Statistik deskriptif

Apa Statistik deskriptif?

Deskriptif statistik adalah koefisien deskriptif singkat yang merangkum sekumpulan data yang diberikan, yang dapat berupa representasi dari seluruh atau sampel dari populasi. Statistik deskriptif dipecah menjadi ukuran tendensi sentral dan ukuran variabilitas (penyebaran). Ukuran tendensi sentral meliputi mean, median dan mode, sedangkan ukuran variabilitas mencakup kurtosis, dan skewness .

Memahami Statistik Deskriptif

Singkatnya, statistik deskriptif membantu mendeskripsikan dan memahami fitur dari kumpulan data tertentu dengan memberikan ringkasan singkat tentang sampel dan ukuran data. Jenis statistik deskriptif yang paling dikenal adalah ukuran pusat: mean , median , dan mode , yang digunakan di hampir semua tingkat matematika dan statistik. Mean, atau rata-rata, dihitung dengan menambahkan semua angka dalam kumpulan data dan kemudian membaginya dengan jumlah angka dalam kumpulan tersebut. Misalnya, jumlah dari kumpulan data berikut adalah 20: (2, 3, 4, 5, 6). Rata-rata adalah 4 (20/5). Mode kumpulan data adalah nilai yang paling sering muncul, dan median adalah angka yang terletak di tengah kumpulan data. Ini adalah angka yang memisahkan angka yang lebih tinggi dari angka yang lebih rendah dalam suatu kumpulan data. Namun, ada jenis statistik deskriptif yang kurang umum yang masih sangat penting.

Orang-orang menggunakan statistik deskriptif untuk menggunakan kembali wawasan kuantitatif yang sulit dipahami di seluruh kumpulan data besar menjadi deskripsi singkat. Nilai rata-rata (IPK) siswa, misalnya, memberikan pemahaman yang baik tentang statistik deskriptif. Ide IPK adalah mengambil poin data dari berbagai ujian, kelas, dan nilai, dan merata-ratakannya untuk memberikan pemahaman umum tentang kinerja akademik siswa secara keseluruhan. IPK pribadi siswa mencerminkan kinerja akademik mereka yang rata-rata.

Pengukuran Statistik Deskriptif

Semua statistik deskriptif adalah ukuran tendensi sentral atau ukuran variabilitas , juga dikenal sebagai ukuran dispersi. Pengukuran tendensi sentral berfokus pada nilai rata-rata atau nilai tengah dari kumpulan data, sedangkan pengukuran variabilitas berfokus pada penyebaran data. Kedua ukuran ini menggunakan grafik, tabel, dan diskusi umum untuk membantu orang memahami arti dari data yang dianalisis.

Ukuran tendensi sentral menggambarkan posisi pusat distribusi untuk suatu kumpulan data. Seseorang menganalisis frekuensi setiap titik data dalam distribusi dan mendeskripsikannya menggunakan  mean , median ,  atau mode , yang mengukur pola paling umum dari kumpulan data yang dianalisis.

Ukuran variabilitas, atau ukuran penyebaran, membantu menganalisis seberapa menyebar distribusi untuk satu set data. Misalnya, sementara ukuran tendensi sentral dapat memberikan seseorang rata-rata dari suatu kumpulan data, ini tidak menjelaskan bagaimana data didistribusikan dalam kumpulan tersebut. Jadi sementara rata-rata datanya mungkin 65 dari 100, masih ada titik data pada 1 dan 100. Ukuran variabilitas membantu mengkomunikasikannya dengan menjelaskan bentuk dan penyebaran kumpulan data. Rentang, kuartil , deviasi absolut, dan varians adalah contoh ukuran variabilitas. Pertimbangkan kumpulan data berikut: 5, 19, 24, 62, 91, 100. Kisaran kumpulan data tersebut adalah 95, yang dihitung dengan mengurangi angka terendah (5) dalam kumpulan data dari yang tertinggi (100).

Pertanyaan yang Sering Diajukan