Yuk, Intip Serba Serbi Statistik Inferensial
Di pertengahan abad ke-18 istilah statistika sudah sering digunakan, yang mana awal mulanya digunakan untuk mencatat berbagai kegiatan atau urusan yang berkaitan dengan negara. Seperti jumlah penduduk pada tahun tertentu, penerimaan pajak, dan sebagainya. Namun, sejalan dengan perkembangan zaman, statistika tidak lagi hanya digunakan untuk urusan pemerintahan atau negara saja, tetapi mulai banyak digunakan di berbagai bidang kehidupan termasuk kegiatan penelitian di berbagai sektor. Jenis-jenis statistika dikelompokkan berdasarkan tujuan pengolahan data antara lain terbagi menjadi dua yaitu: statistika deskriptif, dan statistika inferensial yang akan kami bahas pada artikel ini.
Statistika adalah cabang keilmuan yang membuat berbagai tools dan teknik analisis untuk menangani tingkat data yang sangat besar, dalam istilah sederhana itu adalah ilmu merakit, mengklasifikasikan, menganalisis dan menafsirkan dan memanifestasikan bentuk numerik data untuk membuat kesimpulan tentang populasi, dari data sampel yang dipilih yang dapat digunakan oleh para ahli bisnis untuk memecahkan masalah mereka. Pada kesempatan kali ini, DQLab akan membahas tentang serba serbi statistik inferensial.
1. Pengertian 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. Perbedaan Statistik Inferensial dan Statistik Deskriptif
Setelah mengenal sebenarnya apa sih pengertian dari statistik inferensial, kamu mungkin sudah memiliki sedikit gambaran tentang perbedaannya dengan statistik deskriptif. Lantas, apa sih perbedaan antara statistik inferensial dan statistik deskriptif. Statistik inferensial itu biasanya lebih menggunakan sejumlah teknik untuk menghubungkan variabel dalam kumpulan data satu sama lain, misalnya menggunakan analisis korelasi atau regresi. Hal ini kemudian dapat digunakan untuk memperkirakan atau menyimpulkan kausalitas. Lain halnya dengan statistik deskriptif yang biasanya digunakan untuk menggambarkan atau meringkas karakteristik sampel atau kumpulan data, seperti rata-rata variabel, standar deviasi atau frekuensi.
3. Manfaat Statistik Inferensial
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. Contoh Statistik Inferensial
Karena saat ini masih dalam masa pandemi, jadi mari kita ambil contoh kasus untuk menjawab pertanyaan: apakah vitamin c dapat menyembuhkan flu? Untuk menjawab pertanyaan tersebut pertama-tama mari kita membuat null hipotesis dan hipotesis alternatif.
Null hipotesis: orang-orang yang mengonsumsi vitamin c kemungkinan besar tetap akan terkena sakit flu
Hipotesis alternatif: orang yang mengonsumsi vitamin c kemungkinan besar akan sembuh terhadap flu
Untuk menguji hipotesis ini, kamu perlu membagi 2 sample group terlebih dahulu. Group pertama kita beri vitamin c, grup kedua kita beri obat kosong. Kita bisa mulai mengoleksi data pada musim flu.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Belajar Metode Statistik dengan Python dan R Bersama DQLab, Yuk!
Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. 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