statistika pendahuluan 2014.pdf
TRANSCRIPT
STATISTIKA
Siti Rofida
STATISTIKA
• Bahasa LATIN: status, Inggris: stateartinya politik terkait negara
Fungsi STATISTIK DAHULU
• Menyusun administrasi untuknegara misalnya situasi ekonomi, informasi tentang penduduk, pajakdsb.
Pengertian Statistik/Statistika
1
Data
Kumpulan angka-angka(numerical description)
33
Ilmu yang berhubungan dengan
Pengumpulan,
pencatatan,
pengolahan, analisis,
penyimpulan, dan
penyajian.
2
Kegiatan/Proses mendapatkan Data
(Pengumpulan, pencatatan, pengolahan, analisis, penyimpulan, dan penyajian).
Tahap Proses Penelitian
Permasalahan
Studi Pustaka
Pengumpulan data
Analisis Data
Laporan
Hipotesis
PENELITIANSkripsiTesisDisertasi
Rancangan Penelitian
Statistik berkaitan erat dengan kegiatan penelitian
Peran Statistik
• “tool of research”
12 18
14 23
16 16
18 19
16 17
15.2 18.6
2.28 2.70
A B
Mean
SD
Untuk penarikan
kesimpulan yang
obyektif
Data Percobaan
Apakah ada perbedaan
bermakna antara A dan B?
Mengapa
perlu Statistik?
TAHAPAN KEGIATAN STATISTIKA
• Pengumpulan Data
• Pengolahan Data
• Penyajian Data
• Analisis/Interpretasi Data
TIPE DATA
• Data Kualitatif disajikan bukan dalam bentuk angka (jeniskelamin, agama dll.)
• Data Kuantitatif data dalam bentuk bilangan (numerik)Jenis Data
• Data Dikotomi: jenis kelamin, • Data Diskrit: jumlah anak, jumlah saudara, jumlah kelahiran (hasil
menghitung)• Data Kontinyu: berat,tinggi, suhu, bakat, prestasi belajar.
Sifat Data
• Data Internal• Data Eksternal
Sumber Data
• Data Primer• Data Sekunder
Cara Pengumpulan
• Data Nominal• Data Ordinal• Data Interval• Data Ratio
SkalaPengukuran
SKALA DATA
• Data Kualitatif:
– Skala Nominal
Contoh:
jenis kelamin, no. pemain sepakbola, no. rumah
– Skala Ordinal
Contoh:
Nilai kuliah A, B, C dll.
• Data Kuantitatif
– Skala Interval
Contoh:
temperatur
– Skala rasio
Contoh:
berat, volum konsentrasi, tinggi dll.
SKALA BEDA TINGKAT JARAK PERBANDINGAN
NOMINAL √ - - -
ORDINAL √ √ - -
INTERVAL √ √ √ -
RATIO √ √ √ √
PENYAJIAN DATA
• Tulisan
• Tabel
• Gambar/Grafik
TABEL
• Tabel Induk: berisi semua hasil pengumpulan data yang masih berupa data mentah.
disajikan dalam lampiran suatu laporan pengumpulan data.
• Tabel rincian: merupakan uraian dari data yang diambil dari tabel induk.
Contoh: distribusi frekuensi, tabel silang
Distribusi Frekuensi
Tabel silang
Grafik/Diagram
• Histogram
• Diagram batang
• Diagram garis
• Diagram pinca
• Diagram tebar
• Pictogram
• Mapgram
HISTOGRAM
DIAGRAM BATANG
DIAGRAM BATANG
DIAGRAM GARIS
DIAGRAM PINCA
DIAGRAM TEBAR
PICTOGRAM
MAPGRAM
Statistik Deskriptif
(Descriptive
statistics) :pengumpulan data,
penyederhanaan angka
(penyajian data), ukuran
pemusatan data,
penyebaran data dsb.
Harga rata-rata
Median
modus
SD
SE
dll.
Statistik
Statistik
Induktif/Inferensi
(Inferential
statistics) :analisis data, pengambilankesimpulan, estimasiparameter, danpengujian hipotesis
- Statistika Parametrik
- Statistika Non-Parametrik
Uji t
Anova
Korelasi regresi
Analisis Data/Interpretasi Data
Statistik Deskriptif
Penyajian data
dalam bentuk
tabel/grafik
Pengukuran
nilai Statistik
Pengumpulan,
pencatatan,
penyusunan
DATA
Statistika Deskriptif
• Penyusunan Tabel Frekuensi (distribusi frekuensi)
• Mengukur nilai-nilai tendensi pusat (Central tendency)
– Rata-rata, median dan modus
• Mengukur Fractile
– quartile, quintile, decile dan percentile
• Mengukur koefisien kemencengan (skewness)
• Mengukur koefisien keruncingan (kurtosis)
• Membuat gambaran visual dalam bentuk grafik
– Histogram/Poligon/dll.
Distribusi Frekuensi (data kuatitatif)
Distribusi Frekuensi (data kualitatif)
Distribusi Data
• Kurva normal (simetris) = Normal curve
• Kurva menjulur = skewed curve
• Negative skewed curve
• Positive skewed curve
-3 -2 -1 0 +1 +2 +3
Z
34.13%
13.59%2.27%
34.13%
13.59%2.27%
MedianMean
Mode
MeanMedian
Mode
Jika mean = median distribusi bersifat simetri
Jika mean tidak sama dengan median skewed distributions
Nilai-nilai Variasi
Standar deviasi
Koefisien Variasi
Hipotesis
Hipotesis
Penelitian Statistik
Jawaban sementara terhadap permasalahanyang secara teoritis paling mungkin terjadi
• Pengujian hipotesis berhubungan denganpenerimaan atau penolakan suatu hipotesis
• Benar atau salahnya hasil hipotesis tidak akanpernah diketahui dengan pasti, kecualidilakukan pemeriksaan seluruh populasi.
• Penerimaan suatu hipotesis terjadi:
– karena tidak cukup bukti untuk menolakhipotesis tersebut
Uji Hipotesis
Kesalahan PengambilanKeputusan
• Kesalahan Tipe I (Type I) = kesalahan menolakHo padahal kenyataannya Ho benar
• Kesalahan Tipe II (Type II) = Kesalahan menerimaHo padahal kenyataannya Ho salah
• Probabilitas melakukan kesalahan tipe I dinyatakan dengan α (significance level)
• Probabilitas tidak melakukan kesalahan tipe I dinyatakan denganconfidence Level:1- α
• Probabilitas melakukan kesalahan tipe II dinyatakan dengan β
• Probabilitas tidak melakukan kesalahan tipe II dinyatakan dengan Power: 1- β
• Menetapkan Hipotesis
• Penentuan Uji Statistika yang sesuai
• Menentukan Tingkat Kemaknaan
• Perhitungan Statistik
• Keputusan Uji Statistik
Prosedur Uji Hipotesis
• Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
• Hipotesis yang berasaskan“praduga tidak ber….” (takberbeda, tak berhubungan, ….)
Hipotesis Nol(Ho)
• Hipotesis yang berasaskan“praduga ada ber….” (berbeda, berhubungan, ….)
Hipotesisalternatif (Ha)
Ho dan Ha bersifat
komplementer
Jika Ho ditolak otomatis Ha diterima, begitu sebaliknya
Jika Ho diterima otomatis Ha ditolak,
Arah/Bentuk Uji Hipotesis• One Tail (satu sisi)
Contoh: Berat badan bayi dari ibu hamil yang merokok lebih kecildibandingkan berat badan bayi dari ibu hamil yang tidak merokok.
• Two tail (dua sisi)
Contoh: Berat badan bayi dari ibu hamil yang merokok berbedadibandingkan berat badan bayi dari ibu hamil yang tidak merokok.
Perumusan Hipotesis• Contoh:
– Ingin diketahui apakah kadar natrium dalam darah penderita hipertensi berbeda dengan normotensi
Ho: Tidak ada perbedaan bermakna antara
kadar Na dalam darah penderita hipertensi
dan normotensi (1 = 2 )
Ha: Ada perbedaan bermakna antara kadar
Na dalam darah penderita hipertensi dan
normotensi (1 2 )
Perumusan Hipotesis• Ingin diketahui apakah kadar natrium dalam darah
penderita hipertensi lebih tinggi daripada normotensi
Ho: Tidak ada perbedaan bermakna antara
kadar Na dalam darah penderita hipertensi
dan normotensi (1 = 2 )
Ha: Kadar Na dalam darah penderita hipertensi
lebih tinggi drpd normotensi (1 > 2 )
Pemilihan Metode Statistika untuk Uji Hipotesis
• Tujuan Pengujian (korelatif/komparatif)
• Asumsi Terpenuhi atau tidak (parametrik/non parametrik)
• Skala datanya (nominal/ordinal/interval/rasio)
• Jumlah kelompok (satu/lebih kelompok sampel)
• Jika lebih dari satu, tergantung sifatnya (dependent/independent)
Klasifikasi
tanpa peringkat
Klasifikasi
dengan peringkatDiskrit Kontinu
NOMINAL ORDINAL INTERVAL atau RATIO
SYARAT DISTRIBUSI
STATISTIKA PARAMETRIKSTATISTIKA NON PARAMETRIK
Kualitatif
Klasifikasi (kategori)
Kuantitatif
Numerik (bilangan)
DATA (Empirical Evidence)
Contoh UJI HIPOTESISKomparatif/membandingkan
• UJI t (t test)
- uji t satu sampel (one sample t test)- uji t dua sampel bebas (Independen t test)- uji t dua sampel berpasangan (Paired t test)
• Anova
- Anova satu arah (one way anova)- Anova two way- Anova untuk rancangan faktorial
Korelatif/Hubungan• Korelasi & regresi
• Tergantung dari tujuan dan kondisi penelitian
• Nilai α (alpha) yang sering dipergunakan adalah 10%, 5%, dan 1%
• Untuk bidang kesehatan masyarakat 5%
• Untuk pengujian obat-obatan 1%
Menentukan Tingkat Kemaknaan(Level of Significance)
Penghitungan Uji Statistik
• Perhitungan cara “manual”
• Menggunakan Software Statistik
– Contoh: SPSS
Statistical Package for the Social Sciences
Statistical Product and Service Solutions
Prosedur Analisis Data
Data SPSS Output Interpretation
1) Collect & organize data
2) Input & edit the data
3) Analyze data or create graphs
4) State results and interpret
Entry Data (1)
Sampel 1 2 3 4 5 6 7 8
Kadar Protein
(%)
66,86 64,22 58,24 68,24 60,60 62,34 64,22 65,48
Kadar protein dalam keong kol (Pila scuttata Mouson) hasil
pengukuran terhadap delapan sampel adalah sebagai
berikut:
Prosedur:
klik Variable View (pojok kiri bawah) : isikan nama dan tipe data
klik Data view: isikan data Save
• Jika stat. Hitung > Stat. Tabel Ho ditolak, Ha diterima
• Jika stat. Hitung < Stat. Tabel Ho diterima Ha ditolak
• Jika p < α Ho ditolak, Ha diterima
• Jika p > α Ho diterima, Ha ditolak
Pengambilan Keputusan