SENTRA PUBLIKASI INDONESIA-MEDAN
Semuanya bermuara pada penggunaan kekuatan metode analisis statistik, yaitu bagaimana akademisi berkolaborasi dan mengumpulkan data untuk mengidentifikasi tren dan pola. Selama sepuluh tahun terakhir, bisnis sehari-hari telah mengalami transformasi yang signifikan. Tidak jarang hal-hal tetap tampak sama, apakah itu teknologi yang digunakan di ruang kerja atau perangkat lunak yang digunakan untuk berkomunikasi.
Sekarang ada banyak sekali informasi yang tersedia yang dulunya langka. Tetapi itu bisa menjadi luar biasa jika Anda tidak memiliki konsep sedikit pun untuk menelusuri data perusahaan Anda untuk menemukan makna yang bermakna dan akurat. Berikut penjelasannya.
Apa itu Metode Analisis Statistik?
Praktik mengumpulkan dan menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren dikenal sebagai analisis statistik. Ini adalah metode untuk menghilangkan bias dari evaluasi data dengan menggunakan analisis numerik. Dan metode analisis statistik ini bermanfaat untuk mengumpulkan interpretasi penelitian, membuat model statistik, dan mengatur survei dan studi.
Analisis data menggunakan dua metode statistik dasar:
Statistik deskriptif, yang menggunakan indeks seperti mean dan median untuk meringkas data,
Statistik inferensial, mengekstrapolasi hasil dari data dengan memanfaatkan uji statistik seperti uji-t siswa.
Tiga faktor berikut menentukan apakah pendekatan statistik paling tepat:
Tujuan studi dan tujuan utama,
Jenis dan penyebaran data yang digunakan, dan
Jenis observasi (Berpasangan/Tidak Berpasangan).
“Parametrik” mengacu pada semua jenis prosedur statistik yang digunakan untuk membandingkan cara. Sebaliknya, “nonparametrik” mengacu pada metode statistik yang membandingkan ukuran selain rata-rata, seperti median, peringkat rata-rata, dan proporsi.
Untuk setiap keadaan yang unik, metode analitik statistik dalam biostatistik dapat digunakan untuk menganalisis dan menginterpretasikan data. Mengetahui asumsi dan kondisi metode statistik diperlukan untuk memilih metode statistik terbaik untuk analisis data.
5 Metode Analisis Statistik untuk Penelitian dan Analisis
Apakah Anda seorang ilmuwan data atau bukan, tidak ada keraguan bahwa data besar sedang menggemparkan dunia. Akibatnya, Anda harus tahu harus mulai dari mana. Ada 5 opsi untuk metode analisis statistik ini:
Arti
Data besar mengambil alih dunia, tidak peduli bagaimana Anda mengirisnya. Mean, yang lebih sering dikenal sebagai rata-rata, adalah teknik awal yang digunakan untuk melakukan analisis statistik. Untuk menemukan mean, tambahkan daftar angka, bagi total itu dengan komponen daftar, lalu tambahkan daftar angka lainnya.
Ketika teknik ini diterapkan, dimungkinkan untuk melihat data dengan cepat sambil juga menentukan tren keseluruhan dari pengumpulan data. Perhitungan langsung dan cepat juga menguntungkan bagi pengguna metode ini.
Pusat data yang dipertimbangkan ditentukan dengan menggunakan rata-rata statistik. Hasilnya dikenal sebagai mean data yang disajikan. Interaksi dunia nyata yang melibatkan penelitian, pendidikan, dan atletik sering menggunakan bahasa yang menghina. Pertimbangkan seberapa sering rata-rata pukulan pemain bisbol — rata-rata mereka — diangkat dalam percakapan jika Anda menganggap diri Anda seorang ilmuwan data. Akibatnya, Anda harus tahu harus mulai dari mana.
Standar Deviasi
Sebuah teknik statistik yang disebut standar deviasi mengukur seberapa luas data terdistribusi dari mean. Saat bekerja dengan data, standar deviasi yang tinggi menunjukkan bahwa data tersebar luas dari rata-rata. Deviasi yang rendah menunjukkan bahwa sebagian besar data sejalan dengan mean dan juga dapat disebut sebagai nilai yang diharapkan dari himpunan. Standar deviasi sering digunakan ketika menganalisis dispersi titik data — apakah mereka berkerumun atau tidak.
Bayangkan Anda adalah seorang pemasar yang baru saja menyelesaikan survei klien. Misalkan Anda ingin menentukan apakah kelompok pelanggan yang lebih besar kemungkinan akan memberikan tanggapan yang sama. Dalam hal ini, Anda harus menilai ketergantungan tanggapan setelah menerima temuan survei. Jika standar deviasi rendah, rentang pelanggan yang lebih besar dapat diproyeksikan dengan jawaban.
Regresi
Regresi dalam statistik mempelajari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen (informasi yang Anda coba nilai) (data yang digunakan untuk memprediksi variabel dependen). Hal ini juga dapat dijelaskan dalam hal bagaimana satu variabel mempengaruhi yang lain, atau bagaimana perubahan dalam satu hasil yang tidak konsisten dalam perubahan yang lain, atau sebaliknya, sebab dan akibat yang sederhana. Ini menunjukkan bahwa hasilnya tergantung pada satu atau lebih faktor.
Grafik dan grafik analisis regresi menggunakan garis untuk menunjukkan tren selama periode yang telah ditentukan serta kekuatan atau kelemahan korelasi antara variabel.
Pengujian Hipotesis
Dua set variabel acak di dalam kumpulan data harus diuji menggunakan pengujian hipotesis, kadang-kadang disebut sebagai “Pengujian T”, dalam analisis statistik. Pendekatan ini berfokus pada penentuan apakah klaim atau kesimpulan yang diberikan berlaku untuk pengumpulan data. Ini memungkinkan perbandingan data dengan berbagai asumsi dan hipotesis. Ini juga dapat membantu dalam memprediksi bagaimana pilihan akan berdampak pada perusahaan.
Sebuah uji hipotesis dalam statistik menentukan kuantitas di bawah asumsi tertentu. Hasil tes menunjukkan apakah asumsi itu benar atau telah dilanggar. Hipotesis nol, kadang-kadang dikenal sebagai hipotesis 0, adalah anggapan ini. Hipotesis pertama, sering dikenal sebagai hipotesis 1, adalah teori lain yang bertentangan dengan hipotesis 0. Saat Anda melakukan pengujian hipotesis, hasil pengujian signifikan secara statistik jika menunjukkan bahwa peristiwa tersebut tidak mungkin terjadi secara kebetulan atau acak.
Penentuan Ukuran Sampel
Saat mengevaluasi data untuk analisis statistik, mengumpulkan data yang andal terkadang dapat menjadi tantangan karena kumpulan data terlalu besar. Dalam kasus ini, mayoritas memilih metode yang dikenal sebagai penentuan ukuran sampel, yang melibatkan pemeriksaan sampel atau ukuran data yang lebih kecil. Anda harus memilih ukuran sampel yang sesuai untuk akurasi untuk menyelesaikan tugas ini secara efektif. Anda tidak akan mendapatkan hasil yang dapat diandalkan setelah analisis Anda jika ukuran sampel terlalu kecil.
Anda akan menggunakan beberapa teknik pengambilan sampel data untuk mencapai hasil ini. Untuk mencapai ini, Anda dapat mengirim survei ke pelanggan Anda dan kemudian menggunakan metode pengambilan sampel acak langsung untuk memilih data pelanggan untuk analisis acak. Sebaliknya, ukuran sampel yang berlebihan dapat mengakibatkan kerugian waktu dan uang. Anda dapat melihat faktor-faktor seperti biaya, waktu, atau kemudahan pengumpulan data untuk menentukan ukuran sampel.
