Cari Blog Ini

SELAMAT DATANG SOBAT...

Salam...

Selama ini, statistika sering diidentikkan dengan bidang yang lumayan sulit. Kesulitan dalam mempelajari statistika dikarenakan bidang ini terkait langsung dengan matematika. Bidang ilmu yang ketika mendengar namanya saja kebanyakan kita sudah kebakaran jenggot.. hehehe..

Ditengah situasi seperti itulah blog ini hadir. blog ini berusaha untuk menjembatani orang-orang yang mencari informasi yang berhubungan dengan statistik. Untuk lebih mempermudah analisis statistik, maka blog inipun memberikan panduan bagaimana melakukan analisis dengan menggunakan software SPSS.

Untuk lebih membuat blog ini lebih bermanfaat, sumbang saran dari pembaca sekalian sangat penulis harapkan dan kita akan sama-sama belajar... Ayo semangat!! Buat Indonesia melek dengan statistika.

Wassalam
Djunaidi L, Manado


Tampilkan postingan dengan label Pengantar Statistik. Tampilkan semua postingan
Tampilkan postingan dengan label Pengantar Statistik. Tampilkan semua postingan

Rabu, 24 Desember 2008

Parametrik dan Non Parametrik


Dua jenis statistic yang dikenal saat ini adalah parametric dan non parametric. Statistic parametric bergantung pada asumsi-asumsi atau anggapan mengenai populasi dimana kita telah menarik sampel dari populasi tersebut. Adapun statistic non parametric tidak bergantung pada asumsi manapun. Asumsi-asumsi itu antara lain adalah normalitas dan homogenitas data.

Masalah asumsi ini adalah masalah yang cukup menarik. Hal ini dikarenakan ada juga statistikawan yang berpendapat pelanggaran terhadap asumsi-asumsi bukan masalah serius. Sehingga meskipun asumsi tidak terpenuhi, statistic parametric seperti t-test dan f-test tetap bias digunakan. Kajian tentang masalah ini bias dibaca pada P. Gardner: Scales and Statistics, review of educational research yang mengulas tentang ikhwal kekokohan tes. 

Akan tetapi, sebagian statistikawan berpandangan bahwa asumsi normalitas dan homogenitas data sangat penting terpenuhi sebagai syarat penggunaan statistic parametric. Beberapa ahli yang telah mengkaji masalah ini diantaranya adalah Norton dan Boneau yang telah diringkas dengan sangat cemerlang oleh E. Linndquist, design and analysis of experiments. Dalam Psychological bulletin, boneau sendiri telah membicarakan keseluruhan masalah asumsi dan melaporkan kajian definitifnya dalam suatu artikel yang berjudul “the effect of violations of assumptions underlying t-test”.  

Menurut saya, penggunaan asumsi normalitas dan heterogenitas data pada akhirnya dikembalikan kepada kita sendiri. Akan tetapi apabila ada petunjuk kuat bahwa ketidaknormalan populasi cukup serius, maka akan sangat bijak apabila kita menggunakan statistic non parametric sebagai ganti parametric. Hal ini dikarenakan statistic parametric lebih kuat dari non parametric. Kekuatan suatu tes statistic ialah probabilitasnya untuk menolak hipotesis-nol ketika hipotesis-nol itu memang keliru. Salah satu hal penting yang ditemukan boneau adalah apabila ada heterogenitas varian dan perbedaan ukuran sampel dalam kelompok-kelompok eksperimen, tes signifikansi menderita akibat yang parah.





Share

Selasa, 01 April 2008

Skala Pengukuran

Untuk memilih uji statistik yang akan digunakan dalam menganalisa data maka tipe data memegang peranan yang penting. Jenis data pada gilirannya akan menentukan jenis uji statistik yang digunakan. Dalam statistik, data merupakan karakteristik, symbol atau angka dari sebuah variabel yang diukur. Pengukuran hanya dilakukan terhadap variabel yang dapat didefinisikan seperti minat, kinerja ataupun sikap. Agar hasil penelitian tidak memberikan interpretasi yang berbeda maka definisi operasional terhadap variabel yang diteliti perlu dijelaskan terlebih dahulu.

Data dalam statistik secara umum dapat digolongkan menjadi 2 macam yaitu:

1. Data nominal yaitu data yang didapat dari hasil perhitungan dan berbentuk kategori misalnya laki-laki-perempuan, tua-muda. Jika laki-laki disimbolkan dengan 1 dan perempuan disimbolkan dengan 2, maka bukan berarti perempuan lebih baik atau lebih banyak dua kali lipat dari laki. Data ini tidak bisa diberikan perlakuan matematika seperti penjumlahan ataupun perkalian. Yang termasuk data nominal juga adalah data ordinal.

2. Data kontinu yaitu data yang didapat dari hasil pengukuran. Data hasil pengukuran diperoleh dari tes, kuesioner ataupun alat ukur lain yang sudah terstandar misalnya timbangan, panjang ataupun skala psikologis yang lain. yang termasuk data kontinum ini adalah interval dan rasio.
Data didapatkan dari perhitungan dan pengukuran. Pengukuran adalah penggunaan aturan untuk menetapkan bilangan pada obyek atau peristiwa. Dengan kata lain, pengukuran memberikan nilai-nilai variabel dengan notasi bilangan. Aturan penggunaan notasi bilangan dalam pengukuran disebut skala atau tingkat pengukuran (scales of measurement).Secara lebih rinci, dalam statistik terdapat 4 skala pengukuran yaitu nominal, ordinal, interval dan rasio.

Skala nominal adalah skala mengelompokkan obyek atau peristiwa dalam berbentuk kategori. Skala nominal diperoleh dari pengukuran nominal yaitu suatu proses mengklasifikasian obyek-obyek yang berbeda kedalam kategori-kategori berdasarkan beberapa karakteristik tertentu.
Karakteristik data nominal adalah
1. Kategori data bersifat mutually eksklusif (setiap obyek hanya memiliki satu kategori)
2. Kategori data tidak disusun secara logis

Skala ordinal adalah jenis skala yang menunjukkan tingkat. Skala ini biasanya dipergunakan dalam menentukan ranking seseorang dibandingkan dengan yang lain. misalnya ranking siswa dikelas dibuat dari nilai tertinggi sampai nilai terendah. Ranking pertama dan kedua tidak memiliki jarak rentangan yang sama dengan rankin kedua dan ketiga. Contoh lain skala ordinal adalah nilai mahasiswa dalam bentuk huruf, A, B, C, D dan E. skala ordinal memiliki karakteristik:
1. Kategori data bersifat mutually eksklusif (setiap obyek hanya memiliki satu kategori)
2. Kategori data tidak disusun secara logis
3. Kategori data disusun berdasarkan urutan logis dan sesuai dengan besarnya karakteristik yang dimiliki

Skala interval adalah skala yang yang memiliki jarak yang sama antar datanya akan tetapi tidak memiliki nol mutlak. Nol mutlak artinya tidak dianggap ada. Salah satu cirri matematis yang dimiliki skala interval adalah penjumlahan. Dengan demikian, kita dapat membuat operasi penambahan atau pengurangan. Misalnya, jarak pada temperature tertentu. Jarak antara 250F dengan 500F sama dengan jarak 750F dengan 1000F. akan tetapi, skala suhu ini tidak memiliki titik nol mutlak sehingga kita tidak bisa melakukan operasi perkalian dan pembagian. Untuk itu maka ada satu lagi skala yaitu skala rasio.

Skala rasio adalah skala pengukuran yang memiliki nol mutlak sehingga dapat dilakukan operasi perkalian dan pembagian. Misalnya berat badan, tinggi badan, pendapatan dan lain sebagainya.

Share

Rabu, 12 Maret 2008

Pengertian Statistik: Sebuah Pengantar

Istilah statistika bukanlah berasal dari bahasa Indonesia akan tetapi berasal dari  dari istilah dalam bahasa latin modern statisticum collegium yang bermakna "dewan negara". Pendapat yang lain mengatakan bahwa statistika berasal dari bahasa Italia statista yang bermakna "negarawan" atau "politikus". dari kedua arti di atas terlihat bahwa statistika adalah ilmu yang dekat dengan istilah dibidang pengelolaan negara.

untuk download lebih lanjut silahkan klik disini Share