Belajar Statistika, Kenali Distribusi Data dalam Metode yang Tepat
Statistika merupakan salah satu ilmu yang berperan aktif dalam proses pengolahan data, baik pengolahan data yang bertujuan untuk penelitian akademik maupun pengolahan data untuk mendapatkan insight bagi perusahaan. Namun sebelum membahas lebih jauh tentang statistika, kira-kira apa sih yang ada di pikiran kita saat mendengar kata statistika? Data, angka, peluang, atau rumus? Memang benar, hal-hal tersebut merupakan sesuatu yang sering ditemukan dalam statistika, namun faktanya statistika tidak sesederhana itu. Statistika akan berperan dari tahap paling awal yaitu proses perencanaan hingga mempresentasikan hasil yang didapatkan.
Metode statistika yang digunakan akan sangat mempengaruhi hasil dari pengolahan data. Penggunaan metode yang tidak sesuai dengan data yang dimiliki akan berakibat sangat fatal, karena hasil analisisnya bisa saja menyimpulkan hal yang salah. Dalam menentukan metode mana yang akan digunakan ada beberapa hal yang harus diperhatikan. Salah satunya adalah dengan mengetahui apa distribusi dari data yang akan digunakan. Disini akan dibahas mengenai beberapa distribusi data yang sering ditemui dalam statistika. Yuk, simak artikelnya!
1. Mengapa Harus Mengetahui Distribusi Data?
Distribusi data akan menunjukkan peluang yang mungkin terjadi dalam penelitian, baik yang dilakukan secara berulang ataupun tidak. Mengetahui distribusi yang dimiliki oleh data yang akan digunakan sebagai sumber utama analisis data tentu menjadi hal yang sangat krusial. Di beberapa metode statistika akan mensyaratkan data yang digunakan harus memiliki distribusi tertentu. Yang harus diingat dan dijadikan catatan, tidak semua jenis data bisa diolah dengan metode analisis yang sama. Sehingga untuk bisa menentukan metode mana yang akan digunakan, kita harus menyesuaikan dengan distribusi yang dimiliki oleh data.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Distribusi Binomial
Distribusi binomial merupakan distribusi yang paling sederhana. Biasanya di tahapan awal belajar statistik pasti akan akan dikenalkan dengan distribusi ini. Umumnya distribusi binomial akan digunakan untuk percobaan yang merupakan data kategorik (sukses dan gagal) dan dilakukan berulang-ulang hingga mencapai jumlah percobaan tertentu (n percobaan). Dikatakan sukses jika keadaan yang dijadikan standar kesuksesan berhasil dilakukan, sementara dikatakan gagal jika tidak memenuhi standar tersebut.
Untuk memastikan apakah data tersebut berdistribusi binomial atau tidak, ada beberapa ciri-ciri yang bisa kamu jadikan acuan, diantaranya adalah:
Percobaan dilakukan secara berulang hingga mencapai jumlah percobaan tertentu (n-percobaan).
Ulangan dari percobaan bersifat bebas atau independen satu sama lain.
Dalam setiap percobaan hasilnya akan digolongkan sebagai sukses atau gagal
3. Distribusi Multinomial
Distribusi multinomial sebenarnya merupakan pengembangan dari distribusi binomial. Jika pada distribusi binomial hanya terdapat dua kemungkinan yang akan terjadi, pada distribusi multinomial memungkinkan untuk terdapat lebih dari dua kemungkinan (tidak hanya sukses dan gagal saja. Untuk jumlah percobaan yang dilakukan di distribusi multinomial sebenarnya sama saja dengan distribusi binomial, dimana percobaannya akan dilakukan secara berulang. Adapun ciri-ciri dari distribusi multinomial adalah:
Dilakukan secara berulang hingga mencapai n percobaan
Setiap percobaan akan bersifat bebas atau independen satu sama lain
Hasil dari percobaan dapat digolongkan ke beberapa keadaan, tidak hanya sukses dan gagal saja.
4. Distribusi Poisson
Distribusi yang satu ini akan lebih banyak berurusan dengan peluang yang mungkin terjadi dalam rentang waktu tertentu atau dalam daerah yang telah dipilih. Ada beberapa ciri-ciri yang dimiliki oleh distribusi poisson, diantaranya adalah:
Banyaknya percobaan dalam rentang waktu atau di daerah tertentu tidak bergantung dan tidak dipengaruhi oleh banyaknya hasil percobaan yang terjadi pada selang waktu atau daerah lain yang terpisah.
Peluang yang terjadi dalam rentang waktu yang cukup singkat atau di daerah yang kecil akan sebanding dengan panjang selang waktu atau besarnya daerah tersebut, serta tidak bergantung dan tidak dipengaruhi oleh hasil percobaan yang terpisah baik rentang waktu atau daerahnya.
Peluang lebih dari satu percobaan yang terjadi dalam rentang waktu yang singkat ataupun daerah yang kecil dapat diabaikan.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Belajar Metode Statistik di DQLab, Yuk!
Untuk menguasai ilmu Data Science, tentu kamu harus menguasai ilmu yang mendasarinya. Salah satunya adalah statistika. Kamu bisa mempelajari tentang basic statistika di DQLab loh. Caranya sangat gampang, kamu cukup bergabung untuk menjadi member DQLab dengan biaya yang sangat murah. Namun jika kamu masih ragu, kamu juga bisa mencoba free modul yang disediakan, yaitu œIntroduction to Data Science with R dan œIntroduction to Data Science with Python. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan gabung dan nikmati semua fasilitasnya!
Penulis: Gifa Delyani Nursyafitri