Metode Statistik yang Wajib Diketahui Para Pemula Data
Metode statistik merupakan prosedur atau cara yang digunakan dalam mengolah data yang meliputi pengumpulan data, pengorganisasian data, pemrosesan data, dan penyajian data. Umumnya penelitian dilakukan bertujuan untuk memecahkan permasalahan yang ada. Nah, untuk itu diperlukan pemahaman mengenai metode statistik yang baik agar penerapannya tepat. Di industri, profesi yang berkaitan dengan penelitian data dilakukan oleh praktisi data. Skill yang dibutuhkan juga beragam tergantung pada rolenya.
Bagi para pemula data, sangat penting untuk menguasai kemampuan dalam pengelolaan data seperti matematika, statistik, pemrograman, dan database. Apalagi dengan naik daunnya ilmu data science untuk pengolahan data. Yup, metode statistik juga digunakan dalam pengolahan data yang menerapkan ilmu data science. Tools yang digunakan juga beragam, bisa menggunakan Excel, Python, R, dan lain sebagainya. Nah, sudah tahukah kamu metode statistik apa saja yang sering digunakan? Yuk, simak pembahasan di bawah ini!
1. Metode Statistik untuk Data Kualitatif
Metode statistik deskriptif adalah metode yang digunakan untuk penyajian data kuantitatif dalam bentuk deskriptif atau narasi. Metode ini memberikan gambaran terhadap suatu kumpulan data seperti mean, median, modus, serta nilai maksimum dan minimum. Adapun empat jenis utama dalam statistik deskriptif yaitu:
Ukuran frekuensi digunakan jika ingin menunjukkan seberapa sering suatu kejadian terjadi.
Ukuran tendensi sentral digunakan jika ingin menunjukkan bagaimana respon rata-rata atau yang paling umum ditunjukkan dari suatu data.
Ukuran dispersi atau variasi digunakan jika ingin mengetahui penyebaran suatu data.
Ukuran posisi digunakan jika ingin membandingkan antar nilai yang dinormalisasi.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Metode Statistik Inferensial
Metode statistik inferensial adalah metode yang menggunakan rumus statistik dan hasil perhitungannya dijadikan sebagai pedoman dalam membuat kesimpulan secara umum atau mengeneralisasikannya. Statistik inferensial memungkinkan kita untuk membuat prediksi dari data tersebut. Dengan menggunakan statistik inferensial kita dapat mengambil data sampel untuk mengamati atau memprediksi kasus dalam suatu populasi. Statistik inferensial dibagi menjadi dua yaitu parametrik dan non parametrik.
Metode parametrik umumnya menguji parameter yang belum diketahui dari distribusi data yang dianggap sesuai dengan kondisi data. Sedangkan metode non parametrik tidak memerlukan asumsi terkait persebaran data populasinya. Teknik statistik yang digunakan yaitu diantaranya uji-T, ANOVA, korelasi, dan regresi.
3. Analisis Regresi
Metode analisis regresi adalah metode yang digunakan untuk melihat pengaruh antara dua atau lebih variabel. Variabel dalam analisis regresi dibagi menjadi dua yaitu variabel bergantung (dependant variable) dan variabel bebas (independent variable). Metode analisis regresi sendiri ada beberapa jenis yaitu regresi sederhana (linier dan non linier sederhana) dan regresi berganda (linier dan non linier berganda).
Ada banyak manfaat metode analisis regresi yaitu mengetahui variabel kunci yang mempengaruhi dependent variable, pemodelan, pendugaan, dan forecasting. Oleh karena itu metode analisis regresi banyak digunakan di berbagai bidang seperti bidang kesehatan, ekonomi, pemerintahan, bidang industri, dan lain sebagainya.
4. Bagaimana Cara Pengambilan Sampelnya?
Dalam melakukan penelitian, jika populasinya sedikit kita dapat melakukan survei secara keseluruhan. Sedangkan untuk populasi yang besar, kita bisa mengambil sampel dari populasi tersebut. Ada dua jenis metode pengambilan yaitu sebagai berikut:
Pengambilan sampel probabilitas dilakukan dengan dasar bahwa setiap populasi memiliki peluang untuk dijadikan sampel. Metode probabilitas meliputi pengambilan sampel secara acak, stratified sampling, dan sampling sistematis.
Metode pengambilan sampel non probabilitas sering digunakan dalam penelitian eksperimental menggunakan penilaian subjektif. Berbagai jenis metode sampel non probabilitas yaitu convenience sampling, sampling penilaian, pengambilan sampel kuota, dan snowball sampling.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Jadi Praktisi Data Handal, Mulai Dari Sekarang, Yuk!
Menjadi praktisi data tidak serta merta langsung ahli namun butuh proses belajar yang terus menerus. Tidak hanya yang berlatar belakang IT, orang yang non IT pun bisa menjadi praktisi data yang handal. Kemudahan dalam mengakses informasi saat ini dapat kita manfaatkan sebagai sumber belajar mengenai data baik dalam bentuk tulisan maupun video. Selain itu belajar data juga bisa dengan mengikuti kursus data science. Benefit yang kamu dapatkan yaitu belajar dengan mentor data profesional, sertifikat gratis, waktu belajar yang fleksibel, menambah networking di bidang data, dan kesempatan bekerja di perusahaan bergengsi.
Menarik, bukan? Yuk, daftarkan dirimu di DQLab.id dan nikmati semua keuntungannya!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya