Statistik Vs Statistika

Pengertian statistik dan statistika Eureka Pendidikan. Statistika adalah sebuah metode ilmiah yang digunakan untuk mengumpulkan, mengorganisasikan, meringkus, menyajikan ataupun menganalisis data. Tujuannya adalah untuk memperoleh gambaran yang terperinci mengenai karakteristik data itu sendiri. Data data tersebut digunakan dalam mengambil kesimpulan mengani nilai yang terkandung dalam kumpulan objek yang datanya telah diambil. Dalam bukunya sudjana mendefinisikan statistik sebagai pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan data, pengelolaan, penganalisisan dan tata cara penarikan kesimpulan berdasarkan sekumpulan data. Sedangkan Statistik adalah merupakan hasil data, kumpulan data yang berupa bilangan maupun non bilangan yang diperoleh dari pengumpulan data selanjutnya akan di kolela dan diperoleh dari proses statistika.

Lebih jauh mengenai ilmu statistik. Statistik dibedakan ke dalam dua jenis. Yakni yang pertama adalah gambaran atau rincian data yang sudah disajikan dalam bentuk angka, bilangan, grafik, tabel dan gambar-gambar sebagai hasil dari proses statistika. Sebagai contoh Statistik penduduk, Statistik harga, statistik prosduksi dan sebagainya. Kemudian yang kedua, Statistik digunakan untuk merepresentasikan ukuran sebagai wakil dari kumpulan data mengenai sebuah objek. Ukuran ini dapat berupa perhitungan mengenai kumpulan data yang telah diambil dari sebagian objek (sample) atau seluruh data yang ada pada objek (populasi). Oleh karena itu dalam statistik banyak terdapat istilah rata-rata, variansi yang merupakan hasil dari proses statistik mengenai data. Istilah ini tidak memberikan data yang tepat melainkan gambaran mengenai objek dengan tingkat kesalahan yang juga ikut diperhitungkan. Pengertian statistik dari berbagai aspek Lebih detail mengenai istilah statistik, secara sederahana statistik dapat dibagi ke dalam tiga kelompok yakni: 

1. Statistik sebagai data atau angka, yakni statistik merupakan kumpulan angka-angka yang diperoleh dari hasil penelitian berulang-ulang untuk tujuan yang telah ditetapkan. Angkanya disebut data/angka statistik 
2. Statistik sebagai metode, yaitu cara yang digunakan untuk mengumpulkan, mengorganisir, menyusun, menyajikan dan menganalisis data angka yang telah dihimpun, serta menarik kesimpulan berdasarkan hasil analisis. 
3. Statistik sebagai ilmu pengetahuan, yaitu ilmu yang mempelajari dan mengembangkan teknik-teknik analasis data dengan cara statistik. Berkaitan dengan definisi diatas, statistik merupakan sebuah metode ilmiah yang digunakan untuk menarik kesimpulan, menentukan sebuah perkiraan dan membuat sebuah ramalan berdasarkan data yang ada.

Statistik Vs Parameter

• Parameter adalah bilangan nyata yang menyatakan sebuah karakteristik dari sebuah populasi, contohnya mean populasi, varians populasi dan simpangan baku
• Statistik adalah bilangan nyata yang menyatakan sebuah karakteristik dari sebuah sampel, contohnya mean/rata-rata sampel, varians sampel, simpangan baku sampel

Pada umumnya parameter populasi tidak diketahui karena banyaknya anggota populasi yang umumnya sangat besar sehingga peneliti tidak mampu atau tidak mau meneliti seluruh anggota populasi, sedangkan statistik sampel dapat dihitung karena banyaknya anggota sampel
realtif sedikit

Sehingga, hakikat belajar statistik yaitu:

• Menghitung statistik sampel untuk menduga/menguji parameter populasi, (notes; dalam menduga, menguji ada peluang kesalahan

Statistika Deskritif Vs Statistika Infrerensial

Dalam penelitian kuantitatif, analisis data merupakan kegiatan setelah data dikumpulkan dari seluruh responden. Kegiatan dalam analisis data adalah

• Mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden
• Mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden
• Menyajikan data dari tiap variabel yang diteliti
• Melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah
• Melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan

Teknik analisis data dalam penelitian kuantitatif menggunakan statistik. Terdapat dua statistik untuk analisis yaitu

1. Statistik Deskriptif, yaitu statistik yang digunakan untuk  analisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa ada tujuan membuat kesimpulan untuk generalisasi.

Beberapa hal yang dapat dilakukan adalah penyajian data melalui tabel, grafik, diagram lingkaran (pie chart), pictogram, perhitungan modus, median, mean (pengukuran tendensi sentral), desil, persentil, perhitungan penyebaran data melalui perhitungan rata-rata dan standar deviasi, perhitungan prosentase. Dapat juga dilakukan analisis korelasi antar variabel, analisis regresi atau membandingkan dua nilai rata-rata sampel/populasi.

2. Statistik Inferensial, yaitu statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi. 

Statistik ini cocok digunakan jika sampel diambil pada populasi yang jelas dan pengambilan sampel secara acak. Sering disebut statistik induktif atau statistik probabilitas karena kesimpulan yang diberlakukan pada populasi berdasarkan pada data sampel dan kebenarannya bersifat peluang (kita kenal disini tafar signifikansi dan interval kepercayaan).

Disini terjadi pengujian signifikansi dari suatu analisis yang biasanya didasarkan pada tabel seperti tabel-t untuk uji-t dan tabel-F untuk uji-F (dapat digunakan alat bantu lainnya seperti MS - Excel).

Statistik inferensial terbagi atas dua yaitu statistik parametrik dan statistik nonparametrik. Dimana statistik parametrik diperlukan terpenuhinya banyak asumsi terutama berdistribusi normal, sedangkan statistik nonparametrik tidak demikian.

STATISTIK PARAMETRIK Vs STATISTIK NON-PARAMETRIK

Seringkali pada saat melakukan riset, kita dihadapkan pada metode statistik apa yang cocok untuk penelitian tersebut. Dari jenis data maupun jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian dikenal ada motde statistik yang biasa digunakan yaitu statistik parametrik dan nonparametrik.
Untuk data-data yang bersifat kuantitatif dan mengunakan hipotesis yang mengasumsikan bahwa distribusi populasi bersifat normal, maka digunakan statistik parametrik dan sebaliknya. Namun untuk lebih jelasanya, berikut ini adalah ringkasan yang memuat perbedaan antara Statistik Parametrik dan Statistik Non Parametrik. Dengan memahami perbedaan antara keduanya, diharapkan kita bisa menemukan metode statistik yang tepat dalam mengolah data riset yang tepat.


STATISTIK PARAMETRIK

Statistik Parametrik, yaitu statistik yang mengunakan data interval atau selang dan rasio berdasarkan fakta yang bersifat pasti dan berdasarkan sampel. Data diambil dengan memberi peluang yang sama atau independen, serta tidak bias.
Data Parametrik juga dicirikan oleh suatu populasi yang berdisribusi normal dan mempuyai varians yang sama.
Contoh metode statistik parametrik :
a. Uji-z (1 atau 2 sampel)
b. Uji-t (1 atau 2 sampel)
c. Korelasi pearson,
d. Perancangan percobaan (one or two-way anova parametrik), dll.

Keunggulan dan kelemahan statistik parametrik : 
Keunggulan :

1. Syarat syarat parameter dari suatu populasi yang menjadi sampel biasanya tidak diuji dan dianggap memenuhi syarat, pengukuran terhadap data dilakukan dengan kuat.
2. Observasi bebas satu sama lain dan ditarik dari populasi yang berdistribusi normal serta memiliki varian yang homogen.

Kelemahan :

1.  Populasi harus memiliki varian yang sama.
2.  Variabel-variabel yang diteliti harus dapat diukur setidaknya dalam skala interval.
3.  Dalam analisis varian ditambahkan persyaratan rata-rata dari populasi harus normal dan bervarian sama, dan harus merupakan kombinasi linear dari efek-efek yang ditimbulkan.

STATISTIK NON-PARAMETRIK

Statistik Non-Parametrik adalah statistik yang tidak memerlukan pembuatan asumsi tentang bentuk distribusi atau bebas distribusi, sehingga tidak memerlukan asumsi terhadapa populasi yang akan diuji.
Contoh metode statistik non-parametrik :
a. Uji tanda (sign test)
b. Rank sum test (wilcoxon)
c. Rank correlation test (spearman)
d. Fisher probability exact test.
e. Chi-square test, dll
Ciri-ciri statistik non-parametrik :
- Data tidak berdistribusi normal
– Umumnya data berskala nominal dan ordinal
– Umumnya dilakukan pada penelitian sosial
– Umumnya jumlah sampel kecil
Keunggulan dan kelemahan statistik non-parametrik :
Keunggulan :

1. Tidak membutuhkan asumsi normalitas.
2. Secara umum metode statistik non-parametrik lebih mudah dikerjakan dan lebih mudah dimengerti jika dibandingkan dengan statistik parametrik  karena ststistika non-parametrik tidak membutuhkan perhitungan matematik yang rumit seperti halnya statistik parametrik.
3. Statistik non-parametrik dapat digantikan data numerik (nominal) dengan jenjang (ordinal).
4. Kadang-kadang pada statistik non-parametrik tidak dibutuhkan urutan atau jenjang secara formal karena sering dijumpai hasil pengamatan yang dinyatakan dalam data kualitatif.
5. Pengujian hipotesis pada statistik non-parametrik dilakukan secara langsung pada pengamatan yang nyata.
6. Walaupun pada statistik non-parametrik tidak terikat pada distribusi normal populasi, tetapi dapat digunakan pada populasi berdistribusi normal.

Kelemahan :

1. Statistik non-parametrik terkadang mengabaikan beberapa informasi tertentu.
2. Hasil pengujian hipotesis dengan statistik non-parametrik tidak setajam statistik parametrik.
3. Hasil statistik non-parametrik tidak dapat diekstrapolasikan ke populasi studi seperti pada statistik parametrik. Hal ini dikarenakan statistik non-parametrik mendekati eksperimen dengan sampel kecil dan umumnya membandingkan dua kelompok tertentu.

Dalam implementasi, penggunaan prosedur yang tepat merupakan tujuan dari peneliti. Beberapa parameter yang dapat digunakan sebagai dasar dalam penggunaan statistik non parametrik adalah:

1. Hipotesa yang diuji tidak melibatkan parameter populasi.
2. Skala yang digunakan lebih lemah dari skala prosedur parametrik.
3. Asumsi-asumsi parametrik tidak terpenuhi.

LANGKAH MENENTUKAN STATISTIK YANG AKAN DIGUNAKAN DALAM RISET

1. Apakah jenis skala pengukuran data nominal, ordinal, interval atau rasio?
2. Apakah data berjumlah besar?
3. Apakah data memiliki distribusi tertentu?

Setidaknya dengan menjawab tiga pertanyaan diatas anda sudah mampu menentukan jenis statistik apa yang akan anda gunakan.
Demikian, semoga bermanfaat