Intip Pengertian Hingga Manfaat Statistik Inferensial
Statistik merupakan salah satu bidang keilmuan yang wajib dikuasai sebagai bekal untuk memulai karir di bidang data science. Hal ini dikarenakan penggunaan statistik dapat digunakan di berbagai bidang mulai dari perbankan, ritel, hingga industri kreatif. Mengingat sebaik-baiknya keputusan adalah yang dilandaskan dengan data yang telah diolah, dan salah satunya dengan statistik lah data tersebut diolah sedemikian rupa agar menghasilkan keputusan yang lebih baik.
Berbagai jenis statistik salah satunya statistik inferensial dapat kamu coba untuk membuat kesimpulan yang melampaui data. Misalnya, kamu dapat menggunakan statistik inferensial untuk membuat penilaian probabilitas bahwa perbedaan yang diminati antara kelompok adalah salah satu yang dapat diandalkan yang mungkin terjadi secara kebetulan dalam penelitian ini. Dengan demikian, kamu dapat menggunakan statistik inferensial untuk membuat kesimpulan dari data ke kondisi yang lebih umum. Penasaran dengan statistik inferensial dan ingin tahu lebih lanjut? Yuk, simak artikel dibawah ini!
1. Sudah Tahu Apa Itu Statistik Inferensial?
Statistik inferensial akan membahas tentang bagaimana cara melakukan analisis data, menaksir, meramalkan dan menarik kesimpulan terhadap data, fenomena, persoalan yang lebih luas atau populasi berdasarkan sebagian data (sampel) yang diambil secara acak dari populasi. Proses dalam statistik inferensial meliputi: pengujian hipotesis, estimasi (menaksir) dan mengambil keputusan. Ruang lingkup pembahasan dari statistik inferensial meliputi: analisis korelasi, pengujian rata-rata, analisis regresi linier sederhana, analisis varians, analisis kovarians, dan lain sebagainya.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Komponen Utama Statistik Inferensial
Setidaknya terdapat 2 komponen utama dalam statistik inferensial yang meliputi; 1) Memperkirakan parameter, yang artinya mengambil statistik dari data sampel kamu (misalnya rata-rata sampel) dan menggunakanya untuk menggunakannya untuk parameter populasi (yaitu rata-rata populasi); 2) Tes hipotesis, disini lah kamu dapat menggunakan data sampel untuk menjawab pertanyaan penelitian. Misalnya, kamu mungkin tertarik untuk mengetahui apakah vaksin baru itu efektif. Atau fakta bahwa jika anak sarapan sebelum berangkat ke sekolah akan memiliki performa yang lebih baik.
3. Manfaat Statistik Inferensial
Setelah mengetahui apa itu statistik dan pentingnya salam proses pengolahan data, tentunya Statistik inferensial memiliki manfaat antara lain sebagai berikut:
Sebagai alat untuk menduga populasi: karena kembali lagi tujuan utama statistik inferensial adalah untuk menduga nilai populasi. Dengan adanya penggunaan metode ini, tentu kita mengharapkan hasil pengukuran yang akurat dan tepat.
Sebagai metode analisis yang sangat terstruktur: karena statistik inferensial memiliki formula yang sangat terstruktur dan teruji secara sistematis sehingga mencegah hasil yang bias.
4. Tools Statistik Inferensial
Metodologi yang paling umum dalam statistik inferensial adalah tes hipotesis, confidence interval, dan analisis regresi. Menariknya, metode inferensial ini dapat menghasilkan nilai ringkasan yang sama dengan statistik deskriptif, seperti rata-rata dan deviasi. Namun, seperti yang akan kami tunjukan kami menggunakannya dengan sangat berbeda membuat kesimpulan. Dalam tes hipotesis kita misalkan, bahwa kita sedang mempelajari efektivitas obat baru dengan membandingkan hasil dalam kelompok pengobatan dan kontrol.
Tes hipotesis dapat memberitahu kita apakah efek obat yang kita amati dalam sampel kemungkinan ada dalam populasi. Dalam confidence interval menggabungkan ketidakpastian dan kesalahan sampel untuk menciptakan berbagai nilai-nilai populasi aktual. Sementara dalam analisis regresi akan menggambarkan hubungan antara satu set variabel independen dan variabel dependen.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Belajar Statistik dan Persiapkan Karir Sebagai Data Scientist, Yuk!
Gimana sahabat DQ, setelah membaca artikel diatas jangan sampai salah lagi ya untuk membedakan antara statistik dengan statistika. Memilih statistik sebagai langkah awal untuk belajar data science adalah langkah yang tepat.
Kini belajar otodidak bisa lebih terstruktur dan terarah bersama DQLab. Tanpa perlu takut overdosis informasi dan kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun.
Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup.
Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita