Deskriptif vs Statistik Inferensial

Bidang statistik dibagi menjadi dua divisi utama: deskriptif dan inferensial. Masing-masing segmen ini penting, menawarkan teknik berbeda yang mencapai tujuan berbeda. Statistik deskriptif menggambarkan apa yang sedang terjadi di a populasi atau Himpunan data. Statistik inferensial, sebaliknya, memungkinkan para ilmuwan untuk mengambil temuan dari kelompok sampel dan menggeneralisasikannya ke populasi yang lebih besar. Kedua jenis statistik ini memiliki beberapa perbedaan penting.

Statistik deskriptif adalah jenis statistik yang mungkin muncul di benak kebanyakan orang ketika mereka mendengar kata "statistik." Di cabang statistik ini, tujuannya adalah untuk mendeskripsikan. Langkah-langkah numerik digunakan untuk memberi tahu tentang fitur dari serangkaian data. Ada sejumlah item yang termasuk dalam bagian statistik ini, seperti:

• Itu rata-rata, atau ukuran pusat kumpulan data, yang terdiri dari mean, median, mode, atau midrange
• Penyebaran set data, yang dapat diukur dengan jarak atau standar deviasi
instagram viewer
• Deskripsi keseluruhan data seperti ringkasan nomor lima
• Pengukuran seperti kecondongan dan kurtosis
• Eksplorasi hubungan dan korelasi antara data berpasangan
• Penyajian hasil statistik dalam grafis bentuk

Langkah-langkah ini penting dan berguna karena memungkinkan para ilmuwan untuk melihat pola di antara data, dan dengan demikian membuat masuk akal data itu. Statistik deskriptif hanya dapat digunakan untuk menggambarkan populasi atau kumpulan data yang diteliti: Hasilnya tidak dapat digeneralisasi ke kelompok atau populasi lain.

Ada dua jenis statistik deskriptif yang digunakan para ilmuwan sosial:

Ukuran kecenderungan sentral menangkap tren umum dalam data dan dihitung dan dinyatakan sebagai mean, median, dan mode. Rata-rata memberi tahu para ilmuwan rata-rata matematika dari semua kumpulan data, seperti usia rata-rata pada pernikahan pertama; median mewakili bagian tengah dari distribusi data, seperti usia yang berada di tengah rentang usia di mana orang pertama kali menikah; dan, modenya mungkin merupakan usia paling umum di mana orang pertama kali menikah.

Ukuran-ukuran penyebaran menggambarkan bagaimana data didistribusikan dan saling berhubungan, termasuk:

• Rentang, seluruh rentang nilai yang ada dalam satu set data
• Distribusi frekuensi, yang menentukan berapa kali nilai tertentu terjadi dalam kumpulan data
• Kuartil, subkelompok yang terbentuk dalam kumpulan data saat semua nilai dibagi menjadi empat bagian yang sama di seluruh rentang
• Berarti penyimpangan absolut, rata-rata dari berapa banyak nilai masing-masing menyimpang dari rata-rata
• Perbedaan, yang mengilustrasikan berapa banyak spread yang ada dalam data
• Simpangan baku, yang menggambarkan penyebaran data relatif terhadap rerata

Ukuran sebaran seringkali disajikan secara visual dalam tabel, diagram pie dan bar, dan histogram untuk membantu dalam memahami tren dalam data.

Statistik inferensial dihasilkan melalui perhitungan matematis yang kompleks yang memungkinkan para ilmuwan menyimpulkan tren tentang populasi yang lebih besar berdasarkan studi sampel yang diambil darinya. Para ilmuwan menggunakan statistik inferensial untuk menguji hubungan antara variabel dalam sampel dan kemudian membuat generalisasi atau prediksi tentang bagaimana variabel-variabel itu akan berhubungan dengan yang lebih besar populasi.

Biasanya tidak mungkin untuk memeriksa setiap anggota populasi secara individual. Jadi para ilmuwan memilih subset representatif dari populasi, yang disebut sampel statistik, dan dari analisis ini, mereka dapat mengatakan sesuatu tentang populasi dari mana sampel itu berasal. Ada dua divisi utama dari statistik inferensial:

• Interval kepercayaan memberikan rentang nilai untuk parameter populasi yang tidak diketahui dengan mengukur sampel statistik. Ini dinyatakan dalam interval dan tingkat kepercayaan bahwa parameter berada dalam interval.
• Tes signifikansi atau pengujian hipotesis di mana para ilmuwan membuat klaim tentang populasi dengan menganalisis sampel statistik. Secara desain, ada beberapa ketidakpastian dalam proses ini. Ini dapat dinyatakan dalam tingkat signifikansi.

Teknik yang digunakan ilmuwan sosial untuk menguji hubungan antar variabel, dan dengan demikian untuk membuat statistik inferensial, termasuk analisis regresi linier, analisis regresi logistik, ANOVA, analisis korelasi, pemodelan persamaan struktural, dan analisis survival. Ketika melakukan penelitian menggunakan statistik inferensial, para ilmuwan melakukan uji signifikansi untuk menentukan apakah mereka dapat menggeneralisasi hasil mereka ke populasi yang lebih besar. Tes signifikansi umum termasuk chi-square dan uji-t. Ini memberi tahu para ilmuwan kemungkinan bahwa hasil analisis mereka terhadap sampel mewakili populasi secara keseluruhan.

Meskipun statistik deskriptif sangat membantu dalam mempelajari hal-hal seperti penyebaran dan pusat data, tidak ada statistik deskriptif yang dapat digunakan untuk membuat generalisasi. Dalam statistik deskriptif, pengukuran seperti mean dan standar deviasi dinyatakan sebagai angka pasti.

Meskipun statistik inferensial menggunakan beberapa perhitungan serupa - seperti mean dan standar deviasi - fokusnya berbeda untuk statistik inferensial. Statistik inferensial dimulai dengan sampel dan kemudian digeneralisasikan ke suatu populasi. Informasi tentang populasi ini tidak dinyatakan sebagai angka. Sebagai gantinya, para ilmuwan menyatakan parameter ini sebagai sejumlah angka potensial, bersama dengan tingkat kepercayaan.