Contoh statistik

Oleh Benjamin anderson Agustus 2, 2023 Statistik 0 Komentar

Artikel ini menjelaskan apa saja contoh statistika. Jadi, Anda akan menemukan ciri-ciri ahli statistik sampel yang baik, contoh statistik sampel, dan konsep statistik terkait lainnya.

Apa contoh statistik?

Statistik sampel adalah ukuran statistik yang dihitung dari data dalam sampel. Oleh karena itu, statistik sampel adalah nilai yang mewakili karakteristik suatu sampel.

Statistik pengambilan sampel digunakan untuk memperkirakan parameter populasi, mendeskripsikan sampel, atau mengevaluasi hipotesis.

Misalnya, mean sampel adalah statistik sampel yang digunakan untuk memperkirakan nilai sampel suatu populasi. Dengan demikian, mean populasi dapat diperkirakan dengan menghitung statistik mean sampel.

Contoh contoh statistika

Setelah kita mengetahui pengertian statistik sampel, mari kita lihat beberapa contoh statistik sampel beserta rumusnya agar lebih memahami konsepnya.

Rata-rata sampel

Rata-rata sampel adalah rata-rata dari nilai-nilai dalam suatu sampel. Untuk menghitung mean sampel, semua nilai dalam sampel harus dijumlahkan lalu dibagi dengan jumlah total data dalam sampel. Simbol alat sampelnya adalah

$\overline{x}$

$\displaystyle\overline{x}=\frac{\displaystyle \sum_{i=1}^n x_i}{n}=\frac{x_1+x_2+\dots +x_n}{n}$

➤ Lihat: Contoh penghitungan mean sampel

Proporsi sampel

Proporsi sampel adalah rasio kasus yang berhasil dalam suatu sampel dengan ukuran sampel. Oleh karena itu, untuk menghitung proporsi sampel, jumlah keberhasilan dalam sampel harus dibagi dengan jumlah total data. Simbol proporsi sampel adalah

$\widehat{p}$

$\widehat{p}=\cfrac{e}{n}$

➤ Lihat: Contoh Contoh Perhitungan Proporsi

Penyimpangan sampel

Varians sampel adalah ukuran penyebaran yang menunjukkan variabilitas sampel statistik. Untuk menghitung varians sampel, Anda harus menjumlahkan kuadrat semua sisa sampel, lalu membaginya dengan ukuran sampel dikurangi satu. Simbol varians sampel adalah s ² .

$s^2=\cfrac{\displaystyle\sum_{i=1}^n\left(x_i-\overline{x}\right)^2}{n-1}$

➤ Lihat: Contoh penghitungan varians sampel

Properti sampel statistik

Sampel statistik harus memiliki sifat-sifat berikut:

Kelengkapan : statistik sampel mewakili parameter populasi yang sesuai.
Konsistensi : Semakin besar ukuran sampel, nilai statistik sampel semakin mendekati nilai sebenarnya dari parameter populasi.
Kecukupan : Statistik sampel merangkum semua informasi yang relevan tentang sampel.
Ketidakberpihakan : bias statistik sampel didefinisikan sebagai perbedaan antara nilai yang diharapkan dan nilai sebenarnya dari parameter. Oleh karena itu, statistik sampel harus sedapat mungkin tidak memihak.
Kesalahan minimum : perbedaan antara nilai statistik sampel dan nilai parameter sebenarnya harus seminimal mungkin.
Varians rendah : Varians statistik sampel harus rendah.
Kekokohan : Statistik sampel yang kuat adalah statistik yang, jika beberapa asumsi awal diubah, hasil statistiknya tidak berubah secara signifikan.

Contoh parameter statistik dan populasi

Di bagian ini, kita akan melihat perbedaan antara statistik sampel dan parameter populasi.

Perbedaan antara statistik sampel dan parameter populasi adalah kumpulan data yang diwakilinya. Statistik sampel adalah pengukuran yang dihitung dengan data dari sampel. Namun parameter populasi merupakan nilai yang mewakili keseluruhan populasi yang diteliti.

Secara umum, statistik sampel dan parameter populasi yang terkait dengan ukuran statistik yang sama memiliki rumus yang sama, namun mewakili konsep yang berbeda.

Karena tidak semua nilai dalam suatu populasi biasanya diketahui, parameter populasi tidak dapat dihitung. Oleh karena itu, statistik pengambilan sampel sering kali digunakan untuk memperkirakan nilai suatu parameter populasi. Untuk melihat cara melakukannya, klik tautan berikut:

➤ Lihat: Estimasi parameter populasi

Distribusi pengambilan sampel

Distribusi sampling , atau distribusi sampling , adalah distribusi yang dihasilkan dari mempertimbangkan semua kemungkinan sampel dari suatu populasi. Sederhananya, distribusi sampling adalah distribusi yang diperoleh dengan menghitung statistik pengambilan sampel dari semua sampel yang mungkin dari suatu populasi.

Misalnya, jika kita mengekstrak semua sampel yang mungkin dari suatu populasi statistik dan menghitung rata-rata setiap sampel, himpunan rata-rata sampel membentuk distribusi pengambilan sampel.

Dalam statistik, distribusi sampling digunakan untuk menghitung probabilitas mendekati nilai parameter populasi ketika mempelajari suatu sampel.

➤ Lihat: Bagaimana distribusi samplingnya?

Tentang Penulis

Benjamin anderson

Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya