Implementasi Statistik dengan Teknik Random Sampling di R
Random sampling didefinisikan sebagai teknik statistik pada pengambilan sampel di mana setiap item dalam populasi memiliki peluang dan kemungkinan yang sama untuk dipilih dalam sampel.
Di sini pemilihan item sepenuhnya tergantung pada keberuntungan atau probabilitas, dan oleh karena itu teknik pengambilan sampel ini juga kadang kala dikenal sebagai metode peluang. Pengambilan sampel acak sederhana adalah metode pengambilan sampel yang mendasar dan dapat dengan mudah menjadi komponen dari metode pengambilan sampel yang lebih kompleks. Atribut utama dari metode pengambilan sampel ini adalah bahwa setiap sampel memiliki probabilitas yang sama untuk dipilih.
Ukuran sampel dalam metode pengambilan sampel ini idealnya lebih dari beberapa ratus sehingga pengambilan sampel acak sederhana yang dapat diterapkan secara tepat. Mereka mengatakan bahwa metode ini secara teoritis sederhana untuk dipahami tetapi sulit untuk diterapkan secara praktis. Bekerja dengan ukuran sampel yang besar bukanlah tugas yang mudah, dan terkadang dapat menjadi tantangan untuk menemukan kerangka sampel yang realistis.
Peneliti dapat membuat sampel acak sederhana menggunakan beberapa metode. Dengan metode lotere, setiap anggota populasi diberi nomor, setelah itu nomor dipilih secara acak. Contoh sampel acak sederhana adalah nama 25 karyawan yang dipilih dari sebuah perusahaan dengan 250 karyawan. Dalam hal ini, populasinya adalah semua 250 karyawan, dan sampelnya acak karena setiap karyawan memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih. Pengambilan sampel acak digunakan dalam sains untuk melakukan tes kontrol acak atau untuk eksperimen buta.
Bagaimana Implementasi Random Sampling di R Programming? Yuk simak selengkapnya!
1. Random Sampling dengan Bilangan
Random sampling bisa dilakukan dengan memilih bilangan acak. Jika Sahabat DQ ingin mencoba mengimplementasikan proses random sampling untuk menentukan bilangan berikut adalah contohnya. Melalui sample nilai acak akan diambil 5 angka dengan menggunakan fungsi sample. Berikut tutorial sederhananya.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Random Sample melalui Data Frame
Banyak sekali kasus yang terjadi dalam satu dataframe harus dilakukan pencarian sample acak untuk mendapatkan value atau nilai. Jika dalam case ini sahabat data dapat mengimplementasikan beberapa hal berikut.
3. Random Sampling dengan Menggunakan String
Jika sahabat data ingin melakukan sampling acak terhadap data yang memiliki tipe data string, maka sahabat data bisa melakukan beberapa hal berikut ini.
4. Keuntungan dari Sampel Acak Sederhana
A. Lack Of Bias
Karena individu-individu yang membentuk himpunan bagian dari kelompok yang lebih besar dipilih secara acak, setiap individu dalam kumpulan populasi yang besar memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Dalam banyak kasus, subset seimbang yang membawa potensi terbesar untuk mewakili kelompok yang lebih besar secara keseluruhan.
B. Sederhana
Seperti namanya, menghasilkan sampel acak sederhana jauh lebih rumit daripada metode lain, seperti pengambilan sampel acak berlapis. Seperti disebutkan, individu dalam subset dipilih secara acak dan tidak ada langkah tambahan.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Belajar Data Otodidak untuk Mahir Statistik pada R bersama DQLab!
Tertarik belajar statistik lebih dalam pada bahasa pemrograman R? Bisa!
Caranya mudah, sign up sekarang di DQLab.id untuk nikmati pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif. Keunggulannya pada Live Code Editor memudahkan Sahabat DQ untuk belajar data science tanpa ribet harus instalasi software tambahan!
Materi yang tersedia sangat terstruktur berdasarkan studi kasus industri nyata. Sudah siap belajar data science untuk perdalam statistikmu? Sign up sekarang untuk coba module gratisnya, atau klik button dibawah ya!