Langkah-langkah deskriptif

Artikel ini menjelaskan apa itu ukuran deskriptif dalam statistik dan apa saja ukuran deskriptif itu. Selain itu, Anda akan dapat mengetahui bagaimana ukuran deskriptif dihitung.

Apa yang dimaksud dengan ukuran deskriptif?

Ukuran deskriptif adalah parameter statistik yang digunakan untuk menggambarkan sekumpulan data. Artinya, dalam statistik, ukuran deskriptif digunakan untuk merangkum sekumpulan data.

Ukuran deskriptif diklasifikasikan menjadi empat jenis:

• Pengukuran tendensi sentral
• Pengukuran dispersi
• Pengukuran posisi
• Pengukuran bentuk

Pengukuran tendensi sentral

Ukuran tendensi sentral , atau ukuran sentralisasi , adalah ukuran statistik yang menunjukkan nilai sentral suatu distribusi. Dengan kata lain, ukuran tendensi sentral digunakan untuk menemukan nilai yang mewakili pusat suatu kumpulan data.

Ukuran tendensi sentral adalah:

• Rata-rata : Ini adalah rata-rata dari seluruh data dalam sampel.
• Median : Merupakan nilai tengah seluruh data yang diurutkan dari terkecil hingga terbesar.
• Mode : Ini adalah nilai yang paling sering diulang dalam kumpulan data.

Untuk melihat contoh bagaimana pengukuran statistik ini dihitung, klik di sini:

Pengukuran dispersi

Ukuran penyebaran adalah jenis ukuran deskriptif yang menunjukkan penyebaran suatu kumpulan data. Oleh karena itu, ukuran penyebaran digunakan untuk menilai tingkat penyebaran data dalam suatu sampel.

Ukuran penyebaran disebut juga ukuran variabilitas atau ukuran penyebaran .

Langkah-langkah penyebarannya adalah sebagai berikut:

• Deviasi standar (atau deviasi standar)
• Perbedaan
• Koefisien variasi
• Rapi
• Jarak interkuartil
• Perbedaan sedang

Setiap ukuran sebaran mempunyai rumusnya masing-masing, jadi agar artikel ini tidak terlalu panjang, semuanya sudah dijelaskan pada artikel tertaut berikut ini. Selain itu, Anda akan dapat melihat contoh penghitungan metrik deskriptif jenis ini.

Pengukuran posisi

Metrik posisi adalah ukuran statistik yang melaporkan struktur kumpulan data. Dengan kata lain, pengukuran posisi membantu Anda mengetahui seperti apa kumpulan data itu.

Meskipun kelihatannya aneh, ukuran tendensi sentral juga dianggap sebagai ukuran posisi karena memberikan informasi tentang posisi sentral dari rangkaian data, meskipun ada lebih banyak ukuran posisi. Atau, dengan kata lain, ukuran posisi mencakup ukuran tendensi sentral.

Faktanya, pengukuran posisi diklasifikasikan menjadi pengukuran posisi sentral dan pengukuran posisi non-pusat, tergantung pada posisi yang ditentukannya.

Jadi, pengukuran posisinya adalah sebagai berikut:

• Pengukuran posisi tengah : Menunjukkan nilai sentral suatu distribusi.
  • Mean : merupakan rata-rata seluruh data dalam sampel.
  • Median : Merupakan nilai tengah seluruh data yang diurutkan dari terkecil hingga terbesar.
  • Mode : merupakan nilai yang paling banyak muncul pada dataset.
• Pengukuran posisi non-pusat : Bagilah kumpulan data menjadi beberapa bagian yang sama.
• Kuartil – membagi sampel data menjadi empat bagian yang sama.
• Kuintil : Pisahkan data menjadi lima bagian yang sama.
• Desil : Bagilah kumpulan data menjadi sepuluh interval dengan lebar yang sama.
• Persentil : Bagilah data menjadi seratus bagian yang sama.

Anda dapat melihat bagaimana semua parameter statistik dihitung di sini:

Pengukuran bentuk

Dalam statistik, ukuran bentuk adalah indikator yang memungkinkan kita menggambarkan distribusi probabilitas menurut bentuknya. Selain itu, ukuran bentuk digunakan untuk menentukan seperti apa suatu distribusi tanpa harus membuat grafiknya.

Ada dua jenis pengukuran bentuk:

• Skewness – menunjukkan derajat simetri (atau asimetri) suatu distribusi, yaitu apakah suatu distribusi simetris atau asimetris.
• Kurtosis : Menunjukkan sejauh mana suatu distribusi terkonsentrasi di sekitar meannya, yaitu menentukan apakah suatu distribusi curam atau mendatar.

Untuk melihat bagaimana jenis metrik deskriptif ini ditentukan, klik tautan berikut: