Perbedaan Parametrik Dan Non Parametrik – Ini adalah metode pencarian kebenaran yang menghadirkan risiko kesalahan paling kecil jika dilihat dari sudut pandang aplikasi. LANGKAH-LANGKAH METODE ILMIAH: Menyatakan masalah Meneliti literatur Membentuk konjektur, pertanyaan, atau hipotesis Mengumpulkan dan mengolah data, menguji hipotesis, atau menjawab pertanyaan Menarik kesimpulan SAMPEL ALAT PENDUKUNG sifat statistik variabel METODE ANALISIS DATA

Metode yang terlibat dalam penyajian dan penjelasan peristiwa acak dalam penyelidikan atau penelitian ilmiah yang direncanakan. Ada dua pekerjaan penting dalam statistika, yaitu: Penyajian dan interpretasi data

Perbedaan Parametrik Dan Non Parametrik

4 Fungsi Statistika Teknik statistika mampu memenuhi tiga tugas penting dalam ilmu pengetahuan, yaitu menjelaskan fenomena, meramalkan kejadian, dan mengendalikan kondisi. Statistik deskriptif adalah bagian dari statistik yang memenuhi tugas menjelaskan suatu gejala. Statistik inferensial adalah bagian lain dari statistik yang membuat prediksi dan mengontrol peristiwa.

Perbedaan Statistik Parametrik Dan Non Parametrik

5 Metode statistik Metode statistik adalah prosedur atau cara penyajian dan interpretasi data. Statistik deskriptif: Metode pengumpulan, peringkasan dan penyajian data Deskriptif: deskriptif. Contoh : Pembuatan tabel data, diagram, grafik pergerakan harga komputer dari tahun ke tahun Statistik inferensial = Statistik induktif : Metode analisis, peramalan, estimasi dan penarikan kesimpulan Inferensial : bersifat umum (menarik kesimpulan). Contoh: Estimasi parameter, pengujian hipotesis, prediksi regresi/korelasi.

6 Konsep statistika Statistika: Kegiatan difokuskan pada: pengumpulan data penyajian data analisis data menggunakan metode tertentu interpretasi hasil analisis USE ? Melalui tahap STATISTIK DESKRIPSI: Mengumpulkan, mengolah dan menyajikan sebagian atau seluruh data (observasi) tanpa menarik kesimpulan dan tahap STATISTIK STOCK: Setelah mengumpulkan data, berbagai metode statistik digunakan untuk menganalisis data, kemudian dilakukan interpretasi dan kesimpulan. digambar. Statistik inferensial akan mengarah pada generalisasi (jika sampelnya representatif)

Subyek/Objek Benda hidup atau mati yang elemen, atribut, dan perilakunya diselidiki melalui pengamatan, pengukuran, dan evaluasi untuk mendapatkan informasi atau nilai yang berguna tentang objek tersebut. VARIABEL Sifat suatu objek atau elemen suatu objek yang dapat diamati atau diukur untuk menghasilkan nilai variabel, dimensi, atau kriteria lain VARIABEL Suatu besaran/nilai pengukuran/kriteria lain yang dicapai oleh suatu variabel individual atau statistik satuan VARIABEL Ada perbedaan antara nilai/variabel/dimensi, dll., dari variabel populasi atau sampel VARIABEL Kemampuan untuk mengubah nilai suatu variabel dalam himpunan atau sampel parametrik Variabel terukur yang digunakan sebagai kriteria untuk mengevaluasi sekumpulan nilai populasi atau parameter Nilai parameter yang diperoleh dari perhitungan atau data sensus yang masih perlu dianalisis. NILAI STATISTIK Nilai suatu parameter yang diperoleh dari data sensus atau perhitungan.

Perbedaan Statistik Parametrik Dan Statistik Non

Data kontinu, angka adalah angka kontinu, misalnya data berat (kg). Data diskrit, yaitu data statistik non pecahan, misalnya jumlah buku di perpustakaan (lembar) Numerik: Data individual, yaitu data statistik yang dihitung dalam satu satuan atau unit, tidak dikelompokkan Data berkelompok, yaitu data statistik untuk setiap unit yang terdiri dari misalnya kelompok angka; 80 – 84, 75 – 79 Berdasarkan waktu pengumpulannya: Data waktu nyata, yaitu data statistik yang mencerminkan keadaan pada satu titik waktu saja, misalnya pada semester ganjil 2009/2010 Data kronologis, yaitu data statistik yang mencerminkan keadaan secara berurutan waktu , Misalnya, jumlah lulusan pada tahun tersebut

10 Skala nominal: Tidak ada urutan, nomor urut tidak mewakili grade (peringkat) Tidak ada titik awal Tidak ada perbedaan Contoh: Apa warna favorit Anda? Ungu, abu-abu, coklat, dll. Urutan: Ada urutan level (peringkat), misal: semester berapa terakhir? 1. Sangat Baik 2. Baik 3. Sedang 4. Kurang Baik 5. Sangat Kurang Baik Skala nominal dan umum digunakan untuk data kategorikal/kualitatif.

11 Contoh Pertanyaan 1. Sebaiknya Anda lebih sering berbelanja di toko ini untuk mendapatkan diskon produk tertentu: [ ] Sangat Setuju [ ] Setuju [ ] Normal [ ] Tidak Setuju [ ] Sangat Tidak Setuju Catatan 2. Sebutkan nama toko ritel modern yang Anda kunjungi secara teratur: 3. Nyatakan mengapa Anda memilih bisnis ini: Semua pertanyaan di atas memiliki jawaban dalam bentuk kata atau kalimat, meskipun jawabannya berupa kata atau kalimat. Jawaban untuk ketiga pertanyaan harus diberi kode sebelumnya. Pemberian kode jawaban untuk nomor 1 harus dalam skala ordinal dan angka 2 dan 3 dalam skala nominal.

12 Skala jarak: Diurutkan, dengan perbedaan, tetapi tanpa titik awal (nol mutlak), misalnya 0°C berarti tidak ada suhu, skala, IQ. Tarif: Secara berurutan, dengan perbedaan, dengan titik awal, misalnya: Menghasilkan Rp 23 per bulan: Menghasilkan Rp. 0 tidak berarti apa-apa. Skala interval dan rasio digunakan untuk data numerik/kuantitatif.

Statistik Parametrik Dan Non Parametrik Fix

13 DATA KATEGORI DATA: Data skala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara klasifikasi atau grading. KARAKTERISTIK: Penempatan data yang ekuivalen tidak dimungkinkan dengan operasi matematika (+, -, x, 🙂 CONTOH jenis kelamin, jenis pekerjaan DATA URUTAN: Data ordinal adalah data yang diperoleh dengan klasifikasi atau pengklasifikasian, tetapi antar data terdapat KARAKTERISTIK Hubungan: posisi data tidak sama, operasi tidak dapat dilakukan (+, -, x, 🙂 JIKA CONTOH: kepuasan kerja, motivasi diketahui. KARAKTERISTIK : Klasifikasi tidak dapat dilakukan dengan operasi matematika CONTOH : suhu diukur berdasarkan 0C dan 0F, sistem kalender DATA TINGKAT : Data skala adalah data yang diperoleh dengan pengukuran dimana jarak antara dua titik skala yang diketahui dan memiliki titik nol mutlak. PROPERTI: tidak dapat diklasifikasikan dengan CONTOH gaji, nilai ujian, jumlah buku

14 DATA DATA dibagi menjadi DATA kualitatif dan DATA Kuantitatif DATA Kualitatif : Data dinyatakan dalam bentuk non-numerik. Misalnya: jenis pekerjaan, status perkawinan, kepuasan kerja DATA KUALITAS: Data numerik Contoh: umur, gaji, umur, nilai ujian

Data Data Kualitatif Data Kuantitatif Tabel Metode Grafik Metode Tabel Metode Grafik Metode Distr. Frekuensi Frekuensi Kabupaten Frekuensi Relatif % Frekuensi Tabel Bar Chart Pie Chart Distr. Frekuensi Area Frekuensi Frekuensi Relatif Distribusi Cum. distribusi frekuensi relatif Kum. Bagan Daun Batang Bagan Dot Bagan Titik Ogive

Kelompok pertama f1 Kelompok kedua f2 Kelompok ketiga f3 i-fi k-fi kelompok fk Frekuensi Pendidikan S1 62 S2 19 S3 9 90 k n = fi i=1 k n = fi = f1 + f2 + f3 +….. + fi + …… + fk i=1

Jual Buku Belajar Cepat Analisis Statistik Parametrik Dan Non Parametrik Dengan Spss (wahana Komputer)

DISTRIBUSI FREKUENSI: mengelompokkan data interval/rasio dan menghitung jumlah data dalam kelompok/mengklasifikasikan UMUR FREKUENSI 20 5 21 6 22 13 23 4 24 7 25 26 27 28 3 29 30 15 31 33 35 1 Lakukan distribusi frekuensi: (rentang) khusus selisih data terbesar dan terkecil)  35 – 20 = 15 Menentukan jumlah kelas menggunakan rumus k = 1 + 3, 3 log n  7 Menentukan panjang kelas menggunakan rumus p = sebaran/jumlah kelas  15 /7 = 2 KELOMPOK USIA FREKUENSI 20 – 21 11 22 – 23 17 24 – 25 14 26 – 27 12 28 – 29 7 30 – 31 18 5 1

AVERAGE : bilangan yang mewakili himpunan bilangan AVERAGE : bilangan bilangan dibagi bilangan n Σ Xi i =1 X1 + X2 + X3 + … + Xn n X = Jika ada himpunan bilangan yang setiap bilangan mempunyai frekuensi maka angka rata-rata akan menjadi: k Σ Xifi i =1 X1 f1 + X2 f2 + X3 f3 + … + Xkfk f1 + f2 + f3 + … + fk X = k Σ fi i =1 Perhitungan: Angka (Xi) Frekuensi (fi ) Xi fi 70 3 210 63 5 315 85 2.170 Jumlah 10.695 695 10 Maka : X = = 69,5

20 MEDIAN : nilai di tengah kumpulan data setelah disortir untuk membantu memperjelas letak data. Misalnya, Anda tahu bahwa nilai ujian rata-rata beberapa siswa adalah 6,55. Pertanyaannya, apakah siswa dengan skor 7 luar biasa, baik, atau rata-rata? Jika skor tes adalah: , maka mean = 6,55, median = 6 Kesimpulan: nilai 7 baik karena lebih tinggi dari mean dan median (kelompok 50% teratas). , maka mean -bilangan = 6,55, median = 8 Kesimpulan: nilai 7 berada pada kategori bawah karena berada di bawah median (kelompok 50% terbawah) Jika himpunan data memiliki banyak bilangan genap (tidak ada bilangan tengah), maka median adalah rata-rata dari dua bilangan tengah. Misalnya, maka median (5+6) : 2 = 5,5

21 mode

Doc) Contoh Soal Statistika Non Parametrik 3

Perbedaan statistik parametrik dan non parametrik, uji parametrik dan non parametrik, perbedaan uji parametrik dan non parametrik, data parametrik dan non parametrik, non parametrik, statistik non parametrik pdf, statistik parametrik dan non parametrik, parametrik dan non parametrik, jurnal statistik non parametrik, buku statistik non parametrik pdf, metode statistika non parametrik, statistika non parametrik