Pengertian STATISTIK DESKRIPTIF dan STATISTIK INFERENSIAL

Pengertian statistik deskriptif berbeda dengan statistik inferensial. Pada statistik deskriptif penelitian hanya menggambarkan keadaan data apa adanya melalui parameter-parameter seperti mean, median, modus, distribusi frekuensi dan ukuran statistik lainnya. Pada statistika deskriptif, yang perlu disajikan adalah:

1. Ukuran pemusatan data (measures of central tendency). Ukuran pemusatan data yang sering digunakan adalah distribusi frekuensi. Ukuran statistik ini cocok untuk data nominal dan data ordinal (data kategorik). Sementara nilai mean adalah ukuran pemusatan data yang cocok untuk data continuous. Ukuran deskriptif lain untuk pemusatan data adalah median (nilai tengah) dan modus (nilai yang paling sering muncul).

2. Ukuran penyebaran data (measures of spread). Ukuran penyebaran data yang sering digunakan adalah standar deviasi. Ukuran penyebaran data ini cocok digunakan untuk data numerik atau continuous. Sementara untuk data kategorik, nilai range merupakan ukuran yang cocok.

Sedangkan penelitian inferensial adalah proses pengambilan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan data sampel yang lebih sedikit menjadi kesimpulan yang lebih umum untuk sebuah populasi. Penelitian inferensial diperlukan jika peneliti memiliki keterbatasan dana sehingga untuk lebih efisien penelitian dilakukan dengan mengambil jumlah sampel yang lebih sedikit dari populasi yang ada. Pada penelitian inferensial, dilakukan prediksi. Statistik inferensial membutuhkan pemenuhan asumsi-asumsi. Asumsi paling awal yang harus dipenuhi adalah sampel diambil secara acak dari populasi. Hal tersebut diperlukan karena pada statistika inferensial perlu keterwakilan sampel atas populasi. Asumsi-asumsi lain yang perlu dipenuhi mengikuti alat analisis yang digunakan. Jika yang digunakan adalah analisis regresi, maka asumsi-asumsi data harus memenuhi asumsi analisis regresi.

Metode analisis statistik yang digunakan dalam statistik inferensial adalah T-test, Anova, Anacova, Analisis regresi, Analisis jalur, Structural equation modelling (SEM) dan metode analisis lain tergantung tujuan penelitian. Dalam statistik inferensial harus ada pengujian hipotesis yang bertujuan untuk melihat apakah ukuran statistik yang digunakan dapat ditarik menjadi kesimpulan yang lebih luas dalam populasinya. Ukuran-ukuran statistik tersebut dibandingkan dengan pola distribusi populasi sebagai normanya. Oleh sebab itu, mengetahui pola distribusi data sampel menjadi penting dalam statistik inferensial.

Contoh yang baik untuk statistik inferensial adalah pada pemilu presiden 2014. Berbagai lembaga survei melakukan quick count untuk mengetahui secara cepat kandidat presiden mana yang akan mendapatkan suara rakyat lebih banyak. Lembaga survei tersebut mengambil sebagian sampel TPS (Tempat Pemungutan Suara) dari total TPS populasi. Hasil sampel TPS tersebut digunakan untuk generalisasi terhadap keseluruhan TPS. Katakanlah diambil 2.000 sampel TPS dari 400.000 populasi TPS yang ada. Hasil dari 2.000 TPS adalah statistik deskriptif. Sedangkan jika kita mengambil kesimpulan terhadap 400.000 TPS adalah statistik inferensial.Kekuatan statistik inferensial tergantung pada teknik pengambilan sampel dan proses randomisasi. Jika proses randomisasi dilakukan dengan benar, maka sampel yang lebih sedikit dapat memprediksi nilai populasi dengan baik. Dengan demikian dapat menghemat anggaran pengambilan / pengumpulan data.

Di industri manufaktur, statistik inferensial sangat berguna. Manajemen dapat mengetahui dan mengontrol berapa produk yang di luar standar atau cacat dengan hanya mengambil beberapa sampel produk. Bayangkan jika manajemen perusahaan harus memeriksa semua produk hanya untuk mengetahui berapa yang cacat. Tentu akan menghabiskan waktu dan biaya yang tidak sedikit. Terlebih jika harus memeriksa semua produk yang dikemas. Tentu tidak efektif dan efisien. Untunglah ada Six Sigma, salah satu tool yang digunakan terkait hal ini. Prinsip Six Sigma menggunakan statistik inferensial yaitu mengambil sampel produk dan mengukur sigma atau standar deviasi (ukuran keragaman) dari produk. Jumlah produk yang cacat tidak boleh melebihi standar yang ditetapkan.

 

Sumber referensi:

1. http://www.socialresearchmethods.net/kb/statinf.php
2. https://statistics.laerd.com/statistical-guides/descriptive-inferential-statistics.php

Untuk bantuan analisa / olah data statistik dengan SPSS, Lisrel Amos dapat 081318082288 atau Order Online

Order Online

Ayat HIdayat Huang

Lecturer of Statistics and Research Methodology in Jakarta, Indonesia
Ayat HIdayat Huang

Latest posts by Ayat HIdayat Huang (see all)