Mata Kuliah Statistik II: Pertemuan II Mata Kuliah Statistik II: Konsep Dasar Statistik : Skala pengukuran data Statistik parametrik Vs non parametrik Distribusi/Sebaran data

Pendahuluan Biasakan: mulai berkonsentrasi, berdoa sejenak… PB: Konsep Dasar Statistik SPB: - Skala pengukuran data - Statistik Parametrik Vs Non Parametrik - Sebaran/Distribusi Data TIK: Menjelaskan dan mengidentifikasi skala pengukuran data, perbedaan statistik parametrik dan non parametrik (apa dan kapan menggunakannya), serta sebaran dari sekelompok data (amatan)

Pendahuluan Masih ada yang perlu didiskusikan tentang kontrak kuliah??? Silakan, kita bahas… Silakan duduk per kelompok yang telah ditentukan. Setiap kelompok, minimal ada 1 buku referensi Akan ada pertanyaan-pertanyaan di slide sbg bahan diskusi…

Review: arti data Data adalah semua bentuk keterangan/informasi yang berguna untuk mencapai tujuan yang diinginkan Data Vs Datum. Apa bedanya? Jenis data: - Berdasarkan bentuk: data kuantitatif Vs kualitatif - Berdasarkan sumber: data primer Vs sekunder - Berdasarkan pengelompokannya: data time series Vs cross section - Berdasarkan skala pengukuran: data nominal, ordinal, interval, rasio  Bisa memberi penjelasan definisi dan contoh masing-masing?

Skala Pengukuran Data  Skala data menentukan metode statistik yang akan dipilih/digunakan Data nominal Ordinal Interval Rasio  Diskusi kelompok dan kelas: temukan beberapa variabel di buku referensi yang dimiliki dan identifikasi skalanya!!! (5-10 menit)

Review: 5 Tahapan Statistika Tahapan sbg metode ilmiah: Pengumpulan data  Lingkup data: Sensus Vs Survei;  Cara pengambilan: wawancara/interview, isi kuesioner/angket, observasi, studi pustaka Apa arti dan contoh masing-masing? 2. Penyusunan/Pengolahan Data tahap I edit, meringkas/mengelompokkan data, dan membuat tabulasi 3. Penyusunan/Pengolahan Data tahap II data disiapkan atau disajikan dalam ‘bentuk’ yang mudah dianalisis, seperti tabel, diagram, grafik, dst.

5 Tahapan Statistika 4. Analisis Data upaya memperoleh gambaran/penjelasan tentang sifat-sifat data, membandingkan data, mencari hubungan antara data yang satu dengan yang lain, menguji suatu dugaan, atau menarik kesimpulan. 5. Interpertasi: fakta dari informasi/data diungkapkan atau penarikan/pengambilan keputusan dilakukan. Tulisan merah: ciri statistik deskriptif Tulisan biru: ciri statistik inferensia

Soal Latihan – Kelas (5 menit) Pabrik Ikan “Saya suka” di Kota Bunga menanyai suatu sampel yang terdiri dari 1.960 konsumen untuk mencoba ikan yang dibekukan untuk makan malam yang baru dikembangkan oleh ahli mereka yang disebut Fish Delight. Dari 1.960 konsumen yang di sampel, 1.176 menjawab mereka akan membelinya untuk makan malam jika produk tersebut dijual. Penelitian di atas menggunakan metode statistik dekritif atau inferensia? Jelaskan! Menurut Anda keputusan apa yang akan dilakukan oleh Pabrik Ikan terhadap ‘Fish Delight’? Jelaskan!

Pertimbangan saat memilih alat/metode statistik agar ‘tepat’ Tujuan penelitian Contoh: menggambarkan, uji beda, identifikasi hubungan antar variabel, sebab akibat dua atau lebih variabel, dst. Skala pengukuran data (variabel) Distribusi data  statistik parametrik Vs non parametrik Jumlah sampel, kelompok sampel/populasi

Statistik Parametrik Vs Non Parametrik  Statistik parameterik dan non parametrik : teknik-teknik statistik  Harus dipahami ‘apa’ dan ‘kapan’ menggunakannya Pembeda Statistik parametrik Statistik Non parametrik Sebaran data Teknik statistik yang mengharuskan data berdistribusi normal atau ‘dinormalkan’ terlebih dahulu Tidak mensyaratkan sebaran tertentu (bebas sebaran) Skala pengukuran Interval, rasio Nominal, ordinal Jumlah sampel Umumnya besar (>30) Umumnya kecil Contoh alat statistik Uji Z, uji t, korelasi peorson, anova Uji tanda (sign test), Rank sum test (wilcoxon), Rank correlation test (korelasi spearman), Fisher probability exact test, Chi-square test, dll

Statistik Parametrik Vs Non Parametrik

Statistik Parametrik Vs Non Parametrik Jika persyaratan/asumsi statistik parametrik terpenuhi, maka penggunaan statistik parametrik lebih akurat Dalam semester ini: fokus pada statistik parametrik

Uji Normalitas Data Kegunaan: untuk mengetahui distribusi data normal atau tidak. Jika distribusi normal  statistik parametrik bisa digunakan Uji kenormalan data: Langkah: (1) hitung mean (M) dan standard deviasi data; (2) buat tabel frekuensi dengan panjang interval: M-2SD, 2SD-1SD, M-SD, M+SD, M+2SD; (3) buatlah histogramnya  Cara sederhana: bandingkan histogram dengan sebaran normal. Jika menyerupai maka berdistribusi normal Dengan uji Chi Square (X2)  ada rumus tersendiri

Uji Normalitas Data: Ilustrasi

Transformasi untuk ‘menormalkan’ data Jika data berskala interval atau rasio namun tidak menyebar normal, maka data dapat ditransformasi sehingga data transformasi meyebar normal dan bisa menggunakan statistik parametrik. Prinsip transformasi data: tidak mengubah susunan maupun ‘jarak’ antar nilai datum. Cara: ditransformasi ke nilai skor ‘normal baku’ (Zi)  data menyebar normal dengan Mean=0 dan SD=1 Rumus: Zi = (Xi – Mean)/SD

Latihan di kelas Dengan melihat rumus transformasi ke skor normal baku, tentukan ‘langkah-langkah’ menormalisasikan data Carilah satu kelompok data. Transformasikanlah data tersebut ke skor nilai baku!

Review: Berbagai sebaran/distribusi data Distribusi peluang diskrit Vs kontinue Distribusi peluang diskrit: distribusi Binomial/ Bernoulli, Poison, hipergeometrik Distribusi peluang kontinue: Distribusi normal, norma baku, t-student, F, X2 Membaca tabel sebaran-sebaran tersebut di atas?

Soal Latihan di Rumah Silakan buka buku masing-masing Berbagilah per kelompok untuk mengerjakan masing-masing 1 soal. Upayakan berbeda dalam satu kelompok Belajarlah bersama… Rangkumlah materi hari ini??? Apa intinya???

Berdoa dulu sebelum ditutup.. Penutup Masih ada pertanyaan??? Jika tidak, Berdoa dulu sebelum ditutup..