Pahami Pengertian Statistik Inferensial & Macam Metode Analisisnya

Apa bedanya statistika dan statistik? Sahabat DQ mungkin mengira bahwa keduanya sama, namun ternyata keduanya memiliki makna yang berbeda. Statistika merupakan ilmu yang mempelajari bagaimana cara merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasikan data hingga mempresentasikan data. Singkatnya statistika adalah ilmu yang berkaitan dengan suatu data. Sedangkan statistik adalah data berupa angka-angka yang dikumpulkan, dikelompokkan, dan ditabulasi hingga menghasilkan informasi yang bersangkutan dengan permasalahan. Jadi, statistika adalah ilmunya dan statistik adalah datanya.

Ketika melakukan analisis tentu kita perlu menerapkan metode yang sesuai. Hal ini bertujuan agar analisis berjalan dengan baik dan menghasilkan informasi yang optimal. Jika kita menggunakan metode yang kurang tepat, hal ini bisa menyebabkan informasi yang diperoleh juga kurang relevan. Salah satu metode yang sering digunakan dalam penelitian adalah statistik inferensial. Di artikel kali ini kita akan bahas serba serbi mengenai statistik inferensial. Apa saja? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Apa Itu Statistik Inferensial?

Statistik inferensial adalah metode yang menggunakan rumus statistik dan hasil perhitungannya dijadikan sebagai pedoman dalam membuat kesimpulan secara umum atau mengeneralisasikannya. Statistik inferensial memungkinkan kita untuk membuat prediksi dari data tersebut. Dengan menggunakan statistik inferensial kita dapat mengambil data sampel untuk mengamati atau memprediksi kasus dalam suatu populasi. Biasanya teknik statistik yang digunakan yaitu uji-T, ANOVA, korelasi, dan regresi. 

Namun ada kekurangan pada statistik inferensial yaitu data yang digunakan belum diukur secara keseluruhan sehingga belum bisa meyakinkan bahwa nilai sepenuhnya benar. Selain itu peneliti harus membuat prediksi berdasarkan teori untuk melakukan statistik inferensial. 

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

2. Metode Analisis Inferensial

Terdapat dua metode utama statistik inferensial yaitu estimasi parameter dan pengujian hipotesis. Estimasi parameter menggunakan mean, median, mode, dan deviasi standar dari suatu populasi berdasarkan perhitungan dari sampel populasi tersebut. Kemudian metode yang kedua yaitu pengujian hipotesis atau juga dikenal dengan signifikansi yang melibatkan penentuan apakah ada perbedaan rata-rata dua sampel signifikan secara statistik. 

Beberapa metode pengujian yang digunakan dalam analisis inferensial yaitu sebagai berikut:

1. Analisis regresi linier digunakan untuk memahami hubungan antara dua variabel dari kumpulan data, dimana salah satu variabelnya merupakan variabel dependen dan yang lainnya adalah variabel independen yang dapat digunakan lebih dari satu. 

2. Analisis varians digunakan untuk menguji dan menganalisis perbedaan antara dua atau lebih mean dari kumpulan data.

3. Uji-T digunakan untuk membandingkan rata-rata dua kelompok dan memahami jika satu sama lain berbeda. 

4. Analisis korelasi digunakan untuk memahami sejauh mana dua variabel saling bergantung. Kita dapat melihat apakah variabel memiliki korelasi yang kuat atau lemah. Korelasi bisa negatif atau positif tergantung pada variabelnya. 

3. Statistik Parametrik dan Non Parametrik

Statistik parametrik adalah bagian dari metode pengolahan data statistik inferensial yang digunakan untuk menguji parameter atau ukuran populasi melalui statistik atau data sampel. Statistik parametrik biasanya diterapkan untuk data dengan jumlah diatas 30, data yang terdistribusi dengan normal, dan data bertipe rasio atau interval. Hasil data dengan statistik parametrik dianggap lebih kuat dibandingkan dengan hasil data dengan statistik non parametrik sehingga metode statistik parametrik lebih diutamakan. 

Adapun syarat yang harus terpenuhi dalam statistik parametrik yaitu data yang digunakan harus terdistribusi dengan normal, testing harus dengan dua atau lebih kelompok data, dan asumsi linieritas dalam uji regresi harus terpenuhi. Statistik non-parametrik merupakan metode yang digunakan untuk menguji distribusi. Jika data yang digunakan dalam penelitian tidak memenuhi syarat statistik parametrik dimana data yang digunakan harus terdistribusi normal. Sedangkan dalam statistik non-parametrik, data dengan distribusi tidak normal bisa digunakan. 

4. Statistik Univariat dan Multivariat

Selain statistik parametrik dan statistik non-parametrik yang terbagi berdasarkan keputusan pengambilan masalah, pada statistik inferensial juga ada yang terbagi berdasarkan jumlah variabel yaitu analisis univariat dan analisis multivariat. Analisis univariat digunakan jika hanya terdapat satu variabel yang diukur untuk n sampel atau pengukuran untuk beberapa variabel tapi masing-masing variabel dianalisis tersendiri.

Sedangkan analisis multivariat yaitu jika terdapat lebih dari satu variabel yang diukur sebagai n sampel dan analisis variabel dilakukan secara bersamaan. Multivariat memiliki prinsip yang mirip dengan bivariat tetapi variabel yang dianalisis lebih dari dua yang mana variabel independen memiliki sub-subnya. Pilihannya bisa menggunakan analisis faktor, diskriminan, konikal, MANOVA, dan MANCOVA.

Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

5. Portofolio Data untuk Awal Berkarir di Bidang Data

Tertarik berkarir di bidang data seperti Data Analyst dan Data Scientist? Tanpa background IT juga bisa, loh menjadi praktisi data. Hal pertama yang sebaiknya dilakukan adalah mulai memahami pengertian serta metode yang berkaitan dengan statistika. Kemudian pelajari tools yang sering digunakan untuk analisis seperti Excel, Python, atau R. 

Jika belum menguasai pemrograman, sahabat DQ bisa mencoba melakukan analisis dengan Excel lebih dulu. Setelah itu baru mencoba menggunakan tools pemrograman. Bingung mulai belajar dari mana? Yuk, bergabung di DQLab.id! Kursus data menyenangkan bersama para mentor data profesional dan menggunakan real case. Pantu juga Instagram DQLab untuk informasi event-event menariknya. 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags