Bukti Statistik

Apa itu Bukti Statistik?

Bukti statistik dalam penelitian adalah kumpulan pengamatan yang telah diatur, divalidasi, dan dikumpulkan sedemikian rupa sehingga memungkinkan untuk dinyatakan dalam bentuk matematis. Dengan kata lain, ini adalah ringkasan dari pendapat kolektif atau pengamatan para ahli materi pelajaran tentang topik tertentu.

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

Menurut penelitian, data statistik dapat meningkatkan persuasif suatu argumen. Persuasifnya mencapai puncaknya ketika menggabungkan bukti statistik dan naratif. Teknik statistik membantu memperdalam pemahaman data. Bukti-bukti mengedepankan validitas dan konsistensi inferensi sebagai pembuktian hipotesis yang diajukan.

Takeaway kunci

Seseorang dapat memberikan definisi bukti statistik sebagai temuan dan kesimpulan studi yang memiliki validitas dan reliabilitas dan membantu seseorang untuk sampai pada kesimpulan mengenai suatu subjek.
Ini memahami komposisi keyakinan dan hubungan antara bagian-bagian penyusunnya. Penggunaan bukti dapat ditargetkan pada area tertentu dari sistem kepercayaan untuk memperkuat argumen. Bagian penting dari klaim atau hipotesis adalah mendapatkan informasi (kesimpulan) yang diterima oleh pihak yang berkepentingan.
Teori Frequentist dan Bayesian adalah dua teknik statistik paling umum yang digunakan untuk menghitung bukti.
Bukti ini menemukan kegunaan dalam banyak kasus. Selain mengevaluasi hipotesis, seseorang dapat menggunakan statistik untuk memperkirakan sesuatu yang tidak diketahui yang sulit atau tidak mungkin diukur.

Bukti Statistik Dijelaskan

Bukti statistik dalam penelitian sering digunakan dalam materi pelajaran untuk memberikan statistik atau informasi yang berfungsi sebagai dasar kesimpulan. Mendapatkan penerimaan informasi (kesimpulan) adalah komponen penting dari argumen atau hipotesis. Untuk itu pihak penerima harus memberikan penjelasan (justifikasi) bagaimana fakta mendukung suatu kesimpulan. Memahami kerja fungsi material dalam kerangka sistem kepercayaan sangat penting untuk itu.

Penggunaan bukti statistik bersifat kalkulatif dan strategis. Mereka dapat mendukung atau mendekonstruksi elemen keyakinan tertentu dengan memahami struktur dan hubungan antar elemen dalam sistem. Meta-analisis sering digunakan dalam menyusun data statistik untuk meminimalkan kesalahan Tipe I (positif palsu) dan kesalahan Tipe II (negatif palsu). Menggunakan Model Probabilitas Subjektif menawarkan cara untuk menggunakan data dengan mengubah probabilitas dalam keyakinan untuk meningkatkan kemanjuran suatu kasus.

Ada dua metode populer untuk mengevaluasi data: frequentist dan Bayesian. Hukum Kemungkinan mengisi kesenjangan konseptual, dan penerapannya pada teori statistik menghasilkan metodologi frequentist yang menghindari ketidakkonsistenan logis yang melekat pada metode saat ini sambil mempertahankan karakteristik mendasar yang menjadikannya alat ilmiah yang berharga.

Di sisi lain, pendekatan Bayesian menggunakan data dan hasil dari pengalaman masa lalu dan mendasarkannya pada analisis data saat ini untuk membentuk kesimpulan yang masuk akal.

Ada juga keadaan di mana bukti statistik mungkin tidak efektif. Serangkaian skenario ini disebut “kekeliruan tarif dasar”. Mereka terjadi dalam situasi di mana informasi statistik yang diberikan diterima secara umum, namun contoh yang diberikan untuk menunjukkannya bertentangan dengan tarif dasar.

Contoh

Diberikan di bawah ini adalah contoh bukti statistik yang memberi pembaca pemahaman dasar tentang konsep tersebut:

Contoh 1

John memiliki gerai pizza. Dia juga ingin membuka showroom baru di wilayah terdekat. Tujuannya di sini adalah untuk memperluas bisnis dan menarik lebih banyak pelanggan baru. Untuk tujuan ini, ia memutuskan untuk beriklan di berbagai media dan platform. Dalam hal ini, John memutuskan untuk mengiklankan terlebih dahulu di surat kabar tentang rasa pizza baru di kota. Karena alasan ini, dia perlu meninjau data sebelumnya dari kampanye iklan untuk memprediksi berapa banyak platform berbeda tempat iklan akan muncul. Jika p-value lebih tinggi dari 0,05, hasilnya tidak signifikan. Ini berarti tidak bijaksana untuk melanjutkan dengan gaya iklan sebelumnya. Oleh karena itu, contoh analisis sebelumnya ini adalah bukti statistik.

Contoh #2

Dengan harapan dapat memperbaiki bisnisnya, John ingin memberikan penawaran menarik melalui website perusahaan untuk outlet pizza yang baru. Dia memperhatikan bahwa ada peningkatan lalu lintas situs web karena perhatian yang didapat dari penawaran ini. Pada perhitungan nilai-p, ia sampai pada nilai 0,02, yang jauh di bawah 0,05, yang menunjukkan bahwa penawaran tersebut memang menarik pelanggan baru. Singkatnya, ini adalah bukti bahwa ide baru berdampak pada bisnis.

Mengapa ini Penting?

Dalam evolusi disiplin ilmu statistika, gagasan tentang bukti statistik terbukti cukup rumit. Namun, ada kepercayaan bahwa data yang dikumpulkan dengan benar mengandung informasi tentang solusi untuk masalah yang relevan secara ilmiah. Selain itu, bukti memungkinkan untuk menilai asersi yang didukung oleh data numerik dan membantu mengidentifikasi kesimpulan yang kredibel dari yang meragukan.

Selain itu, mereka juga membantu dalam hal berikut:

Mereka membantu dalam memahami keparahan situasi.
Estimasi kerentanan terhadap ancaman
Tiba di solusi yang dibutuhkan.

Penggunaan data statistik untuk mendukung asersi memiliki dampak yang signifikan pada setiap elemen. Penggunaan statistik biasanya menjelaskan konsep atau argumen. Dalam kasus tertentu, mereka memungkinkan untuk membuat keputusan yang diperhitungkan dan terinformasi dengan baik. Selain itu, dapat menunjukkan masalah dan membantu mendapatkan solusi untuk masalah tersebut. Mereka dapat memiliki dampak besar dalam masalah hukum, medis, dan sosial dan karenanya menjadi kepentingan utama.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Bukti apa yang dapat diberikan oleh analisis statistik?

Data dapat memberikan hubungan antara banyak variabel, dan analisis dapat meringkas data tersebut. Selain menguji hipotesis, statistik dapat memperkirakan hal yang tidak diketahui yang menantang atau tidak mungkin diukur.

Masalah apa yang dapat terjadi dengan pelaporan bukti statistik?

Masalah dalam pengukuran, desain studi, reproduktifitas, analisis statistik, keputusan analitis, bias kutipan, bias publikasi, interpretasi, dan penggunaan atau pengabaian matematika dasar yang tidak tepat. Kekeliruan logis, pernyataan yang tidak didukung oleh bukti, metode statistik yang tidak tepat, atau pemeriksaan kumpulan data yang salah adalah beberapa masalah utama lainnya.

Bagaimana menemukan bukti statistik?

Nilai-P, Bayesian, dan teori frequentist membantu menemukannya. Saat menghitung bukti berbasis statistik, seseorang juga dapat memperhitungkan hukum kemungkinan untuk mengatasi kesenjangan tersebut.

Apakah bukti statistik objektif?

Bersikap objektif mengacu pada membuat penilaian yang adil dan seimbang berdasarkan fakta yang dapat diverifikasi. Bukti statistik juga bertujuan untuk hal yang sama. Oleh karena itu, mereka objektif dalam memberikan pengamatan yang tidak bias.

Artikel yang Direkomendasikan

Ini telah menjadi panduan untuk bukti statistik dan maknanya. Di sini kami menjelaskan pentingnya bukti statistik, metode, contoh, dan penggunaan. Anda dapat mempelajari lebih lanjut dari artikel berikut –