Penjelasan Statistik Inferensial – Dari Dasar hingga Lanjutan!

Apa Itu Statistik Inferensial?

Tahukah Anda perbedaan antara menyiratkan dan menyimpulkan sesuatu? Menyiratkan melibatkan pemberian informasi, sedangkan menyimpulkan melibatkan penerimaan informasi. Ketika seorang pembicara menyiratkan sesuatu, ia menyarankan sesuatu tanpa mengatakannya secara tegas. Ketika pendengar menyimpulkan sesuatu, mereka menyimpulkan atau mencapai kesimpulan berdasarkan alasan dan bukti, bukan berdasarkan informasi eksplisit.

Hal ini sangat berguna dalam mendefinisikan statistik inferensial. Cabang statistik ini mengambil sampel information acak dari sebagian populasi untuk membuat prediksi, menarik kesimpulan berdasarkan informasi tersebut, dan menggeneralisasi hasilnya untuk mewakili information yang ada.

Cara terbaik untuk mendapatkan analisis yang akurat ketika menggunakan statistik inferensial adalah dengan mengidentifikasi populasi yang diukur atau dipelajari, membuat sampel untuk sebagian populasi tersebut, dan menggunakan analisis untuk memperhitungkan kesalahan pengambilan sampel.

Jika seorang analis information mengambil hasil information dan tidak membuat proyeksi, kesimpulan, atau generalisasi apa pun, mereka akan mempraktikkan statistik deskriptif. Lebih lanjut tentang itu nanti.

Jenis Statistik Inferensial

Statistik inferensial menggunakan empat metodologi atau jenis berbeda:

• Estimasi Parameter. Analis mengambil statistik dari information sampel dan menggunakannya untuk membuat perkiraan tentang parameter rata-rata suatu populasi. Ini menggunakan penduga seperti plot probabilitas, metode estimasi Bayesian, regresi peringkat, dan estimasi kemungkinan maksimum.
• Period Keyakinan. Analis menggunakan period kepercayaan untuk mendapatkan estimasi period untuk parameter yang dipilih. Mereka digunakan untuk mengetahui margin kesalahan dalam penelitian untuk menentukan apakah hal itu akan mempengaruhi pengujian.
• Analisis regresi. Analisis regresi adalah serangkaian proses statistik yang memperkirakan hubungan antara suatu variabel terikat dan sekumpulan variabel bebas. Analisis ini menggunakan uji hipotesis untuk mengetahui apakah hubungan yang diamati dalam information sampel benar-benar ada dalam populasi.
• Uji Hipotesis. Analis mencoba menjawab pertanyaan penelitian dengan menggunakan information sampel dan membuat asumsi yang melibatkan parameter populasi. Tes ini menentukan apakah populasi yang diukur memiliki nilai lebih tinggi dibandingkan titik information lain dalam analisis. Dalam praktik ini, Anda mencoba mencari margin kesalahan dengan mengalikan rata-rata kesalahan standar dengan skor-z.

Bagaimana Analis Menggunakan Statistik Inferensial dalam Pengambilan Keputusan

Statistik inferensial memiliki dua tujuan utama:

• Buat perkiraan mengenai kelompok populasi
• Menguji hipotesis untuk menarik kesimpulan yang melibatkan populasi

Misalnya, seorang analis information dapat secara acak mengambil sampel sekelompok siswa kelas 11 di wilayah tertentu dan mengumpulkan skor SAT serta informasi pribadi lainnya. Dengan menggunakan statistik inferensial dan sampel information, peneliti dapat membuat perkiraan dan menguji hipotesis mengenai siswa kelas 11 di seluruh negeri.

Atau seorang konsultan politik dapat mengumpulkan informasi pemilih dari daerah tertentu dan menentukan berapa banyak orang yang memilih setiap calon presiden. Dilengkapi dengan informasi tersebut, konsultan dapat memproyeksikan bagaimana pemilih akan memilih pertanyaan referendum tertentu.

Analis juga dapat menggunakan statistik inferensial untuk memprediksi movie atau acara televisi mana yang memiliki kemungkinan sukses lebih besar. Information yang dikumpulkan dari pemutaran tes dan kelompok fokus membantu analis memperkirakan bagaimana reaksi penonton terhadap program baru dan potensi penayangannya secara nasional. Kami akan meninjau kembali ide ini nanti.

Contoh Statistik Inferensial

Statistik inferensial menggunakan style statistik untuk membantu analis information membandingkan information sampel mereka dengan sampel lain atau penelitian terkait sebelumnya. Kebanyakan analis menggunakan style statistik yang disebut style linier umum, termasuk metode seperti ANOVA (Research of Variance), uji-t, analisis regresi, dan lainnya yang menghasilkan probabilitas dan hasil linier atau garis lurus.

Katakanlah, misalnya, Anda memiliki sampel information tentang acara televisi baru yang akan datang, yang diperoleh dari sampel populasi yang menonton episode perdana TV yang “belum pernah dirilis”. Anda dapat menggunakan information tersebut untuk menghasilkan sekumpulan statistik deskriptif yang menggambarkan sampel Anda, termasuk:

• Rata-rata sampel
• Contoh simpangan baku
• Pembuatan diagram kotak atau diagram batang
• Deskripsi bentuk distribusi probabilitas sampel

Itu adalah pemaparan fakta yang lugas, tanpa spekulasi atau dugaan. Namun dengan statistik inferensial, Anda dapat mengambil information sampel yang sama dan mencoba mencari tahu apakah information tersebut dapat memprediksi apakah penonton nasional lainnya akan menyukainya.

Bahkan ada berbagai cara untuk memprediksi hasilnya, mulai dari menghitung skor-z hingga pengujian post-hoc. Skor Z, juga dikenal sebagai skor standar, menunjukkan seberapa jauh jarak suatu titik information dari rata-rata, menunjukkan dengan tepat lokasinya relatif terhadap kurva lonceng, atau dikenal sebagai distribusi normal. Pengujian post-hoc menganalisis hasil information eksperimen, sering kali didasarkan pada tingkat kesalahan yang bersifat kekeluargaan (peluang untuk sampai pada kesimpulan yang salah dalam sekelompok uji hipotesis). Tes post-hoc yang umum meliputi:

• Prosedur Bonferroni
• Uji Perbandingan Berganda Dunn
• Metode Rodger
• Koreksi Dunnett

Apakah Anda mempertimbangkan profesi di bidang Ilmu Information? Dapatkan sertifikasi dengan Kursus Pelatihan Ilmu Information hari ini!

Perbedaan Antara Statistik Inferensial dan Statistik Deskriptif

Setelah kita mengetahui apa itu statistik inferensial, apa bedanya dengan statistik deskriptif? Kami telah menunjukkan bahwa statistik deskriptif menyajikan information secara jelas dan langsung tanpa spekulasi mengenai kemungkinan analitis lainnya, jadi ini adalah permulaan.

Statistik inferensial mengambil sampel information secara acak dari suatu segmen populasi dan membuat kesimpulan tentang populasi secara keseluruhan. Jadi, jika Anda bertanya kepada 100 orang apakah mereka lebih menyukai Cola A atau Cola B, dan 60 orang di antaranya memilih Cola A, statistik inferensial akan didasarkan pada hal tersebut dan berasumsi bahwa hasil survei tersebut akan berlaku untuk populasi peminum soda secara umum.

Di sisi lain, statistik deskriptif tidak pernah mencapai sejauh itu. Hal ini memberi tahu Anda bahwa, dalam satu survei yang dilakukan di satu lokasi, 60 persen orang yang disurvei lebih menyukai Cola A, dan hanya itu.

Jika tampak bahwa statistik inferensial adalah konsep yang lebih kompleks daripada statistik deskriptif, itu memang benar. Statistik deskriptif memberi tahu Anda keadaannya, berdasarkan information Anda. Statistik inferensial menggunakan information tersebut untuk membuat lompatan logis dalam memprediksi hasil di masa depan. Tentu saja, statistik inferensial memerlukan lebih banyak alat untuk mencapai tujuan ambisius ini, dan beberapa alat tersebut sangat kompleks dan melibatkan penghitungan angka, pembuatan grafik, dan pembuatan bagan yang sulit.

Singkatnya, statistik deskriptif memberi Anda gambaran tunggal yang jelas tentang temuan information Anda saat ini. Statistik inferensial mengambil information yang sama dan membuat proyeksi berdasarkan hasil information tersebut.

Secara kebetulan, kita harus memperhatikan bahwa kedua statistik tersebut memiliki satu ciri yang sama — keduanya bergantung pada kumpulan information yang sama.

Pentingnya Statistik Inferensial dalam Karir Ilmu Information

Baik Anda tertarik pada statistik deskriptif atau inferensial, bidang ilmu information dan analisis information menawarkan banyak peluang bagi para profesional yang termotivasi. Ada baiknya mempelajari keduanya.

Untuk mengembangkan statistik dan pelatihan matematika Anda serta meningkatkan karier Anda, PG Simplilearn dalam Ilmu Information membuka pintu ke konsep dan alat ilmu information penting seperti Python, R, pembelajaran mesin, dan banyak lagi. Program terkenal ini menyediakan laboratorium praktik dan pekerjaan proyek, mewujudkan ide-ide dengan bantuan pelatih terampil dan asisten pengajar yang membimbing dan memberi saran kepada Anda sepanjang proses.

Bootcamp yang ketat dan komprehensif ini, dilakukan melalui kemitraan dengan Universitas Purdue dan kolaborasi dengan IBM, menawarkan perpaduan splendid antara teori, studi kasus, dan praktik langsung yang ekstensif.

Berdasarkan Pintu kacailmuwan information memperoleh rata-rata tahunan sebesar USD 113,309. Taraf gaji menunjukkan bahwa seorang ilmuwan information di India menghasilkan rata-rata tahunan sebesar ₹817,366. Ilmu information adalah pilihan karier yang splendid dan tepat waktu jika Anda menginginkan tantangan dalam pekerjaan yang banyak diminati dan juga menawarkan keamanan finansial.

Jelajahi katalog kursus ilmu information Simplilearn hari ini dan mulailah peluang baru yang menarik!