Perbedaan Statistika Deskriptif dan Statistika Infarensia

Perbedaan Statistika Deskriptif  dan Statistika Infarensia 1. Statistik Statistika a Deskriptif Deskriptif (Deskri (Deskriptif ptif artinya artinya bersifat bersifat memberi memberi Gambaran Gambaran))

adalah Metode yang berkaitan dengan pengumpulan,peringkasan, penyajian data data sehi sehing ngga ga memb memberi erika kan n info inform rmas asii

Orga Organi nisa sati tion on,S ,Sum umma mariz rizati ation on and and

Pres Presen enta tati tion on of data data yang yang berk berken enaa aan n deng dengan an baga bagaim iman anaa data data dapa dapatt digamb digambark arkan an (di deskri deskripsi psikan kan)) atau di simpu simpulka lkan n , baik baik secara secara numer numerik  ik  (misalnya menghitung rata rata dan deviasi standar) atau secara grafis (dalam  bentuk tabel atau grafik), untuk memudahkan gambaran sekilas mengenai data tersebut, sehingga lebih mudah di baca dan lebih bermakna. Contoh Statistika Deskriptif: Peringkasan data dalam bentuk  1.Tabulasi Data ( Tabel ). 2. Diagram Balok ( Histogram ). 3. Diagram Kue ( Pie Chart ).

2. Statistik Statistika a Inferensia Inferensia (Infe (Inferens rensia ia artinya artinya menarik menarik Opini Opini / Kesimpulan) Kesimpulan)

adalah Metode yang berkaitan dengan Analisis Data untuk peramalan dan atau   pen penar arik ikan an kesi kesimp mpul ulan an yang yang berk berken enaa aan n deng dengan an perm permod odel elan an data data dan dan melaku melakukan kan pengam pengambil bilan an keputu keputusan san berdas berdasark arkan an analis analisis is data data , misaln misalnya ya melaku melakukan kan penguj pengujian ian Hipote Hipotesis sis,, melaku melakukan kan estima estimasi si pengam pengamata atan n masa masa mend mendat atan ang g

(esti (estima masi si

atau atau

pred predik iksi si), ), memb membua uatt

(Korelasi, Regresi ,ANOVA , Deret Waktu) dsb. Contoh Statistika Inferensia : 1.Metode Pendugaan Statistik. 2. Pengujian Hipotesis. 3.Regresi dan Korelas.

perm permod odel elan an

hubu hubung ngan an

PERBEDAAN STATISTIKA PARAMETRIK DAN STATISTIKA NONPARAMETRIK 

1. STATISTIKA PARAMETRIK 

adalah Ilmu yang mempertimbangkan jenis sebaran atau distribusi data , yaitu apakah data menyebar normal atau tidak. Pada umumnya setelah data dikumpulkan , langkah selanjutnya adalah mencari nilai tengahnya ( Mean ) dan simpangan (Variance ), kemudian di lakukan uji –z atau uji –t. Semua tindakan yang dilakukan di atas merupakan prosedur umum. Statistika Parametrik mengacu pada suatu parameter yang di punyai oleh sebuah distribusi di mana parameternya adalah nilai tengah dan simpangan.

2. STATISTIKA NONPARAMETRIK 

Adalah Prosedur Statistik yang tidak mengacu pada parameter tertentu, yaitu Statistik bebas sebaran (tidak mensyaratkan bentuk sebaran parameter    populasi baik normal atau tidak). Statistika non parametrik biasanya digunakan untuk melakukan Analisis pada data berjenis Nominal tu Ordinal. Data berjenis Nominal dan Ordinal tidak menyebar normal. Kelebihan Statistika Nonparametrik antara lain : 1. Tingkat kesalahan penggunaan prosedur Statistik Nonparametrik  relatif kecil karena Statistik jenis ini tidak memerlukan banyak  Asumsi. 2. Perhitungan yang harus di lakukan pada umumnya sederhana dan mudah,khususnya data yang kecil. 3. Konsep data Statistik Nonparametrik mudah untuk di mengerti. 4. Dapat digunakan untuk menganalisa data yang berbentuk hitungan maupun peringkat ( Rank ).

Kekurangan Statistika Nonparametrik yang paling utama adalah : 1. Hasil tidak selalu sesuai dengan yang di harapkan karena kesederhanaan perhitungannya . 2. Penggunaan Statistik Nonparametrik lebih di utamakan jika Hipotesis yang akan di uji tidak melibatkan Parameter dari Populasi.