1 / 19

STATISTIK DESKRIPTIF

STATISTIK DESKRIPTIF. Statistik Deskriptif. Tujuan : deskripsi setiap variabel yg diteliti . Meringkas data menjadi ukuran tengah dan variasi Data Kategori : distribusi frekuensi , persentase atau proporsi Data Kontinue : nilai Mean, Median, Mode, Sd , dll. Nilai Tengah.

amela-harrell
Download Presentation

STATISTIK DESKRIPTIF

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. STATISTIK DESKRIPTIF

  2. StatistikDeskriptif • Tujuan: deskripsisetiapvariabelygditeliti. • Meringkas data menjadiukurantengahdanvariasi • Data Kategori : distribusifrekuensi, persentaseatauproporsi • Data Kontinue: nilai Mean, Median, Mode, Sd, dll

  3. Nilai Tengah • - Mean • - Median • - Modus (Mode)

  4. Mean X = x1+x2+x3+…xn n Contoh: Ada data beratbadan lima orangdewasa 56, 62, 52, 48, 68 kg Rata-rata beratbadan lima oranginiadalah: 56+62+52+48+67 =57kg 5

  5. Sifat-sifatdari mean • Merupakanwakildarikeseluruhannilai • Sangatdipengaruhinilaiekstrem • Nilai mean berasaldarisemuanilaipengamatan

  6. Median Nilai yang terletakpadaobservasi yang ditengah, kalau data tsbtelahdisusun (array) Posisi median adalah: n+1 2 Kalaudatanyagenapposisi median terletakantara 2 nilai.

  7. Contoh: beratbadandari lima orangdewasadisusunsecaraarray, makadidapatsusunan sbb:48, 52, 56, 62, 67 kg. Posisi median padanilaiobservasiketigayaitu: 56

  8. Contoh: Beratbadandarienamorangdewasa: 48,52,56,62,67,70 kg Posisi median padanilaiobservasiketigayaitu: ke 3.4. makanilai median 56 kg + 62 kg = 59 kg 2

  9. Modus (Mode): • Nilai paling banyakditemuidalamsuatupengamatan • Makaadabeberapakemungkinan: • Tidakadanilai yang lebihbanyakdiobservasi • Ditemuisatu modus (unimodal) • Adadua modus (bimodal) • Lebihdaritiga modus (multimodal)

  10. Contoh: Beratbadandari 10 orangdewasa: 52,53,55,55,55,56,57,60,62, 62kg Dari hasilpengamatandidapatkannilai 55 munculsebanyaktiga kali, makanilai modus adalah 55 kg

  11. NilaiVariasi • Adalahnilai yang menunjukkanbagaimanabervariasinya data didalamkelompok data ituterhadapnilai rata-ratanya. • - Range • - Rata-rata Deviasi (mean deviation) • - Varian • - StandarDeviasi • - Koefisien Varian

  12. Range • Nilaiygmenunjukkanperbedaannilaipengamatan yang paling besardan paling kecil • Contohberatbadandari lima orangdewasa: 48,52,56,62,67 kg • Range adalah: 67 kg-48 kg = 17 kg

  13. Rata-rata deviasi (mean deviation) • Adalah rata-rata dari seluruh perbedaan pangamatan dibagi banyaknya pengamatan, untuk itu diambil nilai mutlaknya • Md= ∑|x – x| • n

  14. Contoh: Mean = 48+52+56+62+67= 57 kg 5 Mean deviasi = 9+5+1+5+10 =6kg 5

  15. Varian: Rata-rata perbedaan dengan nilai masing-masing observasi Rumus: V (S2) = ∑(x-x)2 n-1 Varian =81+25+1+25+100 =58 4

  16. Standar deviasi: Adalah akar dari varian. Nilai ini disebut juga “simpangan baku” Rumus: S = √v = √S2 Contoh: Standar deviasi dari data diatas: S = √58 = 7.6 kg

  17. Koefisien Varian (Coeficient Of Varian = COV) Adalah: ratio daristandardeviasiterhadapnilai mean dandibuatdalambentukpersentase. Rumus: S x 100% X Contoh: dari data diataskoefienvarian: 7,6 = 13,33% 57

  18. Kegunaankoefisienvarian: Untukperbandinganvariasiantaraduapengamatanataulebih. Nilai yang lebihbesarmenunjukkanadanyavariasipengamatan yang lebihbesar.

  19. TERIMA KASIH

More Related