Sidebar Menu
Main Menu
Statistika
Statistika adalah cabang ilmu matematika terapan yang berfokus pada pengumpulan, pengukuran, klasifikasi, perhitungan, penjelasan, sintesis, analisis, dan interpretasi data. Di dalam kategori Statistika pada website Smartstat, Anda akan menemukan berbagai artikel yang membahas aspek-aspek penting dari statistika, baik deskriptif maupun inferensial. Artikel-artikel ini mencakup berbagai topik, mulai dari dasar-dasar statistika seperti pengertian statistika, populasi dan sampel, variabel dan data, skala pengukuran variabel; statistika deskriptif termasuk pengertian statistika deskriptif, ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran, contoh perhitungan skewness dan kurtosis, dan distribusi frekuensi; eksplorasi data yang mencakup analisis data eksploratif, stemplot, dan pengenalan box-plot; korelasi dan regresi; uji t Student yang mencakup uji t-student, uji-t 2 populasi dengan ragam homogen, uji t-student 2 populasi dengan ragam heterogen, dan uji t berpasangan; serta beberapa uji non-parametrik seperti uji McNemar dan uji Wilcoxon untuk data berpasangan.
Artikel-artikel ini dirancang untuk membantu Anda memahami konsep-konsep penting dalam statistika dan bagaimana menerapkannya dalam penelitian Anda. Setiap artikel disajikan dengan penjelasan yang jelas dan mudah dipahami, menjadikan kategori Statistika ini sebagai sumber belajar yang berharga bagi siapa saja yang ingin memperdalam pengetahuan mereka tentang statistika.
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Korelasi
Korelasi Pearson merupakan salah satu ukuran korelasi yang digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan linier dari dua veriabel. Dua variabel dikatakan berkorelasi apabila perubahan salah satu variabel disertai dengan perubahan variabel lainnya, baik dalam arah yang sama ataupun arah yang sebaliknya. Harus diingat bahwa nilai koefisien korelasi yang kecil (tidak signifikan) bukan berarti kedua variabel tersebut tidak saling berhubungan. Mungkin saja dua variabel mempunyai keeratan hubungan yang kuat namun nilai koefisien korelasinya mendekati nol, misalnya pada kasus hubungan non linier.
Dengan demikian, koefisien korelasi hanya mengukur kekuatan hubungan linier dan tidak pada hubungan non linier. Harus diingat pula bahwa adanya hubungan linier yang kuat di antara variabel tidak selalu berarti ada hubungan kausalitas, sebab-akibat.
- Dilihat: 41277
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Uji t-student
Uji hipotesis ini jarang diterapkan pada penelitian pertanian. Walaupun demikian, pada beberapa kasus, uji-t satu sampel bisa digunakan untuk membandingkan rata-rata dari karakteristik yang dikaj dengan nilai pembandingnya atau nilai standarnya. Sebagai contoh, uji-t satu sampel dapat digunakan untuk membandingkan hasil suatu pengukuran potensi hasil suatu varietas padi yang di tanam pada suatu daerah (sebagai varietas pendatang baru) dengan rata-rata potensi hasil di negara asalnya (sebagai nilai hipotesis).
Bahasan selengkapnya bisa dipelajari pada uraian berikut:
- Dilihat: 1185
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Regresi
Pendahuluan
Definisi Regresi Linier Sederhana
Regresi linier adalah teknik analisis statistik yang digunakan untuk memprediksi hubungan antara dua atau lebih variabel. Variabel ini dapat dibagi menjadi dua jenis: variabel terikat (dependen; Y) dan variabel bebas (independen; X). Regresi linier sederhana merujuk pada model di mana hanya ada satu variabel bebas, sementara regresi linier berganda melibatkan lebih dari satu variabel bebas.
- Dilihat: 1748
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Uji t-student
Pada uji-t satu sampel kita hanya membandingkan suatu populasi dengan suatu nilai tertentu, namun pada kenyataannya kasus yang menggunakan jenis uji ini sangat jarang terjadi. Para peneliti, khususnya di bidang pertanian, lebih banyak meneliti kasus-kasus yang memerlukan perbandingan antara dua keadaan atau dua rata-rata populasi. Sebelum kita melakukan analisis, harus diperhatikan terlebih dahulu apakah kedua populasi tersebut berasal dari distribusi normal dan apakah kedua ragam populasi tersebut sama? Hal ini akan memandu kita dalam memilih metode dan rumus yang tepat dalam melakukan analisis uji-t untuk membandingkan kedua nilai rata-rata populasi.
- Dilihat: 20793
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Uji t-student
Untuk membandingkan nilai tengah populasi dengan nilai tertentu atau dengan nilai tengah populasi lainnya bisa dilakukan dengan uji-z. Namun uji z hanya bisa digunakan apabila data berdistribusi normal serta ragam populasi diketahui. Pada kenyataannya, jarang sekali kita bisa mengetahui nilai parameter suatu populasi dengan pasti, sehingga kita hanya bisa menduga parameter populasi tersebut dari sampel yang kita ambil. Karena kita tidak mengetahui berapa simpangan baku populasi, σ, maka nilai ini ditaksir dengan simpangan baku sampel, s, yang dihitung dari sampel. Hanya saja, untuk sampel berukuran kecil, s bukanlah nilai taksiran yang akurat untuk σ sehingga tidak valid lagi apabila kita menggunakannya untuk uji-z. Untuk ukuran sampel yang kecil, kita bisa mendekatinya dengan menggunakan uji t-student.
- Dilihat: 30440
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Uji t-student
Pada uji-t satu sampel kita hanya membandingkan suatu populasi dengan suatu nilai tertentu, namun pada kenyataannya kasus yang menggunakan jenis uji ini sangat jarang terjadi. Para peneliti, khususnya di bidang pertanian, lebih banyak meneliti kasus-kasus yang memerlukan perbandingan antara dua keadaan atau dua rata-rata sampel.
Sebelum kita melakukan analisis, harus diperhatikan terlebih dahulu apakah kedua populasi tersebut berasal dari distribusi normal, apakah ragam kedua sampel tersebut homogen? Hal ini akan memandu kita dalam memilih metode dan rumus yang tepat dalam melakukan analisis uji-t untuk membandingkan kedua nilai rata-rata sampel. Pada artikel ini akan diuraikan mengenai uji-t 2 sampel dengan ragam heterogen.
- Dilihat: 15056
Artikel Selanjutnya...
Halaman 3 dari 4
Search
