukuran penyebaran atau ukuran keragaman pengamatan dari nilai rata-ratanya, yang dikenal sebagai simpangan (deviation/dispersi).
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Statisika Deskriptif
Statistik adalah sekumpulan prosedur untuk mengumpulkan, mengukur, mengklasifikasi, menghitung, menjelaskan, mensintesis, menganalisis, dan menafsirkan data kuantitatif yang diperoleh secara sistematis. Secara garis besar, statistik dibagi menjadi dua komponen utama, yaitu Statistik Deskriptif dan Statistik inferensial. Statistik deskriptif menggunakan prosedur numerik dan grafis dalam meringkas gugus data dengan cara yang jelas dan dapat dimengerti, sementara Statistik inferensial menyediakan prosedur untuk menarik kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel yang kita amati. Statistik Deskriptif membantu kita untuk menyederhanakan data dalam jumlah besar dengan cara yang logis. Data yang banyak direduksi dan diringkas sehingga lebih sederhana dan lebih mudah diinterpretasi.
- Dilihat: 33361
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Statisika Deskriptif
Rata-rata dan ukuran penyebaran dapat menggambarkan distribusi data tetapi tidak cukup untuk menggambarkan sifat distribusi. Untuk dapat menggambarkan karakteristik dari suatu distribusi data, kita menggunakan konsep-konsep lain yang dikenal sebagai kemiringan (skewness) dan keruncingan (kurtosis).
- Dilihat: 107408
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Statisika Deskriptif
Salah satu aspek yang paling penting untuk menggambarkan distribusi data adalah nilai pusat data pengamatan (Central Tendency). Setiap pengukuran aritmatika yang ditujukan untuk menggambarkan suatu nilai yang mewakili nilai pusat atau nilai sentral dari suatu gugus data (himpunan pengamatan) dikenal sebagai ukuran pemusatan data (tendensi sentral). Terdapat tiga ukuran pemusatan data yang sering digunakan, yaitu:
- Mean (Rata-rata hitung/rata-rata aritmetika)
- Median
- Mode
- Rata-rata Geometrik
- Rata-rata Harmonik
Pada artikel ini akan di bahas mengenai pengertian beberapa ukuran pemusatan data yang dilengkapi dengan contoh perhitungan, baik untuk data tunggal ataupun data yang sudah dikelompokkan dalam tabel distribusi frekuensi. Selain ukuran statistik di atas, akan dibahas juga mengenai beberapa ukuran statistik lainnya, seperti Rata-rata Ukur (Geometric Mean), Rata-rata Harmonik (H) serta beberapa karakteristik penting yang perlu dipahami untuk ukuran tendensi sentral yang baik serta bagaimana memilih atau menggunakan nilai tendensi sentral yang tepat.
- Dilihat: 491311
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Statisika Deskriptif
Distribusi Frekuensi adalah daftar nilai data (bisa nilai individual atau nilai data yang sudah dikelompokkan ke dalam selang interval tertentu) yang disertai dengan nilai frekuensi yang sesuai.
Hasil pengukuran yang kita peroleh disebut dengan data mentah. Besarnya hasil pengukuran yang kita peroleh biasanya bervariasi. Apabila kita perhatikan data mentah tersebut, sangatlah sulit bagi kita untuk menarik kesimpulan yang berarti. Data mentah tersebut perlu di olah terlebih dahulu sehingga kita bisa memperoleh gambaran yang baik mengenai data tersebut.
Pada bahasan kali ini, smartstat akan menguraikan mengenai pengertian distribusi frekuensi yang disertai dengan contoh dan Teknik Pembuatan Tabel Distribusi Frekuensi. Selain itu, akan dibahas juga mengenai Distribusi Frekuensi Relatif dan Distribusi Frekuensi kumulatif, Histogram, Poligon Frekuensi, dan Ogive.
- Dilihat: 172059
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Statisika Deskriptif
Ukuran penyebaran (Measures of Dispersion) atau ukuran keragaman pengamatan dari nilai rata-ratanya disebut simpangan (deviation/dispersi). Terdapat beberapa ukuran untuk menentukan dispersi data pengamatan, seperti jangkauan/rentang (range), simpangan kuartil (quartile deviation), simpangan rata-rata (mean deviation), dan simpangan baku (standard deviation).
Ukuran tendensi sentral (mean, median, mode) merupakan nilai pewakil dari suatu distribusi frekuensi, tetapi ukuran tersebut tidak memberikan gambaran informasi yang lengkap mengenai bagaimana penyebaran data pengamatan terhadap nilai sentralnya. Ukuran tendensi sentral saja tidak cukup untuk menggambarkan distribusi frekuensi. Selain itu kita harus memiliki ukuran persebaran data pengamatan.
- Dilihat: 181730
Search
Artikel Lainnya
- Statistika Deskriptif: Memahami Distribusi Data dan Ukuran Pemusatan
- Ukuran Pemusatan Data: Memahami Mean, Median, Mode
- Ukuran Penyebaran: Memahami Range, Quartile Deviation, Mean Deviation, dan Standard Deviation
- Contoh Perhitungan Skewness dan Kurtosis: Langkah-Langkah dan Penjelasan
- Distribusi Frekuensi: Memahami Tabel Distribusi, Histogram, dan Poligon Frekuensi