Statistik deskriptifStatistik deskriptif adalah bagian dari statistik yang mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami. Statistik deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan menge

Statistik deskriptifStatistik deskriptif adalah bagian dari statistik yang mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami. Statistik deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data atau keadaan atau fenomena. Dengan kata lain, statistik deskriptif hanya berfungsi menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan. Beberapa contoh pernyataan yang termasuk dalam cakupan statistik deskriptif, antara lain:a. Sekurang-kurangnya 15 % dari kebakaran yang terjadi di kota Payakumbuh, yang dilaporkan tahun lalu diakibatkan oleh tindakan-tindakan sengaja yang tidak bertanggung jawab.b. Sebanyak 25 % di antara semua pasien yang menerima suntikan obat tertentu, ternyata kemudian menderita efek samping obat tersebut.2. Statistik InferensialStatistik inferensial adalah serangkaian teknik yang digunakan untuk mengkaji, menaksir dan mengambil kesimpulan sebagaian data (data sampel) yang dipilih secara acak dari seluruh data yang menjadi subyek kajian (populasi). Statistik inferensial berhubungan dengan pendugaan populasi dan pengujian hipotesis dari suatu data atau keadaan atau fenomena. Dengan kata lain, statistik inferensial berfungsi meramalkan dan mengontrol keadaan atau kejadian. Berikut ini beberapa contoh pernyataan yang termasuk dalam cakupan statistik inferensial.a. Akibat penurunan produksi minyak oleh negara-negara penghasil minyak dunia, diramalkan harga minyak akan menjadi dua kali lipat pada tahun-tahun mendatang.b. Dengan mengasumsikan bahwa kerusakan tanaman kopi Toraja kurang dari 30 % akibat musim dingin yang lalu, maka harga kopi jenis tersebut di akhir tahun nanti tidak akan lebih dari 2.500 rupiah per satu kilogramnya.

DATA KUANTITATIF adalah data yang menggambarkan hasil perhitungan atau hasilpengukuran.DATA KUALITATIF atau DATA KATEGORI adalah data yang dapat dipisahkandalam beberapa kategori atau kelompok yang dibedakan oleh karakter bukan numerik.CONTOH1. Data kuantitatif: tinggi badan, nilai NEM, temperatur dalam derajat celsius, besarpenghasilan.2. Data kualitatif: jenis kelamin, profesi, temperatur dalam rasa (dingin, panas sejuk).Selanjutnya, data kuantitatif dibedakan atas data diskrit dan data kontinu.DATA DISKRIT adalah data yang banyak kemungkinannya berhingga atau terbilang.DATA KONTINU adalah data yang benyak kemungkinannya takterbilang.CONTOH1. Data diskrit: jam kerja dalam sehari (kemungkinannya: adalah 1, 2, 3, , 24),banyak telor yang dihasilkan oleh ayam betina, banyak hari libur dalam setiapbulan.2. Data kontinu: temperatur udara di berbagai tempat (kemungkinannya: semua nilaiyang ada pada interval, misalnya dari -20 derajat celsius sampai dengan 50 derajatcelsius.

1. Skala nominalAdalah skala yang semata-mata hanya untuk memberikan indeks, atau nama saja dan tidak mempunyai makna yang lain. Contoh:Data Kode (a) Kode (b)Yuni 1 4Desi 2 2Ika 3 3Astuti 4 1Keterangan: Kode 1 sampai dengan 4 (a) semata-mata hanyalah untuk memberi tanda saja, dan tidak dapat dipergunakan sebagai perbandingan antara satu data dengan data yang lain. Kode tersebut dapat saling ditukarkan sesuai dengan keinginan peneliti (menjadi alternatif b) tanpa mempengaruhi apa pun.

2. Skala ordinalAdalah skala ranking, di mana kode yang diberikan memberikan urutan tertentu pada data, tetapi tidak menunjukkan selisih yang sama dan tidak ada nol mutlak. Contoh:Data Skala Kecantikan (a) Skala Kecantikan (b)Yuni 4 10Desi 3 6Ika 2 5Astuti 1 1Skala kecantikan (a) di atas menunjukkan bahwa Yuni paling cantik (dengan skor tertinggi 4), dan Astuti yang paling tidak cantik dengan skor terendah (1). Akan tetapi, tidak dapat dikatakan bahwa Yuni adalah 4 kali lebih cantik dari pada Astuti. Skor yang lebih tinggi hanya menunjukkan skala pengukuran yang lebih tinggi, tetapi tidak dapat menunjukkan kelipatan. Selain itu, selisih kecantikan antara Yuni dan Desi tidak sama dengan selisih kecantikan antara Desi dan Ika meskipun keduanya mempunyai selisih yang sama (1). Skala kecantikan pada (a) dapat diganti dengan skala kecantikan (b) tanpa mempengaruhi hasil penelitian.

3. Skala intervalSkala pengukuran yang mempunyai selisih sama antara satu pengukuran dengan pengukuran yang lain, tetapi tidak memiliki nilai nol mutlak. Contoh:Data Nilai Mata Kuliah (a) Skor Nilai Mata Kuliah (b)Yuni A 4Desi B 3Ika C 2Astuti D 1Tabel di atas menunjukkan bahwa nilai A setara dengan 4, B setara dengan 3, C setara dengan 2 dan D setara dengan 1. Selisih antara nilai A dan B adalah sama dengan selisih antara B dan C dan juga sama persis dengan selisih antara nilai C dan D. Akan tetapi, tidak boleh dikatakan bahwa Yuni adalah empat kali lebih pintar dibandingkan Astuti, atau Ika dua kali lebih pintas dari pada Astuti. Meskipun selisihnya sama, tetapi tidak mempunyai nilai nol mutlak.

4. Skala rasioAdalah skala pengukuran yang paling tinggi di mana selisih tiap pengukuran adalah sama dan mempunyai nilai nol mutlak. Contoh:

Data Tinggi Badan Berat badanYuni 170 60Desi 160 50Ika 150 40Astuti 140 30Tabel di atas adalah menggunakan skala rasio, artinya setiap satuan pengukuran mempunyai satuan yang sama dan mampu mencerminkan kelipatan antara satu pengukuran dengan pengukuran yang lain. Sebagai contoh; Yuni mempunyai berat badan dua kali lipat berat Astuti, atau, Desi mempunyai tinggi 14,29% lebih tinggi dari pada Astuti.