Pahami Perbedaan 8 Tipe Metode Statistik dari Karakteristiknya
Pada masa perkembangan digital transformasi seperti saat ini, Data Scientist merupakan salah satu profesi yang cukup diminati. Keahlian utama yang dimiliki Data Scientist tentunya adalah Data Science. Data Science merupakan ilmu yang mempelajari tentang data yang mencakup berbagai bidang ilmu pendukung seperti matematika, statistika, pemrograman, ilmu bisnis, sistem informasi, metode statistik, algoritma, jenis data, teknik pengolahan data, dan masih banyak lainnya.
Untuk mengolah sebuah data, Data Scientist memerlukan proses analisis atau pengolahan data. Proses pengolahan data itu memerlukan metode statistik. Dengan menggunakan metode statistik yang sesuai dengan jenis data dan tujuan penelitian maka akan menghasilkan kesimpulan data yang lebih valid pula. Oleh karena itu, penting bagi sahabat data untuk mengetahui macam-macam metode statistik apa saja yang ada dalam penelitian.
Metode statistik adalah sebuah prosedur yang digunakan untuk menyajikan data yang mencakup pengumpulan data, pengelompokan, peringkasan dan penyajian data. Selain itu, metode statistik juga digunakan dalam menerjemahkan data seperti memprediksi, menguji prediksi dan menarik kesimpulan dari prediksi awal. Pemilihan metode statistik yang tepat akan sangat berpengaruh kepada hasil penelitian. Begitu pula sebaliknya, jika kita salah memilih metode statistik yang tidak sesuai dengan data yang kita gunakan maka hasil penelitian pun akan diragukan.
Kali ini, bersama DQLab, kita akan membahas jenis-jenis metode statistik berdasarkan kategorinya masing-masing. Jadi, simak terus artikel ini sampai akhir, ya!
1. Metode Statistik Berdasarkan Orientasi Pembahasan
Statistika Matematika
Seperti statistika teori, statistika matematika juga mengutamakan pada pemahaman terhadap model, penurunan konsep, dan rumus-rumus statistika secara matematis teoritis. Statistika ini lebih ke melakukan uji coba terhadap model-model atau teknik statistika baru yang bisa digunakan. Contohnya seperti, pemahaman dan penggunaan uji-t, uji normalitas, analisis regresi, galat, uji homogenitas dan lain sebagainya.
Statistika Terapan
Berbeda dengan statistika matematika yang berfokus pada teoritis, statistika terapan yaitu statistik yang lebih mengedepankan pada pemahaman konsep dan teknik-teknik statistika, serta penerapannya dalam disiplin ilmu tertentu seperti Statistika Sosial. Jadi statistika ini lebih kepada penggunaannya dalam industri atau bidang lainnya yang dapat meningkatkan kinerja suatu proses.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Metode Statistik Berdasarkan Asumsi Data
Statistika Parametrik
Statistika parametrik merupakan metode statistik yang dilaksanakan berdasarkan asumsi data sebelumnya. Misalkan, kita akan mengambil sebuah data dari populasi yang terdistribusi normal. Model distribusi normal ini merupakan asumsi yang ditentukan sebelumnya, meskipun belum tentu apakah populasi tersebut memang terdistribusi normal atau tidak. Pada umumnya, statistik parametrik digunakan pada jenis data yang berskala interval dan rasio.
Statistika Non-Parametrik
Sedangkan statistik non-parametrik merupakan metode statistik yang dilaksanakan dengan teknik-teknik yang tidak didasarkan pada asumsi-asumsi seperti statistik parametrik atau bisa dikatakan metode ini terdistribusi secara bebas. Pada metode statistika ini, data yang diambil dari sebuah populasi tidak terikat terhadap model statistiknya. Statistika non parametrik biasa digunakan pada jenis data yang berskala ordinal dan nominal.
3. Metode Statistik Berdasarkan Fase Tujuan Analisisnya
Statistik Deskriptif
Berdasarkan fase atau tujuan analisis, metode statistik dapat dibedakan menjadi statistik deskriptif dan inferensial. Statistik deskriptif sendiri merupakan metode yang berhubungan dengan pengumpulan data, pengolahan data, analisis, dan penyajian data tanpa adanya pengambilan kesimpulan secara umum. Bentuk statistik ini dapat disajikan berupa tabel, grafik, diagram, lingkaran, polygon, perhitungan seperti mean, median, modus, persentil, serta perhitungan penyebaran data melalui rata-rata, standar deviasi, dan perhitungan persentase. Contoh metode statistik deskriptif lainnya seperti analisis korelasi dan regresi.
Statistika Inferensial
Sedangkan metode statistik inferensial adalah kebalikan dari metode statistik deskriptif. Jika statistika deskriptif berfokus pada penjelasan data, statistik inferensial berfokus kepada proses dalam menebak karakter sebuah kelompok berdasarkan sampel data. Metode statistik digunakan untuk melihat prediksi ke depan tentang suatu kelompok.
Statistika inferensial juga bertujuan mengetahui dari mana asal suatu data sampel yang sedang diuji. Jika statistika deskriptif lebih kepada kondisi data sampel saat itu, statistika inferensial akan mencari tahu dari mana asal data sampel beserta perkiraan/peramalan, dan pengambilan keputusan tentang data sampel.
4. Metode Statistik Berdasarkan Jumlah Variabel Terikat
Statistika Univariat
Berdasarkan jumlah variabelnya yang terikat, metode statistik dapat dibedakan menjadi statistik univariat, bivariat dan statistik multivariat. Simplenya, statistik univariat adalah metode statistik yang hanya melibatkan satu variabel terikat. Tujuannya adalah memudahkan dalam meringkas data dalam bentuk grafik. Contoh metode statistik menggunakan statistik univariat seperti uji-t, uji-z dan uji normalitas.
Statistika Bivariat
Statistika kedua adalah statistika bivariat. Statistika bivariat menggunakan dua variabel dalam penelitiannya. Biasanya statistika ini digunakan untuk menjelaskan sebuah hubungan atau pengaruh antar variabel. Contohnya seperti uji korelasi dan uji regresi.
Statistika Multivariat
Sedangkan metode statistik multivariat yaitu metode statistik yang memiliki lebih dari dua variabel dalam penelitiannya. Penelitian ini berfokus pada pendalaman fenomena dari banyak variabel. Salah satu contohnya adalah uji regresi berganda, uji cluster, analisis faktor dan lain sebagainya.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Lakukan Pengolahan Data dengan Metode Statistik yang Telah Kamu Pelajari bersama DQLab!
Secara umum statistik lebih cenderung digunakan bagi mereka yang berkecimpung di bidang ilmu dan usaha dengan skala yang besar. Namun, hal ini tidak menutup kemungkinan bagi siapa saja yang menggunakan statistik dalam skala kecil dengan tujuan kecil pula.
Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang Data Scientist. Bagi kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman Python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana, DQLab adalah pilihan yang tepat!
Dengan materi-materi yang ditawarkan sangat lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi tunggu apalagi? Buruan Sign Up secara GRATIS di DQLab.id sekarang juga!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annissa Widya Davita