Salah Satu Contoh Teknik Analisis Data, Kenali Statistika Inferensial
Teknik analisis data yang ada saat ini sangatlah beragam. Teknik analisis yang ada saat ini disesuaikan dengan keberagaman data, karena tidak semua data bisa dianalisis menggunakan teknik yang sama. Kesalahan dalam penggunaan teknik ini akan berakibat fatal, karena hasil analisis bisa saja tidak merepresentasikan keadaan yang sebenarnya. Namun sebenarnya, jika praktisi data ingin mengetahui teknik mana yang terbaik untuk data yang dimiliki, maka praktisi data harus mencoba teknik yang ada satu per satu dan membandingkan hasilnya.
Secara umum, teknik pengolahan data statistika terbagi menjadi dua jenis, yaitu teknik pengolahan data statistika deskriptif dan statistika inferensial. Statistika deskriptif sesuai dengan namanya akan bertugas untuk mendeskripsikan data, sementara statistika inferensial telah masuk ke tingkatan pengolahan data lebih lanjut dimana akan berhubungan dengan hipotesis dan estimasi. Keduanya banyak digunakan dalam berbagai penelitian. Nah, kali ini kita akan lebih banyak membahas mengenai statistika inferensial, mulai dari pengertian, ciri-ciri, serta kelebihan dan kelemahannya. Penasaran kan? Yuk, simak artikelnya!
1. Apa Sih Statistika Inferensial Itu?
Statistika inferensial merupakan salah satu metode analisis ada yang digunakan untuk menarik kesimpulan dan menggeneralisasikannya ke populasi, sementara data yang digunakan untuk membuat kesimpulan menggunakan sampel dari populasi. Dengan kata lain, peneliti cukup menggunakan beberapa sampel sama untuk bisa membuat kesimpulan untuk populasi tersebut. Penggunaan statistika inferensial ini akan sangat dibutuhkan jika populasi yang ingin dianalisis sangatlah besar dan pengumpulan data dari seluruh anggota populasi tidak mungkin untuk dilakukan. Sehingga dalam penentuan sampel, peneliti tidak bisa sembarangan. Jumlah sampel dan orang-orang yang dipilih harus bisa merepresentasikan populasi.
Baca juga : 4 Tahapan Teknik Analisis Data untuk Implementasinya
2. Bidang Utama Statistika Inferensial
Untuk bisa membuat statistika inferensial bekerja dengan baik, penggunaan sampel yang acak di statistika inferensial ternyata bisa membuat generalisasi yang lebih luas untuk populasi. Sayangnya pengumpulan sampel yang benar-benar random akan memakan waktu yang cukup lama dan menjadikan penelitian tersebut sebagai proses yang rumit. Secara umum ada dua bidang yang menjadi bidang utama dari statistika inferensial, yaitu:
Estimasi parameter. Pada proses estimasi parameter (karakteristik populasi), kita akan menggunakan statistik (karakteristik sampel), misalnya kita menggunakan mean atau rata-rata sampel (x̄) untuk bisa mengestimasi nilai mean populasi ().
Uji Hipotesis, karena kita akan menggunakan sampel untuk mengestimasi populasi, maka pengujian hipotesis perlu untuk dilakukan. Kita akan menggunakan data sampel untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian, seperti melihat hubungan antar variabel, dll.
3. Ciri-Ciri Statistika Inferensial
Statistika inferensial ini bisa dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu statistika parametrik (dimana asumsinya akan mengikuti distribusi tertentu) dan statistika non parametrik (asumsi data tidak mengikuti distribusi tertentu. Secara umum, ada beberapa hal yang bisa menjadi ciri dari statistika inferensial, diantaranya adalah:
Sering disebut juga sebagai statistik induktif
Statistika inferensial akan berfokus pada pembuatan hipotesis atau pendugaan, pengujian, serta menarik kesimpulan berdasarkan pengujian hipotesis.
Tujuan dari statistik inferensial adalah untuk membuat generalisasi di data populasi berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada data sampel. Sehingga keakuratan dari hasil generalisasi ini akan berbentuk peluang.
4. Kelebihan dan Kekurangan Statistik Inferensial
Sejauh ini, belum ada metode analisis data yang benar-benar sempurna dan bisa digunakan untuk semua keadaan. Semuanya pasti akan memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, begitupun statistika inferensial. Kelebihan dari metode ini adalah kita bisa mendapatkan kesimpulan untuk populasi hanya dengan menggunakan data sampel, meskipun keakuratannya tidak bisa dipastikan 100% akurat, namun setidaknya hasil analisis data sampel tersebut cukup mampu untuk menggambarkan keadaan populasi. Sedangkan kelemahannya adalah ada banyak elemen yang ada di populasi yang mungkin tidak terlihat atau tidak bisa tergambarkan oleh sampel. Hal ini bisa karena sampel yang digunakan terlalu kecil atau tidak diambil secara acak, serta beberapa faktor lainnya.
Baca Juga : Kenali Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif, Yuk!
5. Belajar Analisis Data di DQLab, Yuk!
Gimana? Seru kan tahapan analisis data? Kamu bisa mempelajari proses analisis data lebih lanjut di DQLab, loh. Nah, DQLab sendiri merupakan lembaga kursus khusus untuk bidang Data Science yang dilakukan secara online. Ada banyak modul yang ditulis dalam bahasa yang ringan dan menarik dengan menggunakan bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, seperti R, Python, dan SQL. Selain modul premium, kamu juga bisa menikmati free modul, loh. Yuk, tunggu apalagi, buruan daftar di DQLab dan nikmati semua modul yang ada!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri