Langkah-langkah dalam analisis statistik

Analisis statistik sangat diperlukan untuk penelitian kuantitatif dan bahkan kualitatif.

Ekonomi, pemasaran, keuangan, geografi, biologi, kedokteran, teknik, dan banyak cabang pekerjaan lainnya serta pengetahuan manusia menerapkan analisis statistik dalam berbagai metodologi mereka.

Ketersediaan perangkat lunak statistik seperti SPSS, Statgraphics, Minitab, SAS, termasuk pelengkap alat untuk analisis Microsoft Excel, telah berkontribusi terhadap meluasnya penggunaan analisis statistik untuk semua jenis profesional.

Teknik analisis data dari yang paling dasar hingga yang paling canggih dan inovatif tersedia untuk semua orang saat ini, mereka menjadi "booming" alat analisis data untuk pengambilan keputusan, meskipun tidak semua orang tahu cara menggunakannya dalam yang terbaik bentuk.

Mari kita tinjau konsep analisis data , analisis statistik, dan langkah - langkah studi statistik .

Anda mungkin tertarik: Bagaimana cara membuat diagram batang untuk menunjukkan persentase?

Apa itu analisis statistik?

Analisis statistik memberikan validitas dan reliabilitas terhadap hasil atau asumsi investigasi apa pun, memungkinkan kesimpulan dan keputusan yang berlaku untuk sebuah semesta atau populasi dari sampel kecil yang dianalisis.

Analisis statistik adalah keseluruhan proses dalam protokol penelitian yang mencakup:

  • Definisi variabel penelitian
  • Definisi hipotesis atau asumsi
  • Indikator untuk mengukurnya
  • Seleksi dan pengukuran sampel subjek dan data
  • Perhitungan deskriptif, ukuran kecenderungan sentral dan variabilitas
  • Seleksi dan penerapan alat analisis inferensial
  • Kontras dari hipotesis
  • Presentasi hasil dan kesimpulan

SAS, salah satu yang terbesar dalam analisis data untuk industri, mendefinisikan analisis statistik sebagai prosedur untuk mengumpulkan, mengeksplorasi dan menyajikan sejumlah besar data untuk mencari tren atau menemukan pola.

Teknik analisis data statistik berkisar dari metode deskriptif sederhana untuk merangkum atau menggambarkan data, seperti sarana kecenderungan pusat dan sarana variabilitas atau dispersi; melalui teknik analisis statistik yang lebih kompleks seperti interval kepercayaan, tes hipotesis, ANOVA, regresi linier, bahkan alat simulasi yang kuat.

Singkatnya, analisis statistik melibatkan serangkaian prosedur dan teknik yang membantu masuk akal dan validitas data. Mari kita nilai langkah-langkah studi statistik .

Jangan berhenti membaca: Apa keuntungan menggunakan program yang didedikasikan untuk perangkat lunak statistik untuk melakukan analisis data?

Apa itu analisis data?

Portal IDB Meningkatkan kehidupan menunjukkan kepada kita langkah-langkah untuk analisis data yang baik.

Analisis data adalah fase proses investigasi yang terdiri dari penetapan inferensi dan deskriptor untuk variabel yang diteliti untuk menghasilkan kesimpulan atau hasil konklusif.

Analisis data memeriksa, memurnikan, mengubah dan merangkum data yang dikumpulkan untuk menghasilkan kesimpulan yang berguna untuk setiap pengambilan keputusan, serta menerima atau menolak hipotesis investigasi.

Analisis data menggunakan penggunaan alat statistik untuk menggambarkan variabel, nilai perkiraan dari sampel ke suatu populasi, menjelaskan kemungkinan hubungan antara berbagai variabel yang diteliti, menghasilkan perkiraan, simulasi, atau perkiraan terhadap suatu fenomena.

Anda mungkin tertarik: Penggunaan komputer dalam penelitian ilmiah

Bagaimana cara membuat analisis statistik?

Terlepas dari metode spesifik yang dipilih, melakukan analisis statistik memerlukan pertanyaan penelitian yang jelas, pemeriksaan data yang cermat, analisis yang dapat direproduksi, dan kemampuan untuk menyajikan hasilnya dengan cara yang dapat dimengerti.

Anda harus dapat mengajukan pertanyaan penelitian yang jelas yang menggambarkan apa yang ingin Anda pelajari dari analisis statistik Anda.

Anda mungkin ingin mengetahui atau memperkirakan, misalnya, kinerja siswa di universitas yang diakui berdasarkan nilai rata-rata yang diperoleh siswa dari berbagai tahun dan karier atau dampak pendidikan dan pelatihan tambahan pada rata-rata gaji rata-rata programmer komputer .

Pertanyaan yang Anda coba jawab akan membantu menentukan jenis analisis yang Anda lakukan pada data statistik .

Pertanyaan tentang nilai rata-rata, misalnya, mungkin hanya memerlukan satu set statistik deskriptif, seperti rata-rata.

Namun, pendekatan terhadap pendidikan dan pengaruh pelatihan terhadap upah memerlukan analisis yang lebih kompleks seperti tes hipotesis, tes t-siswa dan analisis varians (ANOVA).

Kumpulkan dan masukkan data Anda. Program spreadsheet seperti Excel, Numbers dan Open Office sangat bagus untuk entri data.

Ukuran statistik deskriptif seperti rata-rata, kisaran, varians, dan standar deviasi mudah dihitung melalui rumus Microsoft Excel.

Cara melakukan analisis data: pengolahan data

Saat memasukkan data ke dalam spreadsheet atau database, Anda mungkin harus memodifikasi format untuk memenuhi kebutuhan analisis Anda.

Misalnya, jika data berasal dari kuesioner atau dalam serangkaian wawancara, Anda harus menetapkan kode numerik ke data kualitatif sehingga dapat dianalisis dengan benar dengan teknik statistik atau perangkat lunak .

Periksa data Anda secara visual sebelum memulai analisis yang lebih kompleks. Pelajari data Anda, apa jenisnya, dari mana asalnya, apakah metode yang Anda gunakan untuk menghasilkannya memadai?

Bahkan ahli statistik dan analis data terlatih memerlukan waktu untuk memeriksa informasi sebelum analisis, sehingga berusaha menghindari bias atau kesalahan dalam pemrosesan.

Metode yang berguna untuk visualisasi adalah menghasilkan grafik atau tabel yang merangkum informasi.

Program statistik dan Excel memiliki kemampuan untuk melakukannya. IDB Meningkatkan kehidupan menghadirkan enam alat gratis dan sedikit diketahui untuk menganalisis dan memvisualisasikan data .

Jenis data yang dianalisis akan membantu menentukan jenis grafik yang paling tepat.

Grafik pie, misalnya, adalah cara terbaik untuk meringkas proporsi atau persentase, sedangkan diagram batang dapat secara visual mewakili jumlah atau frekuensi yang diamati berdasarkan kategori.

Alat-alat seperti regresi linier memungkinkan Anda untuk menghasilkan ramalan dan bahkan formula prediksi. Pelajari hasilnya dengan cermat, cari pola yang memberikan jawaban untuk pertanyaan penelitian Anda.

Lebih lanjut tentang subjek: Bagaimana cara menggunakan regresi berganda di Excel?

Analisis statistik: alat penyajian informasi

Ringkaslah hasil analisis statistik Anda menggunakan tabel atau grafik data, jika memungkinkan. Untuk mempresentasikan hasil Anda, gunakan salah satunya, bukan keduanya, karena bagi sebagian pembaca informasinya bisa berlebihan.

Simpan informasi atau data Anda dalam file CSV atau .txt yang juga dikenal sebagai file teks biasa, sehingga terlepas dari perangkat atau program yang digunakan, file tersebut akan mudah terlihat.

Bersandar pada program-program seperti Microsoft PowerPoint ketika mempresentasikan hasil Anda. Ringkas dan gunakan teks laporan Anda untuk menyoroti kesimpulan utama analisis Anda.

Berhati-hatilah dengan istilah statistik dan ilmiah saat mengomunikasikan hasil analisis Anda, cobalah pameran didaktik.

Ingat, tidak semua anggota audiens target Anda akan memiliki pengetahuan statistik yang luas, jadi penting bahwa laporan Anda berbicara dalam konteks yang dapat dimengerti oleh semua pembaca, terlepas dari tingkat pengetahuan Anda tentang statistik dan analisis data .

Artikel Menarik