Pengantar Statistika 2
BAB
I
Latar
Belakang
Statistik memegang peran penting dalam
penelitian,baik dalam penyusunan model,perumusan hipotesa dalam pengembangan
alat dan instrumen pengumpulan data,dalam penyusunan desain penelitian
,dalam penentuan sampel dan dalam analisa data.dalam bayak
hal ,
pengolahan dan analisa data tidak luput dari
penerapan tehnik dan metode statistik tertentu ,yang mana kehadiranya dapat
memberikan dasar bertolak dalam menjelaskan hubungan-hubungan yang
terjadi.statistik dapat digunakan sebagai alat untuk memgetahui apakah hubungan
kualitas antara dua atau lebih variabel benar-benar terkait secara benar dalam
suatu kualitas empiris atau hubungan tersebut hanya bersifat random atau
kebetulan saja.
Di dalam statistik deskriptif kita selalu
mengusahakan agar data dapat disajikan dalam bentuk yang lebih berguna, lebih
mudah dipahami dan lebih cepat dimengerti. Jika data yang ada hanya sedikit,
kita tidak mengalami kesulitan untuk membaca dan mengerti angka-angka itu,
tetapi apabila data yang tersedia banyak sekali jumlahnya, maka untuk mengerti
data tersebut kita akan mengalami kesulitan. Untuk memudahkannya data harus
disusun secara sistematis atau teratur kedalam distribusi frekuensi
Tujuan
1.Mencari Nilai Rata-rata,Median,Modus,Range,Simpangan
Baku,Ragam
BAB
II
Data
Pengamatan:
1.Mean
Rata-rata atau biasa disebut mean . Hampir setiap
penelitian ilmiah menggunakan mean. Berikut ini adalah cara menghitung mean
data kelompok, yaitu data yang telah dikumpulkan pada tugas sebelumnya:
2. Median
Median atau nilai tengah adalah nilai
pengamatan yang terletak ditengah data pengamatan setelah data diurutkan.
Median membagi dua himpunan dari data pengamatan menjadi dua data pengamatan
yang sama besarnya,50% data pengamatan terletak diatas median dan 50% lagi
terletak dibawah median. Dalam data kali ini saya menggunakan data kelompok .
Formula untuk menentukan median dari tabel data frekuensi adalah sebagai
berikut :
Sehingga mediannya adalah 106,16
C.Modus
Modus
adalah data yang paling sering muncul.
D.Range
Range
adalah perbedaan antara data terbesar dengan data terendah yang terdapat pada
sekelompok data
Range=
Batas atas kelas tertinggi – batas bawah kelas terendah
= 82– 65
= 17
E.Simpangan Baku
Simpangan baku atau juga
yang sering kita kenal dengan nama deviasi standard (standard deviation) adalah
ukuran persebaran data
F. Ragam
2.
Pengertian dan cara menghitung Kemencengan Sebaran (Skewness), dan kecuraman
kurva sebaran(Kurtosis)
A. Kemencengan Kurva
Sebaran (Skewness)
Skewness adalah derajat ketidak simetrisan
suatu distribusi. Jika suatu kurva frekuensi suatu distribusi memiliki ekor
yang lebih memaanjang ke kanan (dilihat dari meannya)maka dinyatakan menceng
kanan (positif) dan jika sebaliknya maka menceng kiri (negatif). Secara perhitungan, skewness adalah momen ketiga
terhadap mean. Distribusi normal (dan distribusi simetris lainnya, misalnya
distribusi t atau Cauchy) memiliki skewness 0 (nol).
B.Kecuraman
Kurva Sebaran
Merupakan derajat atau
ukuran tinggi rendahnya puncak suatu distribusi data terhadap distribusi
normalnya data. Jika bentuk kurva runcingberarti nilai data terkonsentrasi
terhadap nilai rata-tata atau nilai penyebarannya kecil, sebaliknya jika bentuk
kurva nya tumpul berarti nilai data tersebar terhadap nilai rata-rata atau
nilai penyebaran besar. Keruncingan distribusi data ini disebut juga kurtosis.
Derajat keruncingan suatu distribusi frekuensi dapat
dibedakan menjadi tiga, yaitu:
o Leptokurtis
Distribusi data yang puncaknya relatif tinggi atau bentuk distribusi yang ujungnya sangat runcing
Distribusi data yang puncaknya relatif tinggi atau bentuk distribusi yang ujungnya sangat runcing
o Mesokurtis
Distribusi data yang puncaknya tidak terlalu runcing atau tidak terlalu tumpul
Distribusi data yang puncaknya tidak terlalu runcing atau tidak terlalu tumpul
o Platikurtis
Distribusi data yang puncaknya terlalu rendah atau terlalu mendatar
Distribusi data yang puncaknya terlalu rendah atau terlalu mendatar
Mesokurtis
leptokurtis platikurtis
Derajat keruncingan distribusi data α4 dapat dihitung
berdasarkan rumus berikut
Data tidak berkelompok
Data tidak berkelompok
α4 = 1/(nS^4 ) ∑ ( Xi - X ̅)4
Data berkelompok
α4 = 1/(nS^4 ) ∑ fi ( mi - X ̅ )4
Keterangan :
α4 = Derajat keruncingan
Xi = nilai data ke – i
= nilai rata-rata hitung
fi = frekuensi kelas ke – i
mi = nilai titik tengah ke –i
S = simpangan baku
n = banyaknya data
dari penggunaan rumus diatas akan menghasilkan
kemungkinan tiga nilai yaitu :
α4 = 3 distribusi
keruncingan data disebut mesokurtis
α4 > 3 distribusi keruncingan data disebut leptokurtis
α4 < 3 distribusi keruncingan data disebut platikurtis
α4 > 3 distribusi keruncingan data disebut leptokurtis
α4 < 3 distribusi keruncingan data disebut platikurtis
Komentar
Posting Komentar