Oleh : Indah Manfaati Nur, S.Si.,M.Si

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PENYEBARAN DATA Tujuan Belajar :
Advertisements

KELOMPOK 3 Nama Anggota : Fahmi Aldy Rivaldi Gusti. F Puji Hariyanti
PENGERTIAN DASAR Prof.Dr. Kusriningrum
Ukuran Variasi atau Dispersi
BAB VI UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Dispersi) (Pertemuan ke-8) Oleh: Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I. Program Studi Sistem Informasi Sekolah.
Ukuran Penyimpangan (Dispersi)
Metode Penelitian Ilmiah

HOMOGEN DAN HETEROGEN DATA
1 6 Statistika Deskriptif. © John Wiley & Sons, Inc. Applied Statistics and Probability for Engineers, by Montgomery and Runger. Ringkasan Numerik dari.
Nilai - Nilai Variasi Prepared: TOTOK SUBAGYO, ST,MM.
STATISTIK EKONOMI M U H S I N FAKULTAS EKONOMI UNNES.
Ukuran Penyebaran Data
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
UKURAN PENYEBARAN DATA
UKURAN DISPERSI (PENYEBARAN DATA)
STATISTIK DESKRIPTIF.
UKURAN PENYEBARAN (VARIABILITAS)
Estimasi Topik Pembahasan: Konsep estimasi (pendugaan statistik)
Ukuran Kemiringan (Skewness) dan Ukuran Keruncingan (Kurtosis)
Metode Penelitian Ilmiah
STATISTIKA Mean, Median dan Modus.
STATISTIK 1 Pertemuan 9: Ukuran Kemencengan dan Keruncingan
UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Dispersi)
Ukuran Variabilitas Data
BAB 6 UKURAN DISPERSI.
Ukuran Penyebaran Data
Pendugaan Parameter Pendugaan rata-rata (nilai tengah)
SEBARAN DARI FUNGSI PEUBAH ACAK
Statistika Pertemuan ke – 8 dan ke – 9.
UKURAN DISPERSI (PENYEBARAN DATA)
Alwino Zacqy ( ) Ide Primayu R ( )
UKURAN PENYEBARAN
UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
UKURAN SIMPANGAN & VARIASI
Standar Deviasi dan Varians
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
LOADING.
Ukuran Variasi atau Dispersi
TENDENCY CENTRAL Data Interval.
LOADING.
Ukuran Gejala Pusat Data Belum Dikelompokkan
Ukuran Variasi atau Dispersi
UKURAN PENYEBARAN Ukuran Penyebaran
Ukuran Variasi atau Dispersi
Perbedaan Taksiran Nisbah dengan Rataan Per Unit
Ukuran Pemusatan Data Choirudin, M.Pd
Metode Penaksiran Nisbah dan Regresi
Ukuran Pemusatan Data Choirudin, M.Pd
UKURAN PENYEBARAN DATA
UKURAN VARIASI (DISPERSI) Sumber : J.Supranto, hal.127
UKURAN DISPERSI (PENYEBARAN DATA)
UKURAN PENYEBARAN DATA
BAB 4 UKURAN VARIABILITAS
LOADING.
UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Dispersi)
UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Varians)
NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF
Ukuran Penyebaran Data
Ukuran Variasi atau Dispersi J0682
TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA
C. Ukuran Penyebaran Data
Peta Konsep. Peta Konsep C. Ukuran Penyebaran Data.
UKURAN PENYEBARAN DATA
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
OLEH : SITTI HAWA, ST, MPW.  Ukuran pemusatan atau disebut rata – rata adalah menunjukan dimana suatu data memusat atau suatu kumpulan pengamatan memusat.
Ukuran pemusatan dan letak data
UKURAN VARIASI (DISPERSI )
Rata-rata bunga bank 11,43% per tahun, namun kisaran bunga antar bank dari 7,5% - 12,75% Rata-rata inflasi Indonesia sebesar 18,2% dengan kisaran antara.
Transcript presentasi:

Oleh : Indah Manfaati Nur, S.Si.,M.Si Ukuran Penyimpangan Oleh : Indah Manfaati Nur, S.Si.,M.Si

Varian dan standar deviasi (simpangan baku) adalah ukuran-ukuran keragaman (variasi) data statistik yang paling sering digunakan. Standar deviasi (simpangan baku) merupakan akar kuadrat dari varian. Jadi jika salah satu nilai dari kedua ukuran tersebut diketahui maka akan diketahui juga nilai ukuran yang lain.

Dasar penghitungan varian dan standar deviasi adalah keinginan untuk mengetahui keragaman suatu kelompok data. Salah satu cara untuk mengetahui keragaman suatu kelompok data adalah dengan mengurangi setiap nilai data dengan rata-rata kelompok data tersebut, kemudian semua hasilnya dijumlahkan. Namun cara seperti itu tidak bisa digunakan karena hasilnya akan selalu menjadi 0.

Oleh karena itu, solusi agar nilainya tidak menjadi 0 adalah dengan mengkuadratkan setiap pengurangan nilai data dan rata-rata kelompok data tersebut, kemudian dilakukan penjumlahan. Hasil penjumlahan kuadrat (sum of squares) tersebut akan selalu bernilai positif. Nilai varian diperoleh dari pembagian hasil penjumlahan kuadrat (sum of squares) dengan ukuran data (n).

Namun begitu, dalam penerapannya, nilai varian tsb bias untuk menduga varian populasi. Dengan menggunakan rumus tersebut, nilai varian populasi lebih besar dari varian sampel. Oleh karena itu, agar tidak bias dalam menduga varian populasi, maka n sebagai pembagi penjumlahan kuadrat (sum of squares) diganti dengan n-1 (derajat bebas) agar nilainya menjadi lebih besar dan mendekati varian populasi. Oleh karena itu rumus varian menjadi :

Nilai varian yang dihasilkan merupakan nilai yang berbentuk kuadrat Nilai varian yang dihasilkan merupakan nilai yang berbentuk kuadrat. Untuk menyeragamkan nilai satuannya maka varian diakarkuadratkan sehingga hasilnya adalah standar deviasi (simpangan baku).

Untuk mempermudah penghitungan, rumus varian dan standar deviasi (simpangan baku) tersebut bisa diturunkan. Rumus varian : Rumus standar deviasi (simpangan baku) :

Contoh : Misalkan dalam suatu kelas, tinggi badan beberapa orang siswa yang dijadikan sampel adalah sebagai berikut.  172, 167, 180,170, 169, 160, 175, 165, 173, 170 Carilah nilai varian dan standar deviasi dari data tsb!

Dari data tersebut dapat dihitung varian dengan menggunakan rumus sebagai berikut: Sehingga diperoleh nilai varian sama dengan 30,32.

Dari nilai tersebut bisa langsung diperoleh nilai standar deviasi (simpangan baku) dengan cara mengakarkuadratkan nilai varian. Keterangan: s2 = varian s = standar deviasi (simpangan baku) xi = nilai x ke-i n = ukuran sampel

Varians dan Standar Deviasi Data Berkelompok Diketahui data berat badan seluruh mahasiswa Statistika adalah sebagai berikut : Berat badan (kg) Tanda kelas (X) Xi-X (Xi-X)2 Frekuensi (f) f(Xi-X)2 60-62 61 -6,45 41,6025 5 208,0125 63-65 64 -3,45 11,9025 18 214,2450 66-68 67 -0,45 0,2025 42 8,5050 69-71 70 2,55 6,5025 27 175,5675 72-74 73 5,55 30,8025 8 246,4200 N =Σf = 100 Σ f(Xi-X)2 =852,7500 Maka standar deviasi dari data tersebut adalah : Varians dari data tersebut :