Statistik Inferensial

Pengertian Statistika Inferensial

Statistik inferensial membantu mempelajari sampel data dan membuat kesimpulan tentang populasinya. Sampel adalah kumpulan data yang lebih kecil yang diambil dari kumpulan data yang lebih besar yang disebut populasi. Jika sampel tidak mewakili populasi, seseorang tidak dapat membuat estimasi yang akurat terkait populasi tersebut. Tujuan mempelajari statistik inferensial adalah untuk menyimpulkan perilaku suatu populasi.

Tidak seperti statistik inferensial, statistik deskriptif hanya menggambarkan kumpulan data tanpa membantu menarik kesimpulan. Dalam konteks ini, statistik inferensial dikatakan melampaui statistik deskriptif. Ini terutama digunakan ketika tidak mungkin untuk memeriksa setiap titik data populasi.

Takeaway kunci

Statistik inferensial melibatkan pembuatan kesimpulan untuk populasi dari mana sampel yang representatif telah diambil. Kesimpulan diambil berdasarkan analisis sampel.
Prosedurnya termasuk memilih sampel, menerapkan alat seperti analisis regresi dan uji hipotesis, dan membuat penilaian menggunakan penalaran logis.
Hasilnya termasuk kesalahan sampling. Kesalahan ini terjadi ketika peneliti tidak memilih sampel yang mewakili populasi. Untuk mencegah kesalahan pengambilan sampel, seseorang harus memilih sampel acak sebelum menerapkan alat statistik inferensial.
Statistik deskriptif dan inferensial adalah dua cabang statistik. Yang pertama menjelaskan kumpulan data sementara yang kedua membantu dalam membuat kesimpulan.

Statistik Inferensial Dijelaskan

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Statistik Inferensial (wallstreetmojo.com)

Statistik inferensial memungkinkan peneliti membuat generalisasi tentang populasi dengan menggunakan sampel yang representatif. Namun, karena perilaku populasi tidak dapat diprediksi secara akurat di hampir semua kasus, hasilnya dikatakan berdasarkan ketidakpastian.

Selanjutnya, kesalahan pengambilan sampel Kesalahan Pengambilan Sampel Rumus kesalahan pengambilan sampel digunakan untuk menghitung kesalahan statistik yang terjadi ketika orang yang melakukan tes tidak memilih sampel yang mewakili seluruh populasi yang dipertimbangkan. Rumus sampling error = Z x (σ /√n) selengkapnya dapat dilihat disini. Kesalahan ini terjadi jika sampel yang diambil tidak mewakili seluruh populasi. Untuk mencegah kesalahan ini, disarankan untuk mengumpulkan sampel acak sebelum menerapkan statistik inferensial.

Statistik inferensial membutuhkan penalaran logis untuk sampai pada hasil. Prosedur untuk mencapai hasil dinyatakan sebagai berikut:

Sampel dipilih dari populasi yang perlu diteliti. Sampel yang dipilih harus mencerminkan sifat dan karakteristik populasi.
Alat statistik inferensial diterapkan pada sampel untuk menilai perilakunya. Ini termasuk model regresi dan pengujian hipotesis Pengujian Hipotesis Pengujian Hipotesis adalah alat statistik yang membantu mengukur probabilitas kebenaran hasil hipotesis yang diperoleh setelah melakukan hipotesis pada data sampel. Ini menegaskan apakah hasil hipotesis utama yang diperoleh benar. Baca lebih lanjut model. Yang pertama terdiri dari regresi linier, regresi nominal, regresi logistik, dll., Sedangkan yang terakhir terdiri dari uji-z, uji-t, uji-f, analisis varians (ANOVA), dll.
Kesimpulan diambil dari sampel yang dipilih pada langkah pertama. Inferensi adalah asumsi atau perkiraan yang terkait dengan seluruh populasi.

Jenis

Mari kita telusuri jenis alat yang digunakan di bawah statistik inferensial.

#1 – Analisis Regresi

Ini mengukur perubahan dalam satu variabel sehubungan dengan variabel lainnya. Regresi linier populer digunakan dalam statistik inferensial.

#2 – Model Pengujian Hipotesis

Ini membutuhkan pembuatan hipotesis nol dan alternatif. Kesimpulan ditarik dengan mempertimbangkan nilai kritis, uji statistik, dan interval kepercayaan Interval Keyakinan Interval Keyakinan mengacu pada tingkat ketidakpastian yang terkait dengan statistik tertentu & sering digunakan bersama dengan Margin of Error. Interval Keyakinan = Rata-Rata Sampel ± Faktor Kritis × Standar Deviasi Sampel. Baca selengkapnya. Uji hipotesis dapat berupa dua sisi, sisi kiri, dan sisi kanan. Model pengujian hipotesis terdiri dari alat-alat berikut:

a) Uji-Z

Rumus Z-testZ-testZ-test digunakan untuk pengujian hipotesis untuk data dengan ukuran sampel yang besar. Ini menunjukkan nilai yang diperoleh dengan membagi deviasi standar populasi dari perbedaan antara rata-rata sampel, dan rata-rata populasi. Baca lebih lanjut digunakan ketika ukuran sampel lebih besar dari atau sama dengan 30 dan kumpulan data mengikuti distribusi normal. Varians populasi diketahui oleh peneliti. Rumus diberikan sebagai berikut:

Hipotesis nol: H ₀: μ=μ ₀

Hipotesis alternatif: H ₁: μ>μ ₀

di mana,

x̄ = rata-rata sampel
μ = rata-rata populasi Rata-rata Populasi Rata-rata populasi adalah rata-rata atau rata-rata dari semua nilai dalam populasi tertentu dan dihitung dengan menjumlahkan semua nilai dalam populasi yang dilambangkan dengan penjumlahan X dibagi dengan jumlah nilai dalam populasi yang dilambangkan dengan N. Baca selengkapnya
σ = standar deviasi populasi
n = ukuran sampelUkuran SampelRumus ukuran sampel menggambarkan rentang populasi yang relevan tempat eksperimen atau survei dilakukan. Itu diukur dengan menggunakan ukuran populasi, nilai kritis dari distribusi normal pada tingkat kepercayaan yang diperlukan, proporsi sampel dan margin kesalahan.baca lebih lanjut

b) Uji-t

T-testT-testT-test adalah metode untuk mengidentifikasi apakah rata-rata dua kelompok berbeda secara signifikan satu sama lain. Ini adalah pendekatan statistik inferensial yang memfasilitasi pengujian hipotesis. Baca lebih lanjut digunakan ketika ukuran sampel kurang dari 30 dan kumpulan data mengikuti distribusi-t. Varians populasi tidak diketahui oleh peneliti. Rumus diberikan sebagai berikut:

Hipotesis Null: H ₀: μ = μ ₀

Hipotesis Alternatif: H ₁: μ>μ ₀

Representasi x̄, μ, dan n sama dengan yang dinyatakan untuk uji-z. Huruf ‘s’ mewakili standar deviasi sampel.

c) Uji-F

Rumus F-test-F-testF-test digunakan untuk melakukan uji statistik yang membantu orang yang melakukan tes dalam menemukan apakah dua kumpulan populasi yang memiliki distribusi normal dari titik data mereka memiliki standar deviasi yang sama atau not.read more memeriksa apakah ada perbedaan antara varian dari dua sampel atau populasi atau tidak. Rumus diberikan sebagai berikut:

mana,

d) Interval kepercayaan

Ini menyarankan kisaran di mana estimasi akan jatuh jika tes dilakukan pada populasi. Ketika interval kepercayaan tinggi, seseorang dapat menyatakan dengan yakin bahwa hasil sampel mencerminkan perilaku populasi.

Contoh

Mari kita perhatikan contoh statistik inferensial.

Pak A ingin membuka kedai kopi di New York, USA. Untuk merancang menu yang sesuai, survei dilakukan terhadap 300 warga dengan tujuan mengetahui selera dan preferensi mereka. Survei mencakup orang-orang dari berbagai kelompok usia, jenis kelamin, dan kelas pendapatan. Setelah menerapkan alat statistik inferensial, hasilnya dinyatakan sebagai berikut:

70% wanita menyukai caramel macchiato.
50% dari total penduduk menyukai café mocha.
Hampir 100% orang dewasa menyukai kopi Americano.
25% remaja menyukai café latte.

Dengan hasil ini, Tn. A yakin bahwa memasukkan semua jenis kopi di atas akan membawa pelanggan yang beragam ke tokonya. Selain itu, Mr. A juga ingin menambahkan rasa baru yang inovatif untuk memberikan pengalaman minum yang kaya kepada pelanggannya.

Statistik Inferensial vs Statistik Deskriptif

Perbedaan antara statistik inferensial dan deskriptif tercantum sebagai berikut:

Pembeda	Statistik Inferensial	Statistik deskriptif
Definisi	Ini membantu membuat kesimpulan tentang populasi dari mana sampel yang representatif telah diambil.	Ini menggambarkan kumpulan data dengan menunjukkan ringkasan poin data.
Alat untuk analisis	Alat yang digunakan adalah analisis regresi dan uji hipotesis.	Alat yang digunakan adalah ukuran dispersi (jangkauan dan standar deviasi) dan tendensi sentral (mean, median, dan modus).
Ketakpastian	Ada ketidakpastian karena perilaku populasi yang tidak diketahui diprediksi dari hasil sampel yang diketahui. Ketidakpastian ini tercermin dalam kesalahan sampling.	Tidak ada ketidakpastian saat menggambarkan titik data yang sebenarnya telah diukur.
Penerapan	Ini digunakan ketika setiap titik data populasi tidak dapat diperiksa dengan mudah.	Ini digunakan ketika ringkasan numerik atau representasi grafis dari titik data diperlukan.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa itu statistik inferensial?

Statistik inferensial memungkinkan pengumpulan sampel yang representatif dari populasi dan memastikan perilakunya melalui analisis.

Apa itu statistik inferensial dalam penelitian?

Dalam penelitian, statistik inferensial digunakan untuk mempelajari kemungkinan perilaku suatu populasi. Kesimpulan diambil dari data sampel yang tersedia. Setelah sampel dipilih, peneliti dapat menerapkan alat statistik inferensial apa pun tergantung pada tujuan penelitian.

Apa saja jenis statistik inferensial?

Jenis statistik inferensial meliputi:
• Analisis regresi: Ini terdiri dari regresi linier, regresi nominal, regresi ordinal, dll.
• Uji hipotesis: Ini terdiri dari uji-z, uji-f, uji-t, analisis varians (ANAVA), dll.

Mengapa kita menggunakan statistik inferensial?

Statistik inferensial digunakan untuk alasan berikut:
• Untuk mempelajari sampel dengan menerapkan alat yang diinginkan • Untuk membuat generalisasi tentang populasi dari mana sampel diambil • Untuk memprediksi perilaku populasi dengan akurat

Artikel yang Direkomendasikan

Ini telah menjadi panduan untuk Statistik Inferensial dan definisinya. Di sini, kami menjelaskan jenis, contoh, dan kapan menggunakannya. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang statistik dari artikel berikut –