Lompat ke konten Lompat ke sidebar Lompat ke footer
Beranda / Konsep Sampling / Metode Sampling / Statistik

Perbedaan Parameter dan Statistik dalam Konsep Sampling

Oleh Iman Jihad Fadillah Posting Komentar

Outline Artikel

Dalam dunia statistik, terdapat dua istilah yang sering digunakan yaitu "parameter" dan "statistik". Kedua istilah ini seringkali digunakan untuk menggambarkan karakteristik atau sifat dari suatu data. Meski keduanya memiliki kesamaan dalam penggunaannya, tetapi terdapat perbedaan mendasar antara keduanya yang seringkali membingungkan. Oleh karena itu, pada artikel ini akan dijelaskan perbedaan antara parameter dan statistik dengan mudah dan juga diberikan contoh-contoh yang dapat membantu memahaminya.

Ilustrasi Populasi vs Sampel

Parameter vs Statistik

Perbedaan mendasar antara parameter dan statistik terletak pada sumber data yang digunakan dalam pengolahan atau analisis. Parameter digunakan ketika data yang diolah merupakan seluruh data dari populasi atau keseluruhan unit dari suatu populasi. Parameter merupakan ukuran yang menggambarkan sifat populasi secara keseluruhan.

Sebagai contoh, jika kita ingin mengetahui rata-rata gaji seluruh karyawan di suatu perusahaan, kita dapat mengambil seluruh data gaji karyawan tersebut, dan nilai rata-rata yang diperoleh disebut sebagai parameter.

Sementara itu, statistik digunakan ketika data yang diolah hanya merupakan sampel dari populasi atau hanya sebagian unit dari suatu populasi. Statistik merupakan ukuran yang menggambarkan sifat sampel yang digunakan untuk membuat estimasi karakteristik populasi.

Sebagai contoh, jika kita ingin mengetahui rata-rata gaji seluruh karyawan di suatu perusahaan, tetapi sulit untuk mengambil seluruh data gaji karyawan tersebut, kita dapat mengambil sebagian data gaji karyawan yang diwakili oleh suatu sampel. Kemudian, nilai rata-rata yang dihitung dari sampel tersebut disebut sebagai statistik. Statistik ini digunakan sebagai penduga atau estimator untuk nilai rata-rata gaji seluruh karyawan di perusahaan.

Dengan demikian, perbedaan utama antara parameter dan statistik terletak pada data yang diolah, dimana parameter digunakan pada keseluruhan populasi, sementara statistik digunakan pada sampel dari populasi.

Notasi

Pada metode pengolahan dan analisis data, terdapat beberapa notasi yang digunakan untuk membedakan antara data populasi dan sampel. Notasi ini juga digunakan untuk membedakan antara parameter dan statistik. Notasi yang digunakan dapat menjadi penting untuk mempermudah pemahaman dalam menganalisis data dan membuat estimasi karakteristik dari suatu populasi.

Notasi yang umum digunakan dalam metode sampling adalah dengan menggunakan huruf besar untuk menyatakan data populasi, sedangkan huruf kecil digunakan untuk menyatakan nilai sampel. Pada data populasi, notasi yang digunakan antara lain adalah nilai karakteristik unit ke-i (𝑌𝑖), rata-rata nilai karakteristik (𝑌-bar), total nilai karakteristik (𝑌), banyaknya unit sampling (𝑁), varians (𝑆^2), proporsi (𝑃), dan rasio (𝑅). Sedangkan pada sampel, notasi yang digunakan antara lain adalah nilai karakteristik unit ke-i (𝑦𝑖), rata-rata nilai karakteristik (𝑦-bar), total nilai karakteristik (𝑦), banyaknya unit sampling (𝑛), varians (𝑠^2), proporsi (𝑝), dan rasio (𝑟).

Pemahaman notasi yang tepat akan membantu dalam membuat estimasi karakteristik dari suatu populasi berdasarkan sampel yang diambil. Varians (𝑆^2) merupakan notasi yang menunjukkan tingkat homogenitas atau heterogenitas nilai karakteristik pada populasi. Varians ini dapat dihitung dengan membandingkan setiap nilai karakteristik dengan rata-rata nilai karakteristik pada populasi. Akar dari varians (𝑆^2) disebut standar deviasi. Sedangkan, varians sampling (𝑣(𝜃-cap)) menunjukkan tingkat keragaman dari nilai-nilai estimasi. Varians sampling berbeda dengan varians yang dinyatakan dengan 𝑆^2. Akar dari varians sampling disebut standard error atau sampling error -> 𝑠𝑒(𝜃-cap). Standar error dibagi nilai estimasi karakteristik disebut relative standar error (rse), biasanya dinyatakan dalam persen. Dengan memahami notasi yang digunakan, maka dapat mempermudah dalam menghitung dan membuat estimasi karakteristik dari suatu populasi.

Notasi yang digunakan dalam metode sampling terdiri dari "huruf besar" untuk menyatakan data populasi dan "huruf kecil" untuk menyatakan nilai sampel.  Berikut ini adalah tabel perbandingan notasi antara data populasi dan sampel:

No

Rincian karakteristik

Data Populasi

Data Sampel

1

Nilai karakteristik unit ke-i

𝑌𝑖

𝑦𝑖

2

Rata-rata nilai karakteristik

𝑌-bar

𝑦-bar = 𝑌-bar

3

Total nilai karakteristik

𝑌

𝑌

4

Banyaknya unit sampling

𝑁

𝑛

5

Varians

𝑆^2

𝑠^2

6

Proporsi

𝑃

𝑝 = 𝑃

7

Rasio

𝑅

𝑟 = 𝑅

Varians vs Varians Sampling

Varians dan varians sampling adalah dua konsep penting dalam metode sampling yang berhubungan dengan tingkat keragaman dari suatu data dalam populasi dan dalam sampel. Varians (S^2) adalah ukuran seberapa heterogen atau homogen data dalam populasi, sedangkan standar deviasi adalah akar kuadrat dari varians.

Varians digunakan untuk mengevaluasi seberapa jauh nilai karakteristik suatu populasi tersebar dari nilai rata-ratanya. Semakin besar nilai varians, semakin besar keragaman data dalam populasi. Varians digunakan untuk memperkirakan tingkat ketidakteraturan pada data dalam populasi. Standar deviasi, yang merupakan akar kuadrat dari varians, digunakan untuk mengekspresikan variabilitas dalam satuan asli data. Nilai standar deviasi yang tinggi menunjukkan bahwa nilai data cenderung lebih bervariasi atau tersebar di luar nilai rata-rata.

Di sisi lain, varians sampling (𝑣(𝜃-cap)) adalah ukuran keragaman dari nilai-nilai estimasi yang diambil dari sampel. Ini berbeda dengan varians populasi (S^2) karena varians sampling digunakan untuk mengevaluasi seberapa jauh nilai-nilai estimasi tersebar dari nilai yang sebenarnya dalam populasi. Varians sampling sangat penting dalam pengambilan sampel karena tingkat keragaman nilai-nilai estimasi dapat mempengaruhi keakuratan prediksi populasi. Akar dari varians sampling adalah standar error atau sampling error (se(𝑣(𝜃-cap)). Standar error memperkirakan seberapa dekat nilai estimasi yang dihasilkan oleh sampel dengan nilai karakteristik sebenarnya dalam populasi. Relative standar error (RSE) adalah nilai standar error yang dibagi dengan nilai estimasi karakteristik, biasanya dinyatakan dalam persentase. Semakin kecil RSE, semakin besar kepercayaan kita pada prediksi populasi berdasarkan sampel yang diambil.

Posting Komentar untuk "Perbedaan Parameter dan Statistik dalam Konsep Sampling"