Sampel statistik

Artikel ini menjelaskan apa itu sampel statistik dan kegunaannya. Anda juga akan dapat melihat perbedaan pengertian populasi dan sampel serta beberapa contoh sampel statistik. Selain itu, ini menunjukkan karakteristik yang harus dimiliki suatu sampel agar dapat mewakili.

Apa yang dimaksud dengan sampel statistik?

Sampel statistik adalah sekelompok individu dari populasi statistik. Dengan kata lain, dalam statistik, sampel adalah bagian dari populasi yang menjadi tempat dilakukannya studi statistik.

Misalnya, ketika survei pemilu dilakukan, sampel statistiknya terdiri dari seluruh masyarakat yang ditanyai.

Biasanya ketika kita ingin melakukan penelitian, kita tidak bisa mempelajari seluruh unsur yang membentuk kelompok belajar. Seperti contoh sebelumnya, tidak mungkin memeriksa setiap orang yang memberikan suara dalam suatu pemilu. Oleh karena itu, sampel biasanya dipilih untuk menganalisis hanya sebagian dari kelompok studi dan kemudian mengekstrapolasi hasilnya ke seluruh kelompok.

Hal ini dapat dicapai melalui inferensi statistik, karena memungkinkan parameter populasi ditentukan dari hasil sampel dengan margin kesalahan yang sangat kecil.

Sampel dan populasi

Dalam statistik, populasi adalah sekumpulan elemen yang memiliki karakteristik serupa yang ingin dilakukan studi statistik. Konsep ini dapat disebut sebagai populasi statistik atau sekadar populasi.

Perbedaan antara sampel statistik dan populasi statistik adalah proporsi dalam hubungannya dengan jumlah seluruh unsur penelitian, karena sampel adalah bagian dari populasi, yang mewakili semua unsur yang membentuk kelompok yang ingin dianalisis.

Oleh karena itu, ukuran sampel akan selalu lebih kecil atau sama dengan ukuran populasi.

Misalnya, jika kita ingin melakukan studi statistik mengenai proporsi suku cadang cacat yang diproduksi oleh sebuah pabrik, kita tidak akan mempelajari seluruh suku cadang yang diproduksi, namun hanya mempelajari sekumpulan suku cadang yang dipilih secara acak. Jadi, dalam hal ini populasi terdiri dari bagian-bagian yang diproduksi oleh pabrik dan sebaliknya sampel adalah seluruh bagian yang dianalisis dalam studi statistik.

Penting agar sampel yang dipilih untuk melakukan survei statistik mewakili karakteristik populasi, sehingga kesimpulan yang diambil dari sampel dapat diekstrapolasi ke seluruh populasi. Kita kemudian akan melihat bagaimana memilih individu dari sampel.

Sampel dan Pengambilan Sampel

Dalam statistik, sampling adalah proses dimana sampel dipilih dari suatu populasi. Dengan kata lain, sampling adalah suatu metode dimana sekelompok individu dipilih untuk melakukan studi statistik.

Misalnya, salah satu cara melakukan pengambilan sampel adalah dengan memilih individu secara acak. Jadi, jika kita ingin mempelajari ukuran populasi statistik, kita dapat memilih sampel penelitian dengan cara simple random sampling.

Ada beberapa metode pengambilan sampel suatu populasi, masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan. Klik tautan berikut untuk melihat apa saja jenis-jenis pengambilan sampel statistik.

Ukuran sampel

Ukuran sampel (atau ukuran sampel ) adalah jumlah individu yang menjadi sampel penelitian. Dalam statistik, ukuran sampel penting agar sampel dapat mewakili keseluruhan populasi.

Misalnya kita ingin melakukan analisis ketinggian suatu negara, kita tidak bisa menanyakan tinggi badan seluruh penduduk negara tersebut, karena surveinya akan memakan waktu lama dan biaya yang terlalu mahal. Oleh karena itu perlu dilakukan pengambilan sampel secara acak dan mewawancarai sampel yang mewakili populasi saja.

Namun, ukuran sampel suatu penelitian statistik harus cukup besar untuk mewakili karakteristik seluruh populasi. Di sisi lain, ukuran sampel tidak boleh terlalu besar, karena penelitian menjadi lebih mahal. Oleh karena itu, ukuran sampel harus sesuai, tidak terlalu besar dan tidak terlalu kecil. Anda dapat melihat cara menghitung ukuran sampel yang sesuai di sini:

Sampel representatif

Dalam statistik, sampel yang representatif adalah sampel yang cukup mewakili individu dalam suatu populasi. Dengan kata lain sampel yang representatif adalah bagian dari suatu populasi yang karakteristiknya sama dengan populasi yang diwakilinya.

Sampel survei statistik harus representatif sehingga hasil yang diperoleh dapat diterapkan pada seluruh populasi. Jika sampel yang diteliti tidak representatif, maka akan diperoleh hasil yang tidak sesuai dengan populasi sehingga dapat ditarik kesimpulan yang salah.

Cara memperoleh sampel yang representatif tidak dapat didasarkan pada pemilihan sekelompok individu secara acak, tetapi keterwakilan suatu sampel tergantung pada beberapa faktor seperti metode pengambilan sampel, besarnya sampel, margin of error, tingkat kepercayaan, dll.

Pertama, teknik pengambilan sampel yang tepat harus digunakan untuk memperoleh sampel yang representatif. Ada beberapa jenis pengambilan sampel dan masing-masing cocok untuk suatu jenis sampel, sehingga tergantung pada karakteristik populasi, sebaiknya menggunakan satu teknik pengambilan sampel atau lainnya.

Di tautan berikut Anda dapat melihat apa saja jenis pengambilan sampel dan jenis pengambilan sampel mana yang ideal untuk setiap situasi:

Selain itu, Anda harus menghindari kesalahan pengambilan sampel. Kesalahan pengambilan sampel adalah kesalahan yang dilakukan dalam proses pengambilan sampel yang menyebabkan karakteristik sampel berbeda dengan karakteristik populasi. Oleh karena itu, pendugaan parameter populasi melalui data sampel tidak tepat. Oleh karena itu, perhatian harus diberikan pada proses pengambilan sampel dan metode pengambilan sampel yang dipilih.

Kedua, sampel yang representatif harus berukuran memadai. Agar suatu sampel dapat mewakili sifat-sifat suatu populasi, jumlah observasi dalam sampel harus cukup besar. Sebaliknya, ukuran sampel tidak boleh terlalu besar karena harga penelitiannya terlalu mahal. Singkatnya, keseimbangan harus dicapai antara keterwakilan dan biaya sampel untuk memilih ukuran sampel yang ideal.

Keuntungan sampel dalam statistik

Terakhir, mari kita lihat apa keuntungan mempelajari sampel dibandingkan mempelajari seluruh populasi secara ringkas:

• Pemeriksaan sampel saja membuat studi statistik lebih mudah, karena lebih sedikit individu yang perlu dipelajari.
• Biaya ekonomi dari penelitian ini berkurang, karena biaya pengumpulan data lebih sedikit.
• Hal ini memungkinkan survei dilakukan lebih cepat karena lebih sedikit data yang perlu dikumpulkan.
• Hal ini memungkinkan dilakukannya studi statistik yang tidak mungkin dilakukan jika analisis seluruh individu dalam populasi diperlukan.