Statistik inferensi adalah proses analisa data menggunakan variasi acak serta menarik kesimpulan dari hal tersebut. Metode ini digunakan untuk mengambil keputusan mengenai parameter populasi sesuai dengan pengambilan sampel yang acak. Hal ini dapat membantu menilai bubungan dari variabel dependen dengan independen.
Tujuan dilakukan metode ini adakah untuk menghitung ketidakpastian maupun variasi dari suatu sampel ke sampel selanjutnya. Metode ini juga memiliki beberapa jenis, seperti pearson correlation, confidence interval, multi-variate regression dan sebagainya. Nah, untuk memahami lebih lanjut mengenai inferensi statistik, simak informasi selengkapnya di bawah ini.
Jenis-jenis Statistik Inferensi
Terdapat beberapa jenis metode pengambilan keputusan yang umum digunakan, seperti:
1. Pearson Correlation
Pearson correlation adalah jenis statistik yang menentukan hubungan dari dua variabel kontinu. Hal ini sesuai dengan pendekatan konvarians dan termasuk metode terbaik dalam mengukur antar variabel sesuai dengan keinginan.
Hal ini dapat mengungkapkan jumlah serta arah tautan maupun korelasi. Jenis statistik ini juga termasuk koefisien yang dapat dipakai pada regresi liner. Ada angka antara -1 serta +1 yang akan menunjukkan berapa kuat dua variabel yang terkait secara linier.
2. Confidence Interval
Confidence interval merupakan rentang perkiraan yang berfungsi sebagai parameter yang tidak diketahui pada statistik yang dinyatakan jadi interval pada batas atas dan bawah. Jenis statistik satu ini biasanya dipakai oleh para ahli statistik dalam menilai ketidakpastian variabel sampel.
Saat Anda mengambil sampel secara acak berkali-kali, maka tingkat confidence akan mengacu dengan proporsi kemungkinan. Nah, untuk kepastian, jenis ini dapat mencakup parameter populasi nyata.
3. Multi-variate Regression
Salah satu jenis statistik inferensi adalah multi-variate reggresion, yang merupakan teknik yang menentukan seberapa banyak variabel dependen dan independen terhubung secara linier. Jenis statistik yang satu ini juga termasuk algoritma machine learning yang akan melibatkan sejumlah varibel data yang akan dianalisis.
Apabila tingkat hubungan yang diinginkan sudah ditentukan, metode ini bisa dipakai secara luas untuk mengantisipasi adanya perilaku variabel dependen yang berkaitan dengan adanya perubahan variabel independen.
4. ANOVA atau T-test
ANOVA dapat menguji tiga maupun lebih populasi secara statistik yang berbeda satu dengan yang lainnya. T-test dapat menentukan dua populasi yang berbeda secara statistik satu dengan yang lainnya. ANOVA dan T-test fokus dengan perbedaan sarana dengan penyebaran distribusi dari antar kelompok, namun memakai metode yang berbeda untuk melakukan evaluasi signifikansi statistik.
Keduanya bisa dilakukan saat sampel independen sama lain serta mempunyai distribusi normal maupun saat jumlah sampel tinggi.
5. Statistik Chi-square dan Tabel Kontingensi
Teknik yang berguna menggambarkan hubungan dari dua variabel kategori adalah memakai statistik chi-square. Statistik chi-square adalah nilai tunggal untuk menunjukkan berapa besar perbedaan dari jumlah yang Anda lihat serta prediksi.
Tabel kontingensi dipakai pada statistik untuk meringkas hubungan dari sejumlah variabel kategori. Tabe; ini juga termasuk jenis khusus dari tabel distribusi frekuensi, yang mana 2 variabel ditampilkan bersamaan.
Nah, seperti itulah beberapa contoh statistik inferensi yang perlu Anda pelajari dengan baik. Bagi Anda yang ingin memperkuat ilmu analisis bisa mencoba kursus melalui CourseNet.
Fungsi Utama Statistik Inferensi
Fungsi utama statistik inferensial adalah membuat inferensi mengenai suatu populasi sesuai dengan hasil observasi sampel. Umumnya, fungsi statistik inferensial ini memiliki peran penting pada sejumlah bidang, seperti bisnis, ilmu pengetahuan dan penelitian media. Nah, beberapa fungsi utama dari inferensi statistik adalah:
1. Pengujian Hipotesis
Statistika inferensial berfungsi untuk pengujian hipotesis. Hal ini memungkinkan para peneliti dapat menguji validasi suatu teori atau klaim dengan memakai data.
2. Generalisasi Hasil
Statistika inferensial juga berfungsi untuk membuat generalisasi mengenai populasi sesuai dengan sampel. Hal ini juga memungkinkan para peneliti dapat menarik kesimpulan secara mendalam dan berarti mengenai populasi yang lebih sesuai dengan sampel yang masih kecil.
3. Menganalisis Hubungan
Statistik inferensial memiliki fungsi untuk menganalisis hubungan dari variabel yang berbeda. Hal ini membuat para peneliti bisa menentukan variabel mana yang mempunyai pengaruh secara signifikan kepada variabel yang lainnya.
4. Membuat Model
Fungsi statistik inferensi lainnya adalah untuk membuat model statistik. Model tersebut memungkinkan para peneliti dapat memprediksi hasil sesuai dengan jumlah faktor yang sudah diketahui.
Begitulah sejumlah fungsi utama dari statistika inferensial yang bisa Anda pahami.
Analisis Statistika Inferensial
Ada beberapa hal penting yang perlu digunakan saat menggunakan statistik inferensi, yaitu:
1. Menentukan Data
Anda perlu menentukan data bagaimana yang akan dipakai untuk mengambil sampel. Contohnya untuk mendata penduduk dengan pendapatan jumlah 1 hingga 3 juta rupiah. Datanya memang perlu ditentukan secara spesifik agar bisa mengurangi variabel pembeda. Apabila Anda mengambil sembarangan yang berkaitan dengan pendataan, maka bisa terjadi kecondongan yang berbeda.
2. Menentukan Sampel
Menentukan sampel juga perlu dilakukan supaya memberikan hasil yang berkualitas. Contohnya dari kasus pendataan penduduk dengan penghasilan 1 hingga 3 juta rupiah.
Anda harus memastikan nominal konsisten yang dimasukkan sebagai sampel. Apabila ada orang yang memiliki pendapatan tidak menentu, maka bisa dicoret sebab akan menambah variabel yang tidak berguna.
3. Menentukan Metode Analisis
Apabila data dan kontrol sampling sudah dilakukan, Anda bisa menentukan pendekatan metode analisis yang digunakan. Terdapat beberapa variasi yang bisa dipakai untuk pengolahan data penduduk.
4. Hasil Analisis
Apabila pengolahan data sudah selesai, maka Anda bisa memperoleh hasil analisa berdasarkan dengan fakta yang ada di lapangan. Hal ini merupakan hasil akhir dari metode penelitian memakai statistika inferensial.
5. Kesimpulan
Kesimpulan termasuk opsional dengan tujuan agar penelitian publik bisa ditambahkan dengan kesimpulan. Dari seluruh pengambilan data, apa yang didapatkan di kesimpulan sesuai dengan tujuan serta hipotesis penelitiannya.
Nah, itulah kelima hal yang sangat utama untuk menjadi acuan saat meneliti suatu hpotesis, sehingga tidak sembarangan cara perhitungannya.
Perbedaan Statistika Inferensial dan Statistik Deskriptif
Bedanya statistik deskriptif dengan statistik inferensi adalah:
1. Tujuan
Tujuan statistika inferensial adalah untuk membuat kesimpulan yang berkaitan populasi menggunakan alat analisis dengan data sampel. Sedangkan, statistik deskriptif bertujuan untuk mengukur karakteristik data.
2. Alat Pengujian
Alat pengujian statistika inferensial adalah pengujian hipotesis serta analisis regresi. Statistik deskriptif adalah ukuran tendensi sentral serta ukuran dispersi.
3. Fungsi
Fungsi utama dari statistika inferensial adalah membuat kesimpulan mengenai populasi yang tidak diketahui. Statistik deskriptif memiliki fungsi menggambarkan karakteristik sampel maupun populasi yang diketahui.
4. Ukuran
Ukuran statistika inferensial yang umum dipakai adalah regresi linier, uji T, uji Z dan yang lainnya. Sedangkan ukuran statistik deskriptif yang umum dipakai adalah rentang, varians, median, mean, modus dan sebagainya.
Nah, jadi itu semua penjelasan mengenai pengertian statistik inferensi, jenis, fungsi dan informasi lainnya yang berkaitan secara lengkap.
