Kenali Statistika Mulai dari Jenis serta Hal-Hal yang Harus Diperhatikan dalam Memilih Analisis

Statistika adalah salah satu ilmu yang mendasari lahirnya ilmu Data Science. Sehingga jika kita tertarik untuk menguasai Data Science, kita harus menguasai ilmu Statistika terlebih dahulu. Statistika sendiri merupakan ilmu yang mempelajari tentang cara merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, lalu menginterpretasikan, dan akhirnya mempresentasikan data. Secara singkat, statistika adalah ilmu yang bersangkutan dengan suatu data. Menariknya, statistika dan statistik yang kerap dianggap sama ternyata berbeda loh. Jika statistika merupakan nama ilmunya, maka statistik adalah karakteristik dari daya yang berbentuk sampel. 

Lalu kapan sih statistika ini bisa digunakan? Tentu saja ada beberapa kondisi khusus yang membuat statistika ini bisa atau mungkin harus untuk digunakan, yaitu adanya unsur ketidakpastian, adanya variansi, serta data yang membutuhkan generalisasi (proses membuat kesimpulan untuk populasi berdasarkan hasil analisis dari sampel, dimana diestimasikan sampel dapat menggambarkan keadaan populasi). Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai jenis-jenis statistik serta hal apa saja yang harus diperhatikan dalam memilih analisis statistika. Pensaran? Yuk, simak artikelnya!.

1. Analisis Statistika Deskriptif

Analisis deskriptif merupakan salah satu jenis analisis statistika yang paling sederhana. Tujuan penggunaan analisis ini adalah untuk menggambarkan keadaan data yang dimiliki sehingga praktisi data bisa lebih memahami keadaan data yang akan diolah. Hasil analisis inilah yang nantinya akan dijadikan dasar untuk menentukan apakah kita akan membutuhkan analisis lanjutan agar bisa didapatkan kesimpulan, atau cukup berhenti di analisis deskriptif saja.

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

2. Analisis Inferensial

Analisis inferensial juga merupakan salah satu jenis dari analisis statistika. Biasanya jika analisis deskriptif belum mampu menjawab rumusan masalah yang ada, maka akan dibantu dengan analisis inferensial. Dalam analisis ini, kita akan menguji apakah data memenuhi hipotesis yang dibuat atau tidak. Hasil dari analisis inferensial biasanya akan dijadikan dasar untuk generalisasi atau pembuatan kesimpulan untuk populasi berdasarkan hasil analisis dari data sampel. 

3. Langkah-Langkah Pengujian Hipotesis

Dalam pengujian hipotesis, ada beberapa langkah-langkah yang harus dilakukan, yaitu:

• Menentukan kondisi seperti apa yang bisa diterima oleh peneliti, sehingga peneliti bisa membuat asumsi untuk tolak H0 dan gagal tolak H0.

• Menentukan statistik uji yang akan digunakan, tentunya hal ini harus disesuaikan dengan data yang dimiliki.

• Memilih tingkat signifikansi yang akan digunakan, seperti 5%, 10%, dll.

• Menghitung hasil statistik uji

• Membuat keputusan dan kesimpulan apakah hipotesis awalnya ditolak atau gagal tolak.

4. Hal yang Harus Diperhatikan dalam Memilih Analisis Statistika

Untuk memilih analisis statistika yang harus digunakan, tentu kita harus mempertimbangkan beberapa hal, seperti:

• Jenis penelitian apa yang akan digunakan, apakah deskriptif atau inferensial

• Menentukan variabel mana yang akan masuk ke variabel dependent dan independent

• Memperhatikan tingkat skala data yang akan digunakan, apakah termasuk nominal, ordinal, rasio, atau interval

• Jumlah variabel yang digunakan, apakah satu variabel atau lebih dari satu.

• Lebih cenderung ke pemusatan data, hubungan, perbandingan, atau yang lainnya

Jika berhasil menjawab hal-hal tersebut, tentu proses pemilihan analisis statistika yang akan digunakan menjadi jauh lebih mudah.

Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

5. Belajar Statistika dan Data Science di DQLab, Yuk!

Ada banyak modul DQLab yang bisa kamu coba jika kamu belum pernah belajar tentang Data Science dan Statistika sama sekali. Selain modul premium nya, kamu juga bisa mencoba free modul, yaitu œIntroduction to Data Science with R dan "Introduction to Data science with Python. Software R merupakan software yang diciptakan khusus untuk statistikawan, dan banyak digunakan oleh Data Scientist. Sementara Python merupakan bahasa pemrograman yang jauh lebih fleksibel karena mampu digunakan untuk banyak hal, termasuk analisis data statistika.

Tenang saja, bahasa yang digunakan di setiap modul yang ada, sangatlah bersahabat dengan para pemula yang tidak pernah belajar Data Science. Yuk, tunggu apa lagi, buruan sign up dan nikmati semua modulnya!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri