<\/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: apa yang dianggap sebagai nilai standar deviasi yang rendah?<\/em><\/strong><\/span><\/p>\n Jawabannya: Tidak ada nilai ambang batas untuk apa yang dianggap sebagai standar deviasi “rendah”, karena hal ini bergantung pada jenis data yang Anda gunakan.<\/strong><\/span><\/p>\n Misalnya, pertimbangkan skenario berikut:<\/span><\/p>\n Skenario 1:<\/strong> Seorang profesor mengumpulkan data nilai ujian siswa di kelasnya dan menemukan bahwa simpangan baku nilai ujian adalah 7,8.<\/span><\/p>\n Skenario 2<\/strong> : Seorang ekonom mengukur total pajak penghasilan yang dipungut oleh berbagai negara di seluruh dunia dan menemukan bahwa deviasi standar dari total pajak penghasilan yang dipungut adalah $1,2 juta.<\/span><\/p>\n Standar deviasi pada Skenario 2 jauh lebih tinggi, namun hal ini terjadi karena nilai yang diukur pada Skenario 2 jauh lebih tinggi dibandingkan nilai yang diukur pada Skenario 1.<\/span><\/p>\n Artinya tidak ada satupun angka yang bisa kita gunakan untuk menentukan apakah suatu standar deviasi \u201crendah\u201d atau tidak. Itu sepenuhnya tergantung pada situasinya.<\/span><\/p>\n Salah satu cara untuk menentukan apakah deviasi standar “rendah” 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 Semakin rendah CV, semakin rendah standar deviasi dari<\/em> mean.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang profesor mengumpulkan data nilai ujian siswa dan menemukan bahwa nilai rata-ratanya adalah 80,3 dan deviasi standar nilainya adalah 7,8. CV akan dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n Misalkan profesor lain di universitas lain mengumpulkan data nilai ujian mahasiswanya dan menemukan bahwa nilai rata-ratanya adalah 70,3 dan deviasi standar nilainya adalah 8,5. CV akan dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n Meskipun standar deviasi nilai ujian pada siswa guru pertama lebih rendah, namun koefisien variasinya justru lebih tinggi dibandingkan dengan nilai ujian siswa guru kedua.<\/span><\/p>\n Artinya, variasi nilai ujian relatif<\/em> terhadap nilai rata-rata lebih tinggi pada siswa guru pertama.<\/span><\/p>\n Daripada mengklasifikasikan simpangan baku sebagai “rendah” atau tidak, kita sering kali hanya membandingkan simpangan baku antara beberapa sampel untuk menentukan sampel mana yang mempunyai simpangan baku terendah.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang profesor memberi siswanya tiga ujian dalam satu semester. Kemudian menghitung deviasi standar skor untuk setiap ujian:<\/span><\/p>\n Instruktur dapat melihat bahwa ujian 3 memiliki standar deviasi skor terendah di antara ketiga ujian tersebut, yang berarti bahwa skor ujian tersebut dikelompokkan paling dekat untuk ujian tersebut.<\/span><\/p>\n Sebaliknya, ia melihat ujian 2 memiliki standar deviasi tertinggi, artinya hasil ujian ini paling tersebar.<\/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
Perbandingan standar deviasi antar sampel<\/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":"