Apa itu Statistik Inferensial? Pengertian, Macam & Contohnya
Muthiatur Rohmah
•
29 April 2024
•
660
Bagi seorang data analyst, statistik inferensial berperan penting dalam membantu kita memahami dan membuat keputusan berdasarkan data.
Statistik inferensial bertujuan untuk membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi yang lebih besar berdasarkan sampel dari populasi tersebut.
Dengan menggunakan statistik inferensial , para peneliti dapat memperkirakan parameter, memprediksi tren masa depan, dan menguji hipotesis tentang kausalitas dan efek yang penting dalam analisis data.
Penasaran mengenai apa itu statistik inferensial? Apa saja jenis metodenya? Bagaimana contoh penerapannya dalam sebuah kasus?
Yuk temukan jawaban tentang statistik inferensial secara lengkap, hanya di artikel ini.
Apa itu Statistik Inferensial?
Statistik inferensial adalah cabang statistika yang memungkinkan kita untuk membuat kesimpulan atau generalisasi tentang suatu populasi berdasarkan data yang diperoleh dari sampel.
Teknik ini penting, sebab dalam penelitian data, sering kali tidak praktis dan mustahil untuk mengamati seluruh populasi.
Statistik inferensial menggunakan metode probabilitas untuk mengestimasi parameter populasi, menguji hipotesis, dan membuat prediksi. Beberapa teknik umum dalam statistik inferensial termasuk pengujian hipotesis, analisis regresi, analisis varians (ANOVA), dan interval kepercayaan.
Statistik inferensial membantu peneliti dan data analyst dalam mengambil keputusan yang lebih tepat dan memvalidasi asumsi atau teori tentang fenomena yang sedang diteliti, sehingga memiliki aplikasi luas di berbagai bidang seperti ekonomi, kedokteran, rekayasa, dan ilmu sosial.
Perbedaan Statistik Deskriptif & Statistik Inferensial
Setelah memahami pengertian statistik inferensial, mungkin Sobat MinDi bertanya-tanya apa perbedaan statistik inferensial dengan statistik deskriptif?
Statistik deskriptif dan statistik inferensial adalah dua cabang utama statistika, tetapi masing-masing memiliki tujuan dan metode yang berbeda. Yuk simak perbedaan statistik deskriptif dan statistik inferensial berikut ini.
Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif berkaitan dengan pengumpulan, pengorganisasian, penyajian, dan ringkasan data. Tujuan statistik deskriptif adalah untuk menggambarkan karakteristik data yang diamati.
Metode ini termasuk menghitung ukuran kecenderungan sentral seperti mean, median, dan modus, serta ukuran dispersi seperti rentang, varians, dan standar deviasi.
Statistik deskriptif tidak membuat kesimpulan di luar data yang diberikan atau membuat prediksi, tetapi hanya menunjukkan apa yang terjadi dalam kumpulan data tersebut.
Pada penerapannya, statistik deskriptif bisa digunakan untuk merangkum performa penjualan bulanan sebuah perusahaan.
Statistik Inferensial
Statistik inferensial adalah metode yang menggunakan data dari sampel acak untuk membuat estimasi atau kesimpulan tentang populasi yang lebih besar.
Metode ini sering melibatkan penggunaan probabilitas untuk menentukan seberapa tepat estimasi atau kesimpulan tersebut, dan biasanya melibatkan pengujian hipotesis dan pembuatan model prediktif.
Statistik inferensial memungkinkan kita untuk mengambil keputusan atau membuat prediksi tentang populasi dari mana sampel diambil, berdasarkan sampel tersebut.
Metode ini digunakan dalam pengujian efek obat, memperkirakan jumlah penduduk, dan situasi serupa di mana penelitian terhadap seluruh populasi tidak praktis.
Perbedaan utama antara keduanya adalah statistik deskriptif bertujuan untuk mendeskripsikan data yang ada, sedangkan statistik inferensial bertujuan untuk mengambil kesimpulan yang melampaui data tersebut.
Statistik Deskriptif berkaitan dengan "apa yang data tunjukkan" sedangkan statistik inferensial berfokus pada "apa arti data ini untuk populasi umum?"
Dengan demikian, perbedaan statistik deskriptif dan statistik inferensial terletak pada tujuan analisis data, apakah hanya untuk memahami apa yang telah terjadi atau untuk membuat prediksi dan kesimpulan tentang fenomena yang lebih luas.
Baca Juga: Hipotesis Statistik: Definisi, Langkah Pengujian & Contohnya
Jenis Metode Statistik Inferensial
Dalam statistik inferensial, terdapat beberapa metode analisis yang digunakan untuk membuat kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel.
Berikut adalah beberapa jenis metode analisis statistik inferensial yang umum digunakan:
1. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis adalah proses statistik yang digunakan untuk menilai kekuatan bukti dalam sampel. Metode ini memungkinkan peneliti untuk menguji klaim atau hipotesis tentang parameter populasi, seperti rata-rata atau proporsi.
Contoh umum termasuk uji t, uji chi-square, dan uji ANOVA (Analisis Varians). Hipotesis nol (H0) diasumsikan benar kecuali dibuktikan sebaliknya oleh data sampel.
2. Interval Kepercayaan
Interval kepercayaan adalah rentang nilai yang digunakan untuk memperkirakan parameter populasi tertentu dengan tingkat kepercayaan tertentu (biasanya 95% atau 99%).
Interval ini memberikan estimasi atas seberapa akurat sampel merefleksikan nilai populasi yang sesungguhnya.
Misalnya, interval kepercayaan untuk rata-rata populasi dapat menunjukkan bahwa peneliti 95% yakin bahwa rata-rata populasi berada dalam rentang yang dihitung.
3. Analisis Regresi
Analisis regresi digunakan untuk memahami hubungan antara variabel dependen (atau variabel respons) dan satu atau lebih variabel independen (atau prediktor). Metode ini sering digunakan untuk prediksi dan untuk inferensi kausal.
Regresi linier adalah bentuk paling sederhana, tetapi ada juga jenis regresi lain seperti regresi logistik dan regresi berganda yang dapat menangani hubungan yang lebih kompleks.
4. Analisis Varians (ANOVA)
ANOVA digunakan untuk membandingkan rata-rata antar tiga kelompok atau lebih untuk menentukan apakah setidaknya satu kelompok memiliki rata-rata yang signifikan berbeda dari kelompok lain.
Analisis ini sangat berguna untuk uji eksperimental di mana variabel independen kategorikal dan variabel dependen kontinu.
5. Korelasi
6. Analisis Komponen Utama (PCA)
Analisis Komponen Utama adalah teknik pengurangan dimensi yang digunakan untuk mengurangi kompleksitas data sambil mempertahankan sebanyak mungkin informasi.
Analisis ini sering digunakan dalam analisis data besar untuk memvisualisasikan struktur data dan menentukan pola atau kelompok dalam data.
Setiap metode analisis inferensial ini memiliki kegunaan dan asumsi yang berbeda dan dipilih berdasarkan tujuan analisis serta sifat data yang ada.
Sobat MinDi harus memiliki pemahaman yang kuat tentang setiap metode ini untuk menerapkan statistik inferensial secara efektif dalam penelitian dan pengambilan keputusan berbasis data.
Contoh Penerapan Statistik Inferensial
Sudah paham mengenai statistik inferensial? Untuk menambah pemahamanmu, yuk simak contoh penerapan statistik inferensial pada sebuah kasus berikut ini.
Contoh Penerapan Statistik Inferensial: Uji Efektivitas Obat Baru
Sebuah perusahaan farmasi mengadakan uji klinis untuk mengevaluasi obat diabetes baru dengan membandingkannya dengan plasebo. Dalam uji klinis ini, pengujian hipotesis digunakan untuk menentukan apakah obat baru secara signifikan lebih efektif daripada plasebo.
Hipotesis nol yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan efektivitas diuji melawan hipotesis alternatif yang mengklaim adanya perbedaan. Uji t dua sampel dilakukan, dan nilai p yang dihasilkan menentukan signifikansi statistik dari hasilnya.
Selain itu, analisis regresi linier diterapkan untuk mengukur pengaruh obat dengan mengontrol faktor-faktor seperti usia pasien dan tingkat keparahan awal.
Jika nilai p kurang dari 0.05, perusahaan akan memiliki bukti yang kuat bahwa obat baru lebih efektif, memungkinkan mereka untuk melanjutkan proses persetujuan dan pemasaran dengan bukti berbasis data yang kuat.
Nah, Sobat MinDi itulah beberapa pembahasan mengenai analisis inferencial meliputi pengertian hingga contoh penerapannya. Memahami metode analisis ini dapat membantu proses analisis data secara tepat dan akurat.
Baca Juga: Materi Statistika: Pengertian, Perkembangan hingga Jenisnya
Tertarik belajar analisis data perusahaan lebih lanjut? Ingin switch career sebagai data analyst profesional?
Yuk ikuti bootcamp data science dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi data analyst sukses.
Belum memiliki pengalaman tentang analisis data sama sekali?
Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly.
Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.
Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.
Tags
Muthiatur Rohmah
Muthia adalah seorang Content Writer dengan kurang lebih satu tahun pengalaman. Muthia seorang lulusan Sastra Indonesia yang hobi menonton dan menulis. Sebagai SEO Content Writer Dibimbing, Ia telah menulis berbagai konten yang berkaitan dengan Human Resources, Business Intelligence, Web Development, Product Management dan Digital Marketing.