STATISTIKA
Tugas di Buat untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika yang
di- Bimbing Bapak. Dr. Yuswianto
Oleh: M. Ilhamudin(08410155/D)
FAKULTAS PSIKOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI(UIN)
MAULANA MALIK IBRAHIM
MALANG
2009
TUGAS 1
1. Statistik :Catatan angka/bilangan, perangkaan; data yang disajikan
dengan angka yang diakumulasikan, ditabulasi & diklasifikasikan.
2. Statistika :Cabang dari matematika yang mengevaluasi data berangka.
3. Statistika Inferensial :Ilmu statistika yang mempelajari tata cara penarikan
kesimpulan mengenai keseluruhan data atau populasi berdasarkan sebagian
data sampel dari populasi tersebut.
4. Statistika Deduktif :Ilmu statistik yang mempelajari tata cara penjelasan
dalam memahami keseluruhan data atau populasi berdasarkan sebagian data
sampel dari populasi tersebut.
5. Statistika Induktif :Ilmu statistika yang mempelajari tata cara penarikan
kesimpulan mengenai keseluruhan data atau populasi berdasarkan sebagian
data sampel dari populasi tersebut.
6. Statistika Deskriptif :Ilmu statistik yang mempelajari tata cara pengumpulan,
penyusun dan penyajian data yang dikumpulkan dari suatu penelitian.
7. Statistika Parametric :Uji statistik yang modelnya menetapkan adanya
syarat-syarat tertentu tentang variabel rendom atau populasi yang merupakan
sumber penelitian.
8. Statistik Non Parametric :Uji statistik yang tidak memerlukan syarat-
syarat seperti pada statistic parametrik.
9. Data :Informasi yang biasanya dikumpulkan untuk tujuan tertentu
dan bentuk jamak(plurar).
10. Datum :Informasi yang biasanya dikumpulkan untuk tujuan tertentu
dan bentuk tunggal(singular).
11. Mengukur :Mengira panjang (besar, luas, tinggi).Sesuatu dengan alat
tertentu yang merupakan acuan standar sebagai perbandingan.
12. Menilai :Memperkirakan atau menentukan nilainya.
13. Populasi :Keseluruhan objek atau item yang dibatasi oleh kriteria
tertentu.
14. Sampel :Kumpulan sebagian anggota populasi yang terbentuk karena
sampling.
15. Sampling :Proses memilih sebagian dari anggota populasi.
16. Generalisasi :Suatu proses pemikiran pada tingkat konsep atau menarik
kesimpulan umum dari uji statistic.
17. Variabel :Karakteristik yang bisa memberikan sekurang-kurangnya dua
klasifikasi yang berbeda.
18. Parameter :Sebuah konstanta atau bilangan yang diperoleh dari populasi
atas dasar perhitungan matematis tertentu.
19. Analisis :Pengkajian terhadap suatu peristiwa untuk mengetahui
keadaan yang sebenarnya secara menyeluruh dan mendalam.
20. Sintesis :Rumusan jawaban sementara.
21. Kesimpulan :Keputusan yang diperoleh berdasarkan metode berfikir
induktif atau deduktif.
22. Menafsir :Melakukan penelitian yang dari data yang diperoleh.
23. Meramal :Menduga atau menelaah dari peristiwa penting.
24. Signifikan :Mendekati kebenaran yang mutlak secara statistic.
25. Probabilitas :Derajat kemungkinan sebuah peristiwa terjadi atau terulang
kembali.
26. Random :Perhitungan secara acak atau tidak teratur.
27. Mean :Nilai lanjutan antara dua ekstrim; (titik) pertengahan (antara
ujung yang ektrim).
28. Median :Nilai yang letaknya ditengah atau rata-rata dari dua nilai
pengamatan yang berbeda ditengah bila jumlah pengamatan genap.
29. Modus :Nilai atau angka yang sering muncul.
30. Standar Deviasi :Perhitungan standar penyimpangan.
31. Varian :Nilai tertentu dari suatu variable.
32. Distribusi :Sebaran data.
33. Distribusi Frekuensi :Pengelompokan data yang menunjukkan jumlah
anggota tiap kelompok dengan ciri tertentu yang sama.
34. Diagram :Gambar berupa grafik yang memperlihatkan atau menerangkan
sesuatu.
35. Grafik :Gambar yang berupa grafik, bagan, peta atau diagram yang
menunjukkan hubungan antra beberapa kelompok jumlah mengenai suatu
data.
36. Skewness :Mengukur tingkat kecondongan kurva.
37. Kurtosis :Bentuk kurva statistic.
38. Berfikir Induktif :Pola fikir dalam khusus ke umum.
39. Berfikir Deduktif :Pola fikir dalam umum ke khusus.
40. Logika :Prinsip pikiran atau jalan pikiran yang masuk akal.
41. Ilmu :Pengetahuan tentang suatu bidang yang disusun secara
bersistemmenurut metode tertentu.
42. Pengetahuan :Tersingkapnya suatu kenyataan kedalam jiwa hingga tidak ada
keraguan terhadapnya.
43. Verifikasi :Pengecekan kembali atas hasil uji statistic.
44. Empiris :Fakta atau data yang mendekati kenyataan.
45. Teori :Perangkat dari proposisi yang mempunyai kolerasi yang telah
terbukti atau teruji kebenarannya.
46. Konsep :Generalisasi dari karakteristik yang sama.
47. Indikator :Segala suatu yang memberikan indikasi.
48. Hipotesis :Teori sementara untuk menjelaskan atau menjadi dasar
daripada situ fakta yang dialami.
49. Ilmiah :Suatu yang berhubungan dengan pengetahuan.
TUGAS 2
Skala Nominal
1. Jauh-dekat
2. Besar-kecil
3. Panjang-pendek
4. Tinggi-rendah
5. Luas-sempit
6. Kuat-lemah
7. Keras-lunak
8. Terang-gelap
9. Menang-kalah
10. Sehat-sakit
Skala Ordinal
1. Dingin, sedang, panas
2. Semester 1,3,5,7
3. Anggota, Sekretaris, ketua
4. Guru, tata usaha, Kepala Sekolah
5. Mahasiswa, asisten dosen, dosen
6. Mahasantri, musyrif, murobbi
7. Anak, bapak, kakek
8. Karyawan, personalia, manajer
9. Hijau, kuning, kelabu
10. Merah, putih, biru
Skala Interval
1. Uang Ida Rp. 10000,00
2. Mobil Rey ada 10 unit
3. Jumlah kopi 45 gelas
4. Penjajahan Belanda 3,5 abad
5. Nilai IP mahasiswa 0,1,2,3,4
6. Kecepatan kipas angin 1,2,3
7. Nilai perlombaan 3,4,5,6
8. Baik, sedang, buruk
9. Cepat, sedang, lambat
10. Ukuran baju XL, L, M, S
Skala Rasio
1. Konsentrasi CO2 dalam ruangan
2. Konsentrasi Hidrokarbon dalam ruangan
3. Kemiringan lahan
4. Tingkat IQ anak
5. Tingkat suhu dalam tubuh
6. Tingkat kelulusan Ujian Akhir Semester
7. Tingkat inflasi negara
8. Kecepatan berkendara
9. Tingkat kecerdasan siswa
10. Kecepatan menulis
Pengidentifikasian data:
1. IP Komulatif Mahasiswa (3,5).
Termasuk kategori skala rasio.
Alasan: interval =, dan mempunyai nol (0) mutlak.
2. Hasil belajar mahasiswa (nilai A, B, C, D, E).
Termasuk kategori skala ordinal.
Alasan: sudah ada orde, bersifat kategorial dan interval ≠.
3. Nilai hasil belajar mahasiswa (nilai 0,1, 2, 3, 4, 5).
Termasuk kategori skala rasio.
Alasan: interval=, dan mempunyai nilai nol (0) mutlak.
4. Konsentrasi CO2 di ruangan 0,23 ppm.
Termasuk kategori skala rasio.
Alasan: interval =, dan mempunyai nilai nol (0) mutlak.
5. Konsentrasi HC di laboratorium 50 mg liter.
Termasuk kategori skala rasio.
Alasan: interval =, dan mempunyai nilai nol (0) mutlak.
6. Kemiringan lahan kampus UIN 5º.
Termasuk kategori skala interval.
Alasan: mempunyai orde, interval =, dan mempunyai nilai nol (0) tidak mutlak.
7. Kemiringan lahan kampus UIN 20%.
Termasuk kategori skala interval.
Alasan: mempunyai orde, interval =, dan mempunyai nilai nol (0) tidak mutlak.
8. Lebar mata mahasiswa (lebar/tidak lebar).
Termasuk kategori skala nominal.
Alasan: bersifat kategorial dan tidak ada orde.
9. Tingkat kecerdasan anak (110).
Termasuk kategori skala rasio.
Alasan: interval =, dan mempunyai nol (0) mutlak.
10. Tingkat kecerdasan emosional mahasiswa (rendah, sedang, tinggi).
Termasuk kategori skala ordinal.
Alasan: sudah ada orde, bersifat kategorial, dan interval ≠.
11. Gaya berjalan (melambaikan tangan/tidak).
Termasuk kategori skala nominal.
Alasan: bersifat kategorial, dan tidak ada orde.
12. Tingkat kehadiran kuliah (4 kali perbulan). Termasuk kategori skala rasio.
Alasan: interval =, dan mempunyai nilai nol (0) mutlak.
13. Tingkat kehadiran kuliah (aktif/tidak aktif). Termasuk kategori skala nominal.
Alasan: bersifat kategorial, dan tidak ada orde.
14. Jenis baju (kaos/kemeja).
Termasuk kategori skala nominal.
Alasan: bersifat kategorial, dan tidak ada orde.
15. Warna celana mahasiswa (hitam, coklat, abu-abu).
Termasuk kategori skala ordinal.
Alasan: sudah ada orde, bersifat kategorial, dan interval≠.
16. Kecepatan menulis (lima baris perdetik).
Termasuk kategori skala rasio.
Alasan: interval =, dan mempunyai nilai nol (0) mutlak.
17. Tingkat kelulusan ujian skirsi (memuaskan, sangat memuaskan, kumlot).
Termasuk kategori skala ordinal.
Alasan: bersifat kategorial, sudah ada orde, dan interval ≠.
18. Keadaan cuaca (panas/dingin).
Termasuk kategori skala nominal.
Alasan: bersifat kategorial, dan tidak ada orde.
19. kecepatan pesawat terbang (marc).
Termasuk kategori skala rasio.
Alasan: interval =, dan mempunyai nilai nol (0) mutlak.
20. Kecepatan kapal (30 knot).
Termasuk kategori skala rasio.
Alasan: interval =, dan mempunyai nilai nol (0) mutlak.
TUGAS 3
Data kualitatif
1. Data hobbi para anggota chearleader “YUPZ”
2. Data jadwal giliran jaga pos satpam UIN Malang
3. Data Fasilitas yang ada per lantai mabna Ibnu Rusydi Ma’had Sunan Ampel
Al’Aly
4. Daftar nama-nama pasien Puskesmas Desa Jamsaren, Kediri
5. Daftar nama-nama kepala keluaraga Desa Makmur, Semarang
6. Daftar pelajaran-pelajar-an yang disukai para siswa SD Karang Jaya
7. Struktur kepanitiaan acara Maulud Nabi MA Al Huda, Kediri
8. Data acara-acara senester 2 SMP Ma’arif, Malang beserta penanggung
jawabnya.
9. Daftar nama-nama peserta lomba 17 Agustusan Desa Singonegaran tahun
2009
10. Lomba-lomba yang dilombakan
11. Perbandingan cara hidup mahasiswa dengan siswa SMA
12. Daftar obat-obat yang tersedia di Apotek Agung, Kediri
13. Daftar fasilitas per kamar RS. Soetomo, Malang
14. Struktur Jabatan Tata Usaha SMAN 3, Malang
15. Daftar bunga-bunga terlaris tahun 2008
16. Nama-nama tempat wisata Kota Batu, Malang
17. Daftar dokter praktek umum RS. Bhayangkara, Kediri
18. Pembagian kelompok belajar Mata Kuliah Psikologi Umum II
19. Jenis panen indonesia tahun 2008
20. Fasilitas Hotel Soekarno-Hatta, Jakarta
Data Kuatitatif
1. Jumlah busung lapar Desa Junjung, Timika
2. Jumlah Pengidap HIV AIDS Indonesia tahun 2008
3. Jumlah warga Desa Jamsar8en, Kediri tahun 2009
4. Hasil penjualan tanggal 25 Januari 2009, Toko Columbia, Malang
5. Sensus penduduk Desa Jamsaren, Kediri tahun 2000
6. Jumlah Kriminalitas Kota Kediri tahun 2006
7. Jumlah penderita Diabetes Akut Desa Hunaro
8. Daftar Indeks Prestasi Mahasiswa Fakultas Psikologi UIN Malang
9. Jumlah Mahasiswa Fakulatas Tarbiyah, Unbraw, Malang
10. Jumlah Guru Honorer Kota Kediri Jawa Timur
11. Perolehan Suara Pemilihan Kepala Desa Suka Maju
12. Tingkat Inflasi Indonesia Tahun 2007
13. Tingkat pertambahan penduduk Kota Kediri 2006-2007
14. Pengeluaran Tahun 2006 CV Bintang Raya
15. Daftar nilai matematika Kelas 4A
16. Daftar nilai Bahasa Indonesia Kelas D, Faklutas Humaniora
17. Daftar presensi kelas D semester 2 tahun 2008
18. Jumlah pengangguran Kota Semarang tahun 2008
19. Jumlah Band Indonesia Tahun 2009
20. Jumlah waraga yang ikut kerja bakti 27 Februari 2009
Data Deskrit
1. Jumlah baju Ina yang berukuran XL ada 4 buah
2. Jumlah penduduk Desa Sukamaju berjumlah 1000 jiwa
3. Anggota kamar 42 mabna Ibnu Rusydi 5 orang
4. Hasil tangkapan bapak ada 25 ekor ikan dorang
5. Harga bunga anggrek Rp. 250000,00
6. SPP per semester Universitas Islam Negeri Malang Rp. 800000,00
7. Jumlah korban tewas akibat tsunami NAD ada 2000 jiwa
8. Tamu seminar nasional semuanya berjumlah 134 orang
9. Jumlah mahasiswa yang hadir pada mata kuliah psikologi 47 mahasiswa
10. Jumlah kopi yang terjual di kios 42’s SHOP tanggal 14 februari sebanyak 59
gelas
11. Jumlah kaset yang terjual pada album pertama Hijau Daun mencapai 300000
copy
12. Pelanggan Koran Jawa Pos di kota Kediri tahun 2008 mencapai 20000 orang
13. Jumlah penderita busung lapar di Desa tawang Mangu 34 anak
14. Ibu Ira melahirkan anak kembar 5
15. Kapasitas mobil Daihatsu Espass adalah 9 orang
16. Ayah mempunyai 3 motor bebek
17. Paman mempunyai 5 mobil
18. Tokoh-tokoh psikologi ada 10 tokoh
19. Istri pak Fardi 4 orang
20. Pak Erik membeli 8 buku tulis buat anaknya
Data Kontinyu
1. Indeks prestasi Ani 3,49
2. Nilai Statistika Imed 7,5
3. Kapasitas tangki bensin Honda Supra X 125 adalah 4,7 liter
4. Kecepatan Indra dalam berkendara mencapai 80,8 km/jam
5. Kadar gula dalam darah Ayah 67,6
6. Kandungan lemak dalam snack LAYS 4,35 mg/ons
7. Jarak antara Ani dan Ina 1,5 jam
8. Luas tanah sawah Pak Rusdy 4,73 Hektar
9. Kapasitas flasdisk Tyo 256,7 Mega Byte
10. Lebar ruangan halaqoh 45,7 Meter
11. Tinggi Iqbal mencapai 180,2 cm
12. Waktu yang dibutuhkan untuk mencapai puncak Semeru adalah 8,5 jam
13. Jarak antara gedung B dan gedung A 6,3 meter
14. Frekuensi Radio Jossh 99,4 Mhz
15. Untung dari hasil penjualan kopi mencapai 45,5%/harinya
16. Berat ikan hiu tangkapan Ayah 25,7 kg
17. Besar ikan lele 42,5 m²
18. Tegangan listrik suatu laptop 9,6 volt
19. Lebar jendela kamar 42 78,4 cm
20. Panjang kaos Ina 34 cm
TUGAS 4
No. Nama Fakultas Jurusan IP
1 M. Saiful Anwar Humbud BSA 3,00
2 M. Zazun Fanani Saintek Fisika 3,37
3 Velly N. Tursinei Saintek TI 3,70
4 Miftahul Ilmmi Humbud BSI 3,40
5 Nurul Hidayat Tarbiyah PAI 3,84
6 Misbahuddin A. Tarbiyah PAI 3,73
7 M. Ziaul Haq Humbud BSI 3,80
8 Abdi Putra Humbud BSI 3,30
9 Maulana Tarbiyah P. IPS 3,48
10 Ahmad Muslihin Tarbiyah PAI 3,69
11 Kurnia Anang Saintek TI 2,29
12 Achmad Wildan Humbud PBA 3,83
13 Imam Tarmiji Saintek TI 3,80
14 Zuhri Saintek TI 3,68
15 Sukron Ma’mun Humbud BSI 3,50
16 Priyo Raharjo Humbud BSI 3,91
17 Hamim Humbud BSA 3,76
18 Nurhamdani Tarbiyah PAI 2,83
19 Anang Cahyono Saintek TA 2,91
20 Rohman Humbud BSA 3,38
21 Reno Hadisika Tarbiyah P. IPS 3,01
22 Hanif Al Fanani Saintek TA 3,36
23 Muktadi Amri A. Saintek Kimia 3,52
24 Agus Sugiarto Tarbiyah PAI 3,83
25 M. Iqbal Tarbiyah PAI 3,61
Tabel Frekwensi
No. Nilai f fk
1
2
3
2
3
4
1
11
13
1
12
25
Jumlah 25
Diagram Batang
0
5
10
15
2 3 4
IP
Jumlah
Nilai IP
Diagram Garis
0
5
10
15
2 3 4
IP
Jumlah
Nilai IP
Diagram Lingkaran
2
3
4
Histogram
0
2
4
6
8
10
12
14
IP
2
3
4
Poligon
0
2
4
6
8
10
12
14
2 3 4
IP
Ogift
0
2
4
6
8
10
12
14
0 1 2 3 4 5
IP
Daftar nilai ujian matematika mahasiswa:
70 25 15 56 68 49 68 77
70 70 80 85 95 69 67 15
95 100 67 67 70 25 56 58
50 60 70 66 85 87 89 90
90 90 50 66 76 76 55 60
100 95 30 35 67 70 95 90
85 80 40 42 45 30 30 25
40 15 15 80 70 75 50 55
69 48 64 61 60 65 60 70
80 95 90 48 67 67 55 50
R= 100-15 =85
Ki= 1+3,33log15
= 1+3,92
= 4,92
= 5
i= 85/5 = 17
Tabel frekwensi
No. Interval f fk fr
1 11-20 4 4 5%
2 21-30 6 10 7,5%
3 31-40 3 13 3,75%
4 41-50 9 22 11,25%
5 51-60 10 32 12,5%
6 61-70 23 55 28,75%
7 71-80 8 63 10%
8 81-90 10 73 12,5%
9 91-100 7 80 8,75%
Jumlah 80 100%
0
5
10
15
20
25
11.-20 21-30 31-40 41-50 51-60 61-70 71-80 81-90 91-
100
Diagram Batang
Nilai
Diagram Garis
0
5
10
15
20
25
11.-20 21-30 31-40 41-50 51-60 61-70 71-80 81-90 91-100
Nilai
Diagram Lingkaran
11.-20
21-30
31-40
41-50
51-60
61-70
71-80
81-90
91-100
Histogram
0
5
10
15
20
2511.-20
21-30
31-40
41-50
51-60
61-70
71-80
81-90
91-100
Poligon
0
5
10
15
20
25
11.-20 21-30 31-40 41-50 51-60 61-70 71-80 81-90 91-100
Nilai
0
5
10
15
20
25
0 2 4 6 8 10
Nilai
TUGAS 5 Cara pertama No. Interval F xi fxi
1
2
3
4
5
6
7
8
9
11-20
21-30
31-40
41-50
51-60
61-70
71-80
81-90
91-100
4
6
3
9
10
23
8
10
7
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
-16
-18
-6
-9
0
23
16
30
28
Jumlah 80 48
X=Xo +i(fxi)
n
=55,5+10(48)
80
=61,5
Cara kedua No. Interval F Xo x fxi
1
2
3
4
5
6
7
8
9
11-20
21-30
31-40
41-50
51-60
61-70
71-80
81-90
91-100
4
6
3
9
10
23
8
10
7
15,5
25,5
35,5
45,5
55,5
65,5
75,5
85,5
95,5
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
-32
-36
-12
-18
0
46
32
60
56
Jumlah 80 96
X=Xo+i (fxi)
n
=55,5+10 (96)
80
=55,5+ 12
=67,5
Cara ketiga No. Interval F xi fxi
1
2
3
4
5
6
7
8
9
11-20
21-30
31-40
41-50
51-60
61-70
71-80
81-90
91-100
4
6
3
9
10
23
8
10
7
15,5
25,5
35,5
45,5
55,5
65,5
75,5
85,5
95,5
62
153
106,5
409,5
555
1506,5
604
855
668,5
Jumlah 80 4920
X=Efx=4920
n 80
=61,5
Data Tunggal berfrekwensi
No. Nilai (xi) f F(xi)
1
2
3
2
3
4
1
11
13
2
33
52
25 87
X=Efx=87
n 25
=3,48
=3,5
TUGAS 6 1. RATA-RATA (X)
a. Data Tunggal
X = 2 + 3 + 3 + 3 + 3,5 + 3,5 + 3,5 + 3,5 + 3,5 + 3,5 + 3,5 + 3,5 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4
+ 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 25
= 91/25 = 3,64
b. Data Tunggal Frekuensi
NO NILAI F FXi
1.
2.
3.
4.
2
3
3, 5
4
1
3
8
13
2
9
28
52
25 91
X = FXi = 91/25 = 3, 64
n
c. Data Berkelompok (Cara 1)
NO INTERVAL F X Fx
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
11 – 20
21 – 30
31 – 40
41 – 50
51 – 60
61 – 70
71 – 80
81 – 90
91 - 100
4
6
3
9
10
23
8
10
7
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
-16
-18
-6
-9
0
23
16
30
28
80 48
X = Xo + i (Fxi)
n
= 55,5 + 10 (48)
80
= 55,5 + 480
80
= 55,5 + 6
= 61,5
Data Berkelompok (Cara 2)
N
O I F Xo x Fx
1
2
3
4
5
6
7
8
9
11–20
21–30
31–40
41–50
51–60
61–70
71–80
81–90
91-100
4
6
3
9
10
23
8
10
7
15,5
25,5
35,5
45,5
55,5
65,5
75,5
85,5
95,5
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
-160
-180
-60
-90
0
230
160
300
280
80 480
X = Xo + (Fx/n)
= 55, 5 + (480/80)
= 55, 5 + 6
= 61,5
Data Berkelompok (Cara 3)
N
O INTERVAL F Xo Fx
1
2
3
4
5
6
7
8
9
11 – 20
21 – 30
31 – 40
41 – 50
51 – 60
61 – 70
71 – 80
81 – 90
91 – 100
4
6
3
9
10
23
8
10
7
15,5
25,5
35,5
45,5
55,5
65,5
75,5
85,5
95,5
62
153
106,5
409,5
555
1506,5
604
855
668,5
80 4920
1. MEAN
X = FXi = 4920/80 = 61,5
n
2. MEDIAN (Me)
a. Data Tunggal
2; 3; 3; 3; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4
Me = 4
b. Data Berkelompok
NO INTERVAL F Fk
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
11 – 20
21 – 30
31 – 40
41 – 50
51 – 60
61 – 70
71 – 80
81 – 90
91 – 100
4
6
3
9
10
23
8
10
7
4
10
13
22
32
55
63
73
80
80
Me = Bb + i n/2 – F
FMe
= 60, 5 + 10 80/2 – 32
23
= 60, 5 + 10 (8/23)
= 60, 5 + 10 (-1/2)
= 60, 5 + (-5)
= 55,5
3. MODUS (Mo)
a. Data Tunggal
NILAI FREKUENSI
2
3
3,5
4
1
3
8
13
Jumlah 25
Mo = 4
b. Data Berkelompok
NO INTERVAL F Fk
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
11 – 20
21 – 30
31 – 40
41 – 50
51 – 60
61 – 70
71 – 80
81 – 90
91 – 100
4
6
3
9
10
23
8
10
7
4
10
13
22
32
55
63
73
80
80
Mo = Bb + 2 b1
b1 + b2
= 60, 5 + 2 13
13 + 15
= 60, 5 + 2 (13/28)
= 60, 5 + 26/28
= 60, 5 + 13/14
= 847 + 13
14
= 860
14
= 61,42
1. KUARTIL
a. Data Tunggal
a. Data Tunggal
NILAI F Fk
2
3
3,5
4
1
3
8
13
1
4
12
25
Jumlah 25
� Urutan ke K1 = i (n+1) = 1 (25+1)
4 4
=26/4 = 6,5
K1 = 3 + 0,25 (4-3) = 3,25
� Urutan ke K2 = i (n+1) = 2 (25+1)
4 4
= 52/4 = 13
K2 = 3,5 + 0,5 (4-3,5) = 3,5
� Urutan ke K3 = i (n+1) = 3 (25+1)
4 4
= 78/4 = 19,5
K3 = 4 + 0,75 (4-4) = 4
b. Data Berkelompok
NO INTERVAL F Fk
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
11 – 20
21 – 30
31 – 40
41 – 50
51 – 60
61 – 70
71 – 80
81 – 90
91 – 100
4
6
3
9
10
23
8
10
7
4
10
13
22
32
55
63
73
80
80
� Urutan kelas K1 = i.n = 1.80 = 20
4 4
Bb : 30,5; n : 80; p : 10;
i :1; FK1: 10; F : 13
K1 = Bb + p i.n/4 – F
FK1
= 30,5 + 10 20 – 13 = 37,5
10
� Urutan kelas K2 = i.n = 2.80 = 40
4 4
Bb : 60,5; n : 80; p : 10;
i :2; FK2: 32; F : 38
K2 = Bb + p i.n/4 – F
FK2
= 60,5 + 12 40 – 38 = 69,2
18
� Urutan kelas K3 = i.n = 3.80 = 60
4 4
Bb : 76,5; n : 80; p : 10;
i : 3; FK3 : 22; F : 56
K3 = Bb + p i.n/4 – F
FK3
= 80,5 + 12 60 – 56 = 82,8
22
2. DESIL
a. DataTunggal
� Urutan ke D2 = i (n+1) = 2 (25+1)
10 10
= 82 = 8,2
10
D2 = 3 + 0,2 (3-3) = 3
� Urutan ke D3 = i (n+1) = 3 (25+1)
10 10
= 123 = 12,3
10
D3 = 3,5 + 0,3 (3,5-3,5) = 3,5
� Urutan ke D7 = i (n+1) = 7 (25+1)
10 10
= 287 = 28,7
10
D7 = 4 + 0,7 (4-4) = 4
� Urutan ke D8 = i (n+1) = 8 (40+1)
10 10
= 328 = 32,8
10
D8 = 4 + 0,8 (4-4) = 4
b. Data Berkelompok
� Urutan kelas D2 = i.n = 2.90 = 18
10 10
Bb : 40,5; n : 90; p : 12;
i : 2; FD2 : 10; F : 17
D2 = Bb + p i.n/10 – F
FD2
= 40,5 + 12 18 – 17 = 47,1
10
� Urutan kelas D3 = i.n = 3.90 = 27
10 10
Bb : 40,5; n : 90; p : 12;
i : 3; FD3 : 10; F : 17
D3 = Bb + p i.n/10 – F
FD3
= 40,5 + 12 27 – 17 = 52,5
10
� Urutan kelas D7 = i.n = 7.90 = 63
10 10
Bb : 76,5; n : 90; p : 12;
i : 7; FD7 : 22; F : 56
D7 = Bb + p i.n/10 – F
FD7
= 76,5 + 12 63 – 56 = 80,3
10
� Urutan kelas D8 = i.n = 8.90 = 72
10 10
Bb : 76,5; n : 90; p : 12;
i : 8; FD8 : 22; F : 56
D8 = Bb + p i.n/10 – F
FD8
= 76,5 + 12 72 – 56 = 85,2
10
3. PERSENTIL
a. Data Tunggal
� Urutan ke P23 = i(n+1) = 23(40+1)
100 100
= 943 = 9,43
100
P23 = 3 + 0,43 (3-3) = 3
� Urutan ke P37 = i(n+1) = 37(40+1)
100 100
= 1517 = 15,17
100
P37 = 3,5 + 0,5 (3,5-3,5) = 3,5
� Urutan ke P45 = i(n+1) = 45(40+1)
100 100
= 1845 = 18,45
100
P45 = 3,5 + 0,45 (3,5-3,5) = 3,5
� Urutan ke P68 = i(n+1) = 68(40+1)
100 100
= 2788 = 27,88
100
P68 = 4 + 0,88 (4-4) = 4
� Urutan ke P77 = i(n+1) = 77(40+1)
100 100
= 3157 = 31,57
100
P77 = 4 + 0,57 (4-4) = 4
� Urutan ke P88 = i(n+1) = 88(40+1)
100 100
= 3608 = 36,08
100
P88 = 4 + 0,08 (4-4) = 4
b. Data Berkelompok
� Urutan kelas P23 = i.n = 23.90
100 100
= 20,7
Bb : 40,5; n : 90; p : 12;
i : 23; FP23 : 10; F : 17
P23 = Bb + p i.n/100 – F
FP23
= 40,5 + 12 20,7 – 17 = 44,94
10
� Urutan kelas P37 = i.n = 37.90
100 100
= 33,3
Bb : 52,5; n : 90; p : 12;
i : 37; FP37 : 11; F : 27
P37 = Bb + p i.n/100 – F
FP37
= 52,5 + 12 33,3 – 27 = 59,4
11
� Urutan kelas P45 = i.n = 45.90
100 100
= 40,5
Bb : 64,5; n : 90; p : 12;
i : 45; FP45 : 18; F : 38
P45 = Bb + p i.n/100 – F
FP45
= 64,5 + 12 40,5 – 38 = 66,2
18
� Urutan kelas P68 = i.n = 68.90
100 100
= 61,2
Bb : 76,5; n : 90; p : 12;
i : 68; FP68 : 22; F : 56
P68 = Bb + p i.n/100 – F
FP68
= 76,5 + 12 61,2 – 56 = 79,3
22
� Urutan kelas P77 = i.n = 77.90
100 100
= 69,3
Bb : 76,5; n : 90; p : 12;
i : 37; FP77 : 22; F : 56
P77 = Bb + p i.n/100 – F
FP77
= 76,5 + 12 69,3 – 56 = 71,7
22
� Urutan kelas P88 = i.n = 88.90
100 100
= 79,2
Bb : 88,5; n : 90; p : 12;
i : 88; FP88 : 12; F : 78
P88 = Bb + p i.n/100 – F
FP88
= 88,5 + 12 79,2 – 78 = 89,7
12
4. STANDAR DEVIASI
a. Data Tunggal
NO NILAI Xi F Xi2F
1.
2.
3.
4.
5.
2
2,5
3
3,5
4
1
2
8
13
16
4
12,5
72
159,25
256
40 503,75
S = FXi2 = 503,75 = 3,6
n-1 40-1
b. Data Berkelompok
N
O I F Xi FXi FXi
2
1
2
3
4
5
6
7
8
5-16
17-28
29-40
41-52
53-64
65-76
77-88
89-100
1
7
9
10
11
18
22
12
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
-4
-21
-18
-10
0
18
44
36
16
63
36
10
0
18
88
108
90 45 339
S = i n FXi2 - ( FXi)
2
n (n-1)
= 12 90.339 - 452
90 (90-1)
= 12 30510-2025
8010
= 12 (28485/8010)
= 12.1,9 = 22,8
TUGAS 7
⇒ Diketahui (Data Berkelompok)
• Standar Deviasi (S) = 22,8
• Mean (X) = 64,5
• Sampel = 1000 Mahasiswa
⇒ Ditanyakan
1. Berapa jumlah mahasiswa yang nilainya > 64,5?
2. Berapa jumlah mahasiswa yang nilainya < 40?
3. Berapa jumlah mahasiswa yang nilainya 64,5 – 75?
4. Berapa jumlah mahasiswa yang nilainya 70 – 85?
⇒ Jawaban
1. Nilai > 64, 5
Jumlah mahasiswa = 1000
Z>64,5 = 50/100 x 1000 = 500 mhs
2. Nilai < 40
Z64,5 – 40 = 40 – 64,5 = 24,5 = 1, 07
22,8
Z1,07 = 35,77%
35,77/100 x 1000 = 357,7 = 358 mhs
3. Nilai < 64,5 – 75
Z64,5–75 = 64,5–75 = 10,5/22,8 = 0,46
22,8
Z0,46 = 17,72%
17,72/100 x 1000 = 177,2 = 177 mhs
4. Nilai < 70 – 85
Z64,5–70 = 64,5–70 = 0,5/22,8 = 0,24
22,8
Z0,24 = 9,48%
Z64,5–85 = 64,5–85 = 20,5/22,8 = 0,89
22,8
Z0,89 = 31,33%
Z70–85 = Z64,5 – 85 – Z64,5 – 70
= 31,33% – 9,48%
= 21,85%
21,85/100 x 1000 = 218,5 = 218 mhs
Taraf-taraf Pengukuran Dalam takaran berat, biasanya kita tahu bahwa 40 pon adalah dua kali dari 20
pon, dan berbeda dengan antara 10 pon dan 20 pon adalah sama halnya yang dengan
antara pon 60 dan 70. bagaimanapun, kalau kita meletakkan regu baseball dalam
urutan berdiri mereka di dalam liga, kita tidak boleh memikirkan bahwa angka dua
pasukan adalah dua kali seburuk angka dari pasukan sesuatu, atau pun akan kita
harapkan yang perbedaan di bintang jasa di antara yang pertama dan pasukan detik
seharusnya sama halnya yang di antara detik dan pasukan ketiga. Ini nyata bahwa
angka yang punya satu arti berbeda di kedua-duanya keadaan. Perbedaan di
pemakaian dari angka telah diperjelas oleh identifikasi dari empat skala macam-
macam utama dari pengukuran.
Beberapa variabel adalah kwalitatif pada sifat alami mereka, apabila
dibandingkan kwantitatif. Antara lain, adalah kedua kategori dari jenis kelamin yaitu
laki-laki dan perempuan. jenis warna dari keju, dan pihak dari afiliasi
kenegaraan(partai politik) adalah contoh lain dengan kwalitatif, atau categorial
variabel. Beberapa kategori dari variabel seperti itu dikatakan untuk mendasari satu
skala nominal. Prinsip pokok dari skala nominal adalah sebagai kesamaan; semua
observasi ditempatkan pada kategori yang sama dipertimbangkan padanan. Pada
bentuk murni dari skala ini, ada tidak ada pertanyaan tentang kategori sesuatu
mempunyai lebih terkait yang berkualitas; mereka hanya berbeda. Angka biasanya
mengidentifikasi kategori dari satu skala tertentu, misalnya, angka keju 1, angka keju
2, dsb. Angka mempergunakan dengan cara ini hanya satu gant untuk sebut dan servis
hanya untuk penggunaan dari identifikasi. Kalau satu pemain bola memakai nomor
punggung 10 sementara pemain lain nomor 20 di situ adalah tidak ada implikasi
bahwa pemain satu "lebih dari" pemain yang lain, biarkan sendiri bahwa yang dia
punya "dua kali sebanyak" dari sesuatu.
Pada tingkat komleksitas selanjutnya adalah skala ordinal pada type
ukuran ini, angka digunakan untuk megidentivikasi urutan besarnya observasi-
observasi. Oleh karena itu, seorang pengawas dapat menyatakan pandangannya
mengenai kompetensi dari tujuh pekerja dengan mengatur mereka berdasarkan urutan
kepantasan untuk bekerja. Hubungan dasar yang ditunjukkan melalui penggunaan
angka-angka pada cara ini adalah “lebih besar dari pada”. Dianara orang-orang yang
memiliki rangkaing 1, 2, dan 3, seorang yang ada pada rangking utamamempunyai
kepantsan untuk bekerja lebih besar dari pada yang duduk di rangking dua, begitu
juga sesorang yang ada pada tingkat kedua, begitu juga seorang yang ada pada
peringkat kedua mempunyai kepantasan bekerja daripada seorang yang duduk di
peringkat ke tiga. Bagaimanapun juga, tidak ada yang menunjukkan tentang besarnya
perbedaan kepantasan diantara langkah-langkah yang berdekatan kepada skala.
Perbedan kepantasan bekerja anatar pekerjaan pertama dan kedua mungkin besar atau
kecil, dan tidak perlu sama dengan pekerjaan kedua dan ketiga lebih jauh, tidak ada
yang menunujkkan tentang tingkat absolute dari kepantasan: tujuan pekerja tersebut
biasa dikatakan sempurna atau amalh semuanya biasa saja.
Tingkat utama selanjutnya adalah skala interval. Skala ini mempunyai sifat
seperti skala ordinal, tetapi dengan kemurnian lebih lanjut (orisinalitas skala) yang
mana jarak dari angka-angka yang berdekatan mepunyai arti. Contoh, dari type ini
adalah skala kalender tahunan dan derajat temperature dan fahrenhait atau skala
centigrade. Kita bisa berasumsi pada saat waktu berlalu diantara 1910 dan 1920
seperti pada 1940 dan 1950. Interval yang diberikan (conoh: 10 tahun) digunakan
untuk mewakili perbedaan yang sama pada karakteristik yang diukur (waktu) terlepas
dari lokasi interval tersebut disepanjang skala ukuran.
Ketika pada ukuran tingkat ini, seorang mungkin berbicara
denganpenuh arti tentang rasio diantara dua ukran. Contoh, seorang mungkin dua kali
sebanyak waktu yang berlalu diantara dua ukuran. Contoh, seorang mungkin
mengatakan dua kali sebanyak waktu yang berlalu diantara 1940dan 1950 seperti
diantara 1900 dan 1910. Meskipun begitu, bukan tidak mungkin untuk berbicara
dengan penuh arti tentang rasio diantara dua ukuran. Contoh, adalah tidak bearati
untuk menyatakan bahwa temperature 1000 (centigrade) dua kali lebih panas dari yang
temperature 500 atau peningkatan temperature dari 90
0 ke 99
0 yang merupakan
kenaikan 10%. Alasan dari penjelasan di atas bahwa poin 0/zero diputuskan dengan
sekehendak hasil dan tidak bedasarkan tidak adanya (absen) panas. Poin tersebut di
ilustrasikan pada gambar 2.1. Pada bagian pertama dari ilustrasi ini menunujuk tiga
emperatur derajat centigrade: 00, 50
0, dan 100
0. Hal yang mearik untuk dipikir
adalah1000 dua kali lebih besar dari 50
0. Bagaimanapun, nilai dari 0 (zero) pada skala
ini benar-benar suatu poin petunjuk yang dibuat sewenang-wenang. Bagian kedua
dari ilustrasi tiga temperature serupa pada derajat Kelvin. Skala ini menggukan unit
yang sama untuk intervalnya. Contoh : 50 derajat dari perubahan temperature serupa
pada kedua skala. Bagaimanapun juga, skala Kelvin memiliki 0 absolut (abscolute
zero), yang menunjukkan ketidakadaan panas. Nilai-nilai 500 dan 100
0 pada skala
centigrade adalah 3230 dan 373
0, secara berturut-turut, pada skala Kelvin. Sedikit ilmu
beritung menunjukkan 500 dari 323
0 dikarenakan oleh factor 1.15 daripada factor 2.
(halaman 16-17)
Skala rasio memiliki sifat dari skala interval dan juga memilki
tambahan sifat 0 absolut (absolute zero). Temperature diukur pada skala Kelvin,
panjang (Kelvin), berat (Kelvin) dan ukuran waktu yang berlalu, contoh : umur, tahun
pengalaman dan reaksi waktu adalah contoh dari ukuran type ini. Tidak ada perbedaan
antara 40 in dan 41 in yang dianggap serupa dengan 80 dan 81 in, tetapi juga benar
dikatakan bahwa 80 in dua kalilebih panjang dari 40 in.
Karakteristik dari empat skala pengukuran diringkas di tabel 2.1. Tabel 2.1 Taraf dari Pengukuran dan Karakteristik Mereka
Skala nominal Hanya kategori kulitatif, observasi-observasi digolongkan kedalam
beberapa kategori dengan perinsip equivalent. Kategori-kategori
berbeda satu dengan yang lain hanya pada sifat kualitatif. Contoh :
warna mata.
Skala ordinal Observasi-observasi diberi peringkat berdasarkan yang paling
besar/penting. Peringkat angka menyatakan hubungan “lebih
daripada” tetapi dengan tidak ada implikasi tentang seberapa besar.
Contoh : pekerja dikelompokkan berdasarkan urutan (order)
kepantasan.
Skala interval Nilai-niai dari angka yang ditetapkan mengindikasikan urutan
kepantasan dan dengan penuh arti merefleksikan jarak yang relative
diantara poin-poin sepanjang skala. Interval yang diberikan ukuran-
ukuran memiliki makna yang sama pada setiap poin di skala
tersebut. Contoh : temperature pada derajat centigrade
Skala rasio Skala ini memiliki sifat yang sama dengan skala intervaldan 0
absolut atau absolute zero. Rasio antara ukuran-ukuran mempunyai
arti tersendiri. Contoh : panjang.
2.8 Taraf dari Pengukuran dan Masalah dari Perlakuan Data Statistik
Satu pemahaman dari jenis utama dari skala pengukuran menyediakan satu
kerangka untuk masalah tertentu pemahaman pada penafsiran dari data. Di psikologi
dan Pendidikan, seperti halnya pada pengetahuan tingkah laku yang lain, banyak
pengukuran umum tidak dapat dipertunjukkan untuk mempunyai hak milik penuh dari
skala interval atau rasio. Satu IQ dari nol tidak berarti bahwa orang tidak punya
kecerdasan, tapi hanya yang dia dapat tidak ada menjawab pertanyaan paling
sederhana pada test. Ini boleh sungguh pertanyaan itu dapat ditemukan yang yang
akan membedakan di antara pegawai rendahan statis derajat inteligen. Dengan cara
yang sama, ini tidak tertentu di perbedaan dari sepuluh IQ menunjuk mencerminkan
perbedaan yang sama di kemampuan pada lokasi berbeda pada skala. Althought
beberapa coba bermanfaat telah dibuat, ini tersisa bahwa kami tidak mampu untuk
memikirkan apapun secara menyeluruh setelan kepuasan dari operasi untuk
mengatakan kami kemudian alat dari pengukuran tal telah dibangun sehingga ketika
dengan tegas untuk mempunyai acheived taraf interval dari pengukuran.
Untuk mengutip contoh lain, satu test ejaan, atau apapun perampungan biasa
testa (meliputi pengujian dipersiapkan untuk kelas perguruan tinggi) hampir bisa
dipastikan tidak mempunyai satu suhu nol mutlak. Sejumlah nol di berarti ejaan itu
orang tidak dapat jawab pertanyaan paling sederhana, tapi pertanyaan lebih mudah
problably berada. Pada waktu yang sama, tidak jelas itu test demikian punya hak milik
dari pengukuran sesuai dengan samakan interval.
Kami harus, oleh sebab itu, waspada kepada keperluan untuk melawan
beberapa dalil salah tapi goda, seperti itu dakwaan seseorang itu dengan satu IQ dari
150 adalah dua kali seterang sesuatu dengan satu IQ dari 75, atau yang perbedaan di
antara titik 15 dan 25 pada satu test ejaan seharusnya mewakili kenaikan yang sama di
kemampuan ejaan sebagai perbedaan di antara sejumlah titik 30 dan 40 pada test yang
sama. Di psychologicalmeasuremant, masalah ini mungkin particulary kritis ketika
satu test tidak mempunyai cukup "teratas" atau "bawah" untuk membuat pembedaan
cukup antara group terukur. Antara lain, bayangkan satu test kemampuan yang mana
punya maksimum score mungkin dari 50 titik, dan yaitu juga mudah bagi group
terukur. Di antara dua individu yang membuat skore 50 titik, score untuk sesuatu
mungkin menandai taraf maksimumnya dari pencapaian, tapi orang kedua dengan
score yang sama mungkin mampu dari satu banyak tingkat yang lebih tinggi kinerja:
alat ukur hanya tidak cakap hanya tidak cakap dari ini pertunjukan.
“Menskalakan masalah dapat kadang-kadang menyebabkan sakit kepala di
penafsiran dari hasil penelitian. Pertimbangkan, antara lain, masalah untuk
mengevaluasi satu cara ejaan pengajaran. Kami mau ketahui apakah cara dari
efektivitas diferensial untuk murid terang dan tumpul. Kami memilih dua group
demikian, ukur kinerja ejaan mereka sebelum dan setelah pajanan ke metoda
pengajaran, dan mempertimbangkan bandingkan keuntungan rata-rata dibuat oleh
sesuatu menggolongkan dengan itu terbuat oleh yang lain. Tapi, kalau kedua-duanya
group tidak mulai pada taraf yang sama (dan mereka hampir bisa dipastikan tidak
akan di pembahasan ini), kami berada di dalam satu posisi lemah untuk
membandingkan keuntungan kecuali jikanya adalah kemungkinan untuk
mengasumsikan bahwa satu keuntungan tertentu di sesuatu tunjuk pada skala
pengukuran mewakili peningkatan yang sama di kemampuan sebagai satu sama
sejumlah peroleh pada lain bagian dari skala. Singkatnya, kami harus mampu untuk
mengasumsikan satu skala interval untuk yakin bahwa kami dapat membuat satu
seluruhnya penafsiran masuk akal dari perbandingan dari keuntungan. Kami adalah
yang sudah disarankan untuk menjadi allert ke masalah skala kemungkinan. Syukur,
berat dari bukti menyarankan itu di paling keadaan, interpretability dari hasil data
statistik dengan serius dijadikan tidak mampu oleh ketidak-pastian dari taraf dari
acheived pengukuran.
5.12 Rata-rata dengan Bagian Jenis Berkombinasi
Ini kadang kala terjadi bahwa berarti diketahui untuk beberapa bagian
jenis,dan ini diinginkan untuk menemukan rata-rata dari semua tha membuat skore
ketika bagian jenis disatukan. Kita dapat memulai baru,jumlahkan semua nilai,dan
devide oleh total angka dari kasus. Bagaimanapun,penjumlahan dari nilai dapat
diekspresikan sebagai penjumlahan dari penjumlahan bagian jenis,dan penjumlahan
dari semua kasus dapat diekspresikan sebagai penjumlahan dari kasus pada beberapa
bagian jenis. Dengan demikian:
Dimana: apakah rata-rata dari berkombinasi ditrbution dan adalah nilai dari
yang pertama dan bagian jenis detik dan adalah angka dari nilai di
yang pertama dan bagian jenis detik.
Sekarang sejak,ini mengikuti tersebut. Similiarly. Mengganti ekspresi padanan ini
untuk dan pada pembilang dari rumus di atas,kita punya:
Ke ilustrasi,soppose dua group telah diberikan test yang sama dan maen dari
masing-masing group diketahui:
Catat rata-rata itu dari group berkombinasi lebih dekat ke rata-rata dari yang
pertama group (X) dibandingkan ke tersebut detik (Y). Perbuatan ini sanse,karena di
situ jadilah lebih nilai di yang pertama group dibandingkan pada detik. Kalau semua
bagian jenis adalah berlandaskan yang sama nmber dari kasus,rumus 5.4 bukan
diperlukan;tidak arti berat dari berarti bagian jenis akan beri nilai benar.
5.13 Ciri-ciri ukuran tendensi pusat : ringkasan
Mean(rata-rata)
1. mau mendengarkan kepada posisi yang tepat dari tiap mencetak (prestasi)
distribusi.
2. sisanya menunjuk distribusi.
3. titik tentang yang mana pen;jumlahan penyimpangan negatif yang sama
yang penyimpangan positif.
4. [yang] lebih sensitip ke score ekstrim dibanding angka median dan gaya.
5. suatu indikator kecondongan ketika digunakan conjuction dengan angka
median.
6. ukuran yang (mana) terbaik mencerminkan total score.
7. [yang] digunakan, secara implisit, di (dalam) prosedur statistik [maju/lanjut].
8. paling sedikit yang sensitip ke fluktuasi sampling di bawah keadaan biasa.
Median(nilai tengah)
1. yang titik score membagi yang bagian atas separuh score dari yang lebih
rendah separuh.
2. responsive sebanyak score di atas atau di bawah nilai nya, tetapi bukan kepada
penempatan tepat mereka.
3. lebih sedikit yang di/terpengaruh oleh score ekstrim dibanding rata-rata.
4. kadang-kadang suatu pilihan lebih baik dibanding rata-rata untuk distribusi
[yang] skewed.
5. bukan sebagai bermanfaat seperti rata-rata untuk bermaksud di luar tingkatan
discription.
6. lebih mudah untuk mengkalkulasi dibanding rata-rata secara sederhana satuan
score [diperintah/ dipesan].
7. sedikit banyak(nya) lebih tunduk kepada fluktuasi sampling dibanding rata-
rata.
8. satu-satunya yang ukuran yang relatif stabil dapat ditemukan untuk distribusi
terbuka.
Modus(nilai mayoritas)
1. yang ditentukan oleh paling sering terjadi score, atau interval kelas yang berisi
yang paling besar jumlah kasus.
2. [yang] lebih yang di/terpengaruh oleh pilihan interval kelas dibanding lain
ukuran.
3. kadang-kadang tak satu titik unik pun di (dalam) distribusi.
4. tunduk kepada fluktuasi sampling substansiil.
5. useful untuk pekerjaan persiapan atau keras/kasar/kejam.
6. mudah untuk memperoleh.
7. tentang penggunaan [kecil/sedikit] di luar discriptive mengukur.
8. satu-satunya ukuran cocok untuk data suatu nominal( categorial) karakter.
*Ciri-ciri pengukuran variable : ringkasan
Perbedaan adalah:
1. rata-rata [penyiku/ lapangan] penyimpangan score [yang] mereka berarti.
2. suatu kwantitas menyatakan unit score squared.
3. tentang penggunaan [kecil/sedikit] di tingkatan statistik deskriptif.
4. penting kesimpulan statistik.
Standar deviasi adalah :
1. akar dua perbedaan.
2. digambarkan dalam kaitan dengan penyimpangan dari rata-rata.
3. mau mendengarkan kepada posisi yang tepat dari tiap mencetak (prestasi)
distribusi.
4. sangat baik dalam pembalasan nya ke variasi sampling.
5. [yang] digunakan, secara implisit atau dengan tegas, di (dalam) prosedur
statistik [maju/lanjut].
6. ukuran yang paling utama di tingkatan yang deskriptif, dan [tentang] kegunaan
besar di (dalam) statistik inferensial.
7. [yang] lebih sensitip ke score ekstrim dibanding jarak antar kuartil mencakup.
8. lebih kecil dibanding jika fungsi yang sama telah ditemukan, tetapi dengan
penyimpangan mengambil sekitar beberapa titik selain dari rata-rata.
Jarak antar kuartil adalah :
1. rata-rata jarak antar[a] angka median dan lebih dulu quartile ketiga dan
menunjuk.
2. yang dihubungkan dengan angka median dalam konstitusi dan kekayaan nya .
3. sebanyak mau mendengarkan score berbaring di atas atau di bawah quartile
poin-poin yang luar, tetapi bukan kepada penempatan tepat mereka.
4. lebih sedikit sensitip ke score ekstrim dibanding simpangan baku.
5. [yang] bermanfaat dengan distribusi terbuka.
6. tentang penggunaan [kecil/sedikit] di luar tingkatan yang deskriptif.
7. bukan sebagai bersifat menentang ke fluktuasi sampling [sebagai/ketika]
simpangan baku, tetapi pada hakekatnya lebih baik daripada mencakup
kebanyakan situasi.
8. mudah untuk menghitung ketika score [diperintah/ dipesan] atau
dikelompokkan.
Range adalah :
1. jarak yang merentang oleh puncak dan bawah score distribusi.
2. tak menjawab/tak bereaksi kepada penempatan intermediate/antara mencetak
(prestasi).
3. dependent, pada sebagian, pada [atas] ukuran contoh.
4. pembalasan [yang] lemah/miskin ke fluktuasi sampling.
5. tentang penggunaan [kecil/sedikit] di luar discriptive mengukur.
6. [yang] bermanfaat untuk pekerjaan persiapan atau keras/kasar/kejam.
7. mudah untuk memperoleh.