<\/p>\n
Standar deviasi<\/strong> digunakan untuk mengukur sebaran nilai dalam suatu sampel.<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan rumus berikut untuk menghitung deviasi standar sampel tertentu:<\/span><\/p>\n \u221a \u03a3( xi<\/sub> \u2013 x batang<\/sub> ) 2<\/sup> \/ (n-1)<\/span><\/span><\/p>\n Emas:<\/span><\/p>\n Semakin tinggi nilai standar deviasi, maka semakin tersebar nilai-nilai tersebut dalam suatu sampel<\/a> . Sebaliknya, semakin rendah nilai standar deviasinya, maka semakin erat pengelompokannya.<\/span><\/p>\n Pertanyaan yang sering ditanyakan siswa adalah: berapa nilai standar deviasi yang dianggap baik?<\/em><\/strong><\/span><\/p>\n Jawabannya: Deviasi standar tidak bisa berarti \u201cbaik\u201d atau \u201cburuk\u201d, karena deviasi tersebut hanya memberi tahu kita distribusi nilai dalam suatu sampel.<\/strong><\/span><\/p>\n Juga tidak ada angka universal untuk menentukan apakah suatu standar deviasi \u201ctinggi\u201d atau \u201crendah\u201d. Misalnya, pertimbangkan skenario berikut:<\/span><\/p>\n Skenario 1:<\/strong> Seorang agen real estat mengumpulkan data harga untuk 100 rumah di kotanya dan menemukan bahwa deviasi standar harga adalah $12.000.<\/span><\/p>\n Skenario 2<\/strong> : Seorang ekonom mengukur total pajak penghasilan yang dipungut di 50 negara bagian Amerika Serikat dan menemukan bahwa deviasi standar dari total pajak penghasilan yang dipungut adalah $480.000.<\/span><\/p>\n Meskipun standar deviasi skenario 2 jauh lebih tinggi daripada standar deviasi skenario 1, unit yang diukur dalam skenario 2 jauh lebih tinggi karena total pajak yang dipungut oleh negara bagian jelas jauh lebih tinggi dibandingkan harga real estate.<\/span><\/p>\n Artinya, tidak ada satu angka pun yang dapat kita gunakan untuk menentukan apakah suatu standar deviasi \u201cbaik\u201d atau \u201cburuk\u201d, atau bahkan \u201ctinggi\u201d atau \u201crendah\u201d, karena bergantung pada situasi.<\/span><\/p>\n Salah satu cara untuk menentukan apakah suatu standar deviasi tinggi adalah dengan membandingkannya dengan rata-rata kumpulan data.<\/span><\/p>\n Koefisien variasi<\/strong> , sering disingkat CV<\/em> , adalah cara mengukur penyebaran nilai dalam kumpulan data relatif terhadap mean. Ini dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n CV = s\/ x<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n Emas:<\/span><\/p>\n Sederhananya, CV adalah rasio deviasi standar terhadap mean.<\/span><\/p>\n Semakin tinggi CV, semakin tinggi standar deviasi dari<\/em> mean. Secara umum, nilai CV yang lebih besar dari 1 seringkali dianggap tinggi.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang agen real estat mengumpulkan data harga 100 rumah di kotanya dan menemukan bahwa harga rata-rata adalah $150.000 dan deviasi standar harga adalah $12.000. CV akan dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n Karena nilai CV ini jauh lebih kecil dari 1, hal ini menunjukkan bahwa standar deviasi datanya cukup rendah.<\/span><\/p>\n Sebaliknya, misalkan seorang ekonom mengukur total pajak penghasilan yang dipungut di 50 negara bagian Amerika Serikat dan menemukan bahwa rata-rata sampelnya adalah $400.000 dan deviasi standarnya adalah $480.000. CV akan dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n Karena nilai CV ini lebih besar dari 1, berarti simpangan baku nilai datanya cukup tinggi.<\/span><\/p>\n Kita sering menggunakan deviasi standar untuk mengukur distribusi nilai pada kumpulan data yang berbeda.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang profesor memberi siswanya tiga ujian dalam satu semester. Kemudian menghitung deviasi standar skor untuk setiap ujian:<\/span><\/p>\n Hal ini memberi tahu profesor bahwa hasil ujian paling tersebar pada ujian 2, sedangkan hasil paling mengelompok pada ujian 3.<\/span><\/p>\n Standar deviasi dan kesalahan standar: apa bedanya?<\/a> Standar deviasi digunakan untuk mengukur sebaran nilai dalam suatu sampel. Kita dapat menggunakan rumus berikut untuk menghitung deviasi standar sampel tertentu: \u221a \u03a3( xi \u2013 x batang ) 2 \/ (n-1) Emas: \u03a3: Simbol yang berarti \u201cjumlah\u201d x i : nilai ke-i dari sampel x bar : Arti sampel n: Ukuran sampel Semakin tinggi nilai […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Gunakan koefisien variasi<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
\n
\n
Membandingkan deviasi standar antar kumpulan data<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n
Deviasi standar versus rentang antarkuartil: apa bedanya?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"