Statistik deskriptif dan inferensial merupakan dua bagian utama dalam statistika. Statistik deskriptif digunakan untuk menganalisis dan mendeskripsikan data tanpa membuat kesimpulan umum, sedangkan statistik inferensial menganalisis data sampel untuk menarik kesimpulan tentang populasi dengan mempertimbangkan taraf kesalahan. Statistik inferensial terbagi menjadi parametrik dan nonparametrik, di mana parametrik membahas parameter populasi sedangkan nonparametrik
Dokumen ini membahas statistik inferensial yang digunakan untuk menguji kebenaran hipotesis melalui analisis data. Ada dua jenis statistik inferensial yaitu parametrik yang mengukur parameter populasi berdasarkan sampel, dan nonparametrik yang tidak memperhatikan nilai parameter populasi. Uji parametrik membutuhkan asumsi distribusi normal dan homogenitas variansi.
Statistika adalah ilmu yang berurusan dengan pengumpulan, penyajian, dan analisis data untuk menarik kesimpulan dan memanfaatkannya dalam pengambilan keputusan. Terdiri atas statistika deskriptif untuk menggambarkan data tanpa kesimpulan, dan statistika inferensi untuk menganalisis data dan menarik kesimpulan umum. Digunakan dalam berbagai bidang ilmu pengetahuan dan keputusan.
Statistik deskriptif dan inferensial merupakan dua bagian utama dalam statistika. Statistik deskriptif digunakan untuk menganalisis dan mendeskripsikan data tanpa membuat kesimpulan umum, sedangkan statistik inferensial menganalisis data sampel untuk menarik kesimpulan tentang populasi dengan mempertimbangkan taraf kesalahan. Statistik inferensial terbagi menjadi parametrik dan nonparametrik, di mana parametrik membahas parameter populasi sedangkan nonparametrik
Dokumen ini membahas statistik inferensial yang digunakan untuk menguji kebenaran hipotesis melalui analisis data. Ada dua jenis statistik inferensial yaitu parametrik yang mengukur parameter populasi berdasarkan sampel, dan nonparametrik yang tidak memperhatikan nilai parameter populasi. Uji parametrik membutuhkan asumsi distribusi normal dan homogenitas variansi.
Statistika adalah ilmu yang berurusan dengan pengumpulan, penyajian, dan analisis data untuk menarik kesimpulan dan memanfaatkannya dalam pengambilan keputusan. Terdiri atas statistika deskriptif untuk menggambarkan data tanpa kesimpulan, dan statistika inferensi untuk menganalisis data dan menarik kesimpulan umum. Digunakan dalam berbagai bidang ilmu pengetahuan dan keputusan.
Dokumen tersebut membahas tentang metode penelitian kuantitatif yaitu hipotesis, jenis-jenis hipotesis, cara pengujian hipotesis, dan uji statistik Z dan T. Hipotesis didefinisikan sebagai pernyataan dugaan hubungan antara dua variabel atau lebih. Ada tiga jenis hipotesis yakni deskriptif, komparatif, dan asosiatif. Uji Z digunakan untuk sampel besar sedangkan uji T untuk sampel kecil. Kedua
Analisis data bertujuan untuk mengubah data menjadi informasi yang berguna untuk menjawab masalah penelitian. Langkah-langkahnya meliputi persiapan, tabulasi, dan penerapan data. Model analisis interaktif Miles dan Huberman melibatkan reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan secara berkelanjutan selama penelitian. Content analysis merupakan metode analisis isi teks secara mendalam.
Dokumen tersebut membahas konsep dasar statistika, termasuk definisi statistika, populasi dan parameter, contoh dan statistik, jenis data, skala pengukuran, kejadian dan peluang, serta peubah-peubah yang dipelajari dalam statistika.
Dokumen tersebut membahas tentang pengertian data dan karakteristik data yang baik dalam penelitian, yaitu valid, reliabel, dan representatif. Untuk memperoleh data yang memenuhi karakteristik tersebut, dokumen menjelaskan perlu memperhatikan definisi populasi, struktur populasi, teknik pengambilan sampel, pengukuran yang sesuai, dan penciptaan kondisi yang mendukung.
Langkah pertama dalam analisis data adalah menyunting dan menyandikan data mentah untuk mendeteksi kesalahan. Metode analisis mencakup tabel frekuensi, histogram, dan diagram Pareto untuk mengeksplorasi pola data, sementara teknik seperti tabulasi silang membandingkan hubungan antar variabel. Analisis eksplorasi memberikan fleksibilitas untuk menanggapi pola awal sebelum analisis statistik lebih lanjut.
Dokumen tersebut membahas konsep dasar statistika meliputi pengertian statistika dan statistika, populasi dan sampel, variabel, jenis data dan skala pengukuran, statistik deskriptif dan induktif, serta peranan statistika dalam penelitian. Secara garis besar dibahas tentang statistika sebagai angka yang menggambarkan karakteristik data, statistika deskriptif dan induktif, populasi dan sampel, variabel dan jenis-jenisnya, serta jenis
Statistika melibatkan pengumpulan, pengolahan, dan analisis data penelitian. Terdapat beberapa metode pengumpulan data seperti observasi, studi literatur, kuesioner, dan wawancara. Modus adalah nilai yang paling sering muncul dalam serangkaian data, sedangkan median adalah nilai tengah dari data yang diurutkan.
Statistika deskriptif memberikan informasi mengenai data yang dimiliki tanpa menarik kesimpulan lebih luas. Statistika inferensial menganalisis data dan mengambil kesimpulan seperti estimasi parameter populasi dan pengujian hipotesis. Kedua jenis statistika terbagi menjadi statistika parametrik yang mempertimbangkan nilai parameter populasi dan statistika nonparametrik yang tidak.
Uji normalitas digunakan untuk melihat apakah data penelitian terdistribusi secara normal dengan menggunakan beberapa metode seperti skewness, kurtosis, Chi Square, Lilliefors, Kolmogorov-Smirnov, dan Shapiro Wilk. Data normal diperlukan untuk analisis parametrik dan dapat dicek menggunakan program SPSS.
Dokumen tersebut membahas tentang pengertian, tujuan, teknik, dan keuntungan dari analisis data. Analisis data bertujuan untuk mengolah data menjadi informasi yang bermanfaat untuk menjawab masalah penelitian dengan cara mendeskripsikan dan menarik kesimpulan dari data. Terdapat dua teknik analisis data yaitu deskriptif untuk menggambarkan data dan inferensial untuk membuat generalisasi.
Dokumen tersebut membahas tentang pengertian statistika secara umum, meliputi asal kata statistika, pemantapan istilah statistika, pembagian statistika teoritik dan terapan, fungsi dan kategori statistika terapan, serta contoh penerapan statistika terapan di bidang ilmu sosial dan pendidikan.
Dokumen tersebut membahas tentang statistika dasar yang mencakup definisi, sejarah perkembangan, jenis-jenis, proses penelitian, dan variabel penelitian statistika. Secara ringkas, statistika adalah ilmu yang berkaitan dengan pengolahan dan analisis data untuk menarik kesimpulan, sedangkan statistik adalah hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Statistika sangat bermanfaat dalam berbagai bidang ilmu dan penelit
Statistik inferensial digunakan untuk menggeneralisasi data sampel ke populasi dan menentukan kemungkinan kebenaran data sampel terhadap populasi dengan menetapkan tingkat signifikansi. Terdapat dua jenis statistik inferensial yaitu parametrik untuk data yang berdistribusi normal dan nonparametrik untuk data yang tidak berdistribusi normal atau skala pengukurannya nominal atau ordinal. Langkah penggunaan metode statistik inferensial meliputi menentukan jenis distribusi data dan skala
Dokumen tersebut membahas tentang metode penelitian kuantitatif yaitu hipotesis, jenis-jenis hipotesis, cara pengujian hipotesis, dan uji statistik Z dan T. Hipotesis didefinisikan sebagai pernyataan dugaan hubungan antara dua variabel atau lebih. Ada tiga jenis hipotesis yakni deskriptif, komparatif, dan asosiatif. Uji Z digunakan untuk sampel besar sedangkan uji T untuk sampel kecil. Kedua
Analisis data bertujuan untuk mengubah data menjadi informasi yang berguna untuk menjawab masalah penelitian. Langkah-langkahnya meliputi persiapan, tabulasi, dan penerapan data. Model analisis interaktif Miles dan Huberman melibatkan reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan secara berkelanjutan selama penelitian. Content analysis merupakan metode analisis isi teks secara mendalam.
Dokumen tersebut membahas konsep dasar statistika, termasuk definisi statistika, populasi dan parameter, contoh dan statistik, jenis data, skala pengukuran, kejadian dan peluang, serta peubah-peubah yang dipelajari dalam statistika.
Dokumen tersebut membahas tentang pengertian data dan karakteristik data yang baik dalam penelitian, yaitu valid, reliabel, dan representatif. Untuk memperoleh data yang memenuhi karakteristik tersebut, dokumen menjelaskan perlu memperhatikan definisi populasi, struktur populasi, teknik pengambilan sampel, pengukuran yang sesuai, dan penciptaan kondisi yang mendukung.
Langkah pertama dalam analisis data adalah menyunting dan menyandikan data mentah untuk mendeteksi kesalahan. Metode analisis mencakup tabel frekuensi, histogram, dan diagram Pareto untuk mengeksplorasi pola data, sementara teknik seperti tabulasi silang membandingkan hubungan antar variabel. Analisis eksplorasi memberikan fleksibilitas untuk menanggapi pola awal sebelum analisis statistik lebih lanjut.
Dokumen tersebut membahas konsep dasar statistika meliputi pengertian statistika dan statistika, populasi dan sampel, variabel, jenis data dan skala pengukuran, statistik deskriptif dan induktif, serta peranan statistika dalam penelitian. Secara garis besar dibahas tentang statistika sebagai angka yang menggambarkan karakteristik data, statistika deskriptif dan induktif, populasi dan sampel, variabel dan jenis-jenisnya, serta jenis
Statistika melibatkan pengumpulan, pengolahan, dan analisis data penelitian. Terdapat beberapa metode pengumpulan data seperti observasi, studi literatur, kuesioner, dan wawancara. Modus adalah nilai yang paling sering muncul dalam serangkaian data, sedangkan median adalah nilai tengah dari data yang diurutkan.
Statistika deskriptif memberikan informasi mengenai data yang dimiliki tanpa menarik kesimpulan lebih luas. Statistika inferensial menganalisis data dan mengambil kesimpulan seperti estimasi parameter populasi dan pengujian hipotesis. Kedua jenis statistika terbagi menjadi statistika parametrik yang mempertimbangkan nilai parameter populasi dan statistika nonparametrik yang tidak.
Uji normalitas digunakan untuk melihat apakah data penelitian terdistribusi secara normal dengan menggunakan beberapa metode seperti skewness, kurtosis, Chi Square, Lilliefors, Kolmogorov-Smirnov, dan Shapiro Wilk. Data normal diperlukan untuk analisis parametrik dan dapat dicek menggunakan program SPSS.
Dokumen tersebut membahas tentang pengertian, tujuan, teknik, dan keuntungan dari analisis data. Analisis data bertujuan untuk mengolah data menjadi informasi yang bermanfaat untuk menjawab masalah penelitian dengan cara mendeskripsikan dan menarik kesimpulan dari data. Terdapat dua teknik analisis data yaitu deskriptif untuk menggambarkan data dan inferensial untuk membuat generalisasi.
Dokumen tersebut membahas tentang pengertian statistika secara umum, meliputi asal kata statistika, pemantapan istilah statistika, pembagian statistika teoritik dan terapan, fungsi dan kategori statistika terapan, serta contoh penerapan statistika terapan di bidang ilmu sosial dan pendidikan.
Dokumen tersebut membahas tentang statistika dasar yang mencakup definisi, sejarah perkembangan, jenis-jenis, proses penelitian, dan variabel penelitian statistika. Secara ringkas, statistika adalah ilmu yang berkaitan dengan pengolahan dan analisis data untuk menarik kesimpulan, sedangkan statistik adalah hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Statistika sangat bermanfaat dalam berbagai bidang ilmu dan penelit
Statistik inferensial digunakan untuk menggeneralisasi data sampel ke populasi dan menentukan kemungkinan kebenaran data sampel terhadap populasi dengan menetapkan tingkat signifikansi. Terdapat dua jenis statistik inferensial yaitu parametrik untuk data yang berdistribusi normal dan nonparametrik untuk data yang tidak berdistribusi normal atau skala pengukurannya nominal atau ordinal. Langkah penggunaan metode statistik inferensial meliputi menentukan jenis distribusi data dan skala
Statistik inferensial digunakan untuk menyimpulkan data sampel dan populasi. Terdapat dua jenis statistik inferensial yaitu parametrik yang menggunakan data normal dan nonparametrik untuk data tidak normal. SPSS menyediakan berbagai metode inferensial seperti uji-t, ANOVA, korelasi dan regresi.
Hypothesis
Asumsi / jawaban sementara / praduga terhadap suatu masalah atau hubungan antara dua variable yang masih harus dibuktikan kebenarannya
Hypothesis Testing
Proses membuktikan kebenaran hypothesis
Inductive Reasoning
Spesifik Umum
Deductive Reasoning
Umum Spesifik
Analisis data membutuhkan pemahaman tentang alat analisis yang digunakan agar hasilnya tidak salah. Metode statistik meliputi deskriptif, inferensial, dan nonparametrik. Dalam menganalisis data, perlu memperhatikan sumber data, teknik sampling, skala pengukuran, dan jenis pengujian hipotesis. Tujuan analisis adalah mendeskripsikan dan menarik kesimpulan tentang karakteristik populasi berdasarkan data sampel. Interpretasi data melibatkan penggabun
Dokumen tersebut membahas tentang statistik deskriptif dan inferensial, termasuk uji hipotesis parametrik dan non-parametrik. Secara singkat, dokumen tersebut menjelaskan tentang penggunaan statistik untuk menganalisis data penelitian kedokteran.
Tes statistik nonparametrik digunakan untuk menganalisis data kategorial dan ordinal karena distribusi populasi yang tidak diketahui secara pasti. Tes ini dapat diterapkan jika sampel kecil atau variabel hanya dapat diukur dalam skala nominal atau ordinal. Contoh tes statistik nonparametrik adalah uji Chi-Square untuk menguji keterkaitan antar variabel.
Ringkasan dokumen tersebut adalah:
Dokumen tersebut membahas tentang pengantar biostatistika keperawatan yang mencakup definisi statistik, manfaat statistik, klasifikasi statistik, tahap-tahap kegiatan statistik seperti pengumpulan data, pengolahan data, penyajian data, dan analisis data. Dokumen ini juga menjelaskan tentang statistik deskriptif dan inferensial serta contoh-contoh aplikasi statistik parametrik dan
Dokumen tersebut membahas tentang statistika deskriptif. Secara singkat, dokumen tersebut menjelaskan definisi statistika dan populasi, jenis-jenis variabel penelitian, teknik pengambilan sampel, dan jenis-jenis data yang dapat dikumpulkan dalam suatu penelitian statistika.
Pembelajaran dan asesmen merupakan satu siklus; di mana asesmen memberikan informasi tentang pembelajaran yang perlu dirancang,
kemudian asesmen digunakan untuk mengecek efektivitas pembelajaran yang berlangsung. Oleh karena itu, asesmen yang diutamakan adalah asesmen formatif
yang berorientasi pada perkembangan kompetensi peserta didik.
Madrasah Tsanawiyah (MTs) Nurul Huda Sukaraja sebagai institusi pendidikan dasar
dituntut menyelenggarakan pendidikan profesional untuk menghasilkan lulusan yang
mempunyai kompetensi sesuai dengan standar yang telah ditetapkan.
Dokumen ini berisi analisis kompetensi inti dan kompetensi dasar mata pelajaran Teknologi Informasi dan Komunikasi untuk kelas VIII semester 1 tahun pelajaran 2023/2024 di MTs Nurul Huda Sukaraja. Dokumen ini menjelaskan indikator pencapaian kompetensi, materi pembelajaran, dan alokasi waktu untuk mencapai kompetensi tersebut.
Dokumen tersebut membahas tentang pertumbuhan dan perkembangan tumbuhan, termasuk perkembangbiakan tumbuhan secara alami dan buatan. Tumbuhan dapat berkembang biak dengan biji, tunas, umbi, atau spora, dan perkembangbiakan penting untuk memenuhi kebutuhan manusia dan hewan.
Matakuliah Pengantar Pendidikan mengkaji tentang konsep dasar pendidikan, manusia dan pendidikan, hakikat pendidikan, unsur pendidikan, aliran pendidikan, landasan pendidikan, pemikiran tokoh pendidikan, lingkungan pendidikan, penyelenggaraan pendidikan, peran pendidikan dalam pembangunan, masalah aktual pendidikan, dan perkiraan masyarakat masa depan. Mata kuliah ini menggunakan pendekatan student center learning, yang mengedepankan kemandirian mahasiswa untuk mencari dan menemukan pengetahuan serta membangun kompetensi yang diharapkan. Bedah kepustakaan melalui pendekatan project-based learning secara multiliterasi menjadi kegiatan utama dalam mata kuliah ini.
Mata kuliah Statistik berisi tentang kegunaan statisti dalam penelitian, cara melakukan kajian kajian terhadap berbagai macam data statistik untuk menarik kesimpulan, cara melakukan analisis berbagai macam data untuk kepentingan penelitian maupun dalam penulisan skripsi. Mata kuliah ini menggunakan pendekatan student center learning, yang mengedepankan kemandirian mahasiswa untuk mencari dan menemukan pengetahuan serta membangun kompetensi yang diharapkan. Bedah kepustakaan melalui pendekatan project-based learning secara multiliterasi menjadi kegiatan utama dalam mata kuliah ini.
Teks tersebut merangkum teknik analisis data kualitatif dan kuantitatif. Secara singkat, teknik analisis data kualitatif melibatkan reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan berdasarkan deskripsi, sedangkan teknik kuantitatif melibatkan analisis deskriptif, inferensial, dan diskriminan menggunakan statistik.
Teknik pengumpulan data dalam penelitian meliputi observasi, kuesioner, wawancara, dokumentasi, dan studi literatur. Metode-metode tersebut digunakan untuk mengumpulkan data secara sistematis sesuai dengan tujuan penelitian.
Dokumen tersebut membahas berbagai jenis penelitian yang meliputi penelitian survei, eksperimen, kausal komparatif, korelasional, studi kasus, grounded theory, fenomenologi, dan etnografi. Setiap jenis penelitian dijelaskan ciri-cirinya dan tahapannya.
Dokumen tersebut membahas etika penelitian yang meliputi sikap ilmiah peneliti, prinsip-prinsip etika penelitian seperti menghormati subjek penelitian dan keadilan, serta kode etik penelitian seperti jujur dan bertanggung jawab.
Materi ini membahas tentang defenisi dan Usia Anak di Indonesia serta hubungannya dengan risiko terpapar kekerasan. Dalam modul ini, akan diuraikan berbagai bentuk kekerasan yang dapat dialami anak-anak, seperti kekerasan fisik, emosional, seksual, dan penelantaran.
Pendidikan inklusif merupakan sistem pendidikan yang
memberikan akses kepada semua peserta didik yang
memiliki kelainan, bakat istimewa,maupun potensi tertentu
untuk mengikuti pendidikan maupun pembelajaran dalam
satu lingkungan pendidikan yang sama dengan peserta didik
umumlainya
PPT RENCANA AKSI 2 modul ajar matematika berdiferensiasi kelas 1Arumdwikinasih
Pembelajaran berdiferensiasi merupakan pembelajaran yang mengakomodasi dari semua perbedaan murid, terbuka untuk semua dan memberikan kebutuhan-kebutuhan yang dibutuhkan oleh setiap individu.kelas 1 ........
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 Fase D Kurikulum Merdeka - [abdiera.com]Fathan Emran
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka - abdiera.com. Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka. Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka. Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka. Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka. Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka.
2. Curah Pendapat
1. Apa pengertian statistik inferensial?
2. Apa saja kegiatan dalam statistik inferensial?
3. Apa pengertian statistik parametrik?
4. Sebutkan ciri statistik parametrik!
5. Apa saja kelemahan dan keunggulan statistik
parametrik?
6. Apa pengertian statistik non parametrik?
7. Sebutkan ciri statistik non parametrik!
8. Apa saja kelemahan dan keunggulan statistik non
parametrik?
3. Pengertian Statistik Inferensial
Statistik yang digunakan untuk menganalisis data
sampel dan hasilnya akan digeneralisasikan/
diinferensialkan kepada populasi dimana sampel
diambil.
Suatu kesimpulan dari data sampel yang akan
diberlakukan untuk populasi mempunyai peluang
kesalahan dan kebenaran (kepercayaan) yang
dinyatakan dalam bentuk presentase. Peluang
kesalahan dan kepercayaan ini disebut dengan taraf
signifikansi.
7. Ciri Statistik Parametrik
• Data dengan skala interval dan rasio
• Data menyebar/berdistribusi normal
• Varians data homogen
• Data diambil secara random sampling
8. Keunggulan Statistik Parametrik
• Syarat-syarat parameter dari suatu populasi
yang menjadi sampel biasanya tidak diuji dan
dianggap memenuhi syarat, pengukuran
terhadap data dilakukan dengan kuat.
• Observasi bebas satu sama lain dan ditarik
dari populasi yang berdistribusi normal serta
memiliki varian yang homogen.
9. Kelemahan Statistik Parametrik
• Populasi harus memiliki varian yang sama.
• Variabel-variabel yang diteliti harus dapat
diukur setidaknya dalam skala interval.
• Dalam analisis varian ditambahkan
persyaratan rata-rata dari populasi harus
normal dan bervarian sama, dan harus
merupakan kombinasi linear dari efek-efek
yang ditimbulkan.
10. Contoh Teknik Parametrik
• Uji-z (1 atau 2 sampel)
• Uji-t (1 atau 2 sampel)
• Korelasi pearson,
• Perancangan percobaan (one or two-
way anova parametrik), dll.
12. Pengertian Statistik Non Parametrik
Statistik bebas sebaran (tidak mensyaratkan
bentuk sebaran parameter populasi, baik normal
atau tidak)
13. Ciri Statistik Non Parametrik
• Data tidak berdistribusi normal
• Umumnya data berskala nominal dan ordinal
• Umumnya dilakukan pada penelitian sosial
• Umumnya jumlah sampel kecil
14. Keunggulan Statistik Non Parametrik
• Tidak membutuhkan asumsi normalitas.
• Lebih mudah dikerjakan dan lebih mudah dimengerti
karena ststistika non-parametrik tidak membutuhkan
perhitungan matematik yang rumit.
• Statistik non-parametrik dapat digantikan data numerik
(nominal) dengan jenjang (ordinal).
• Kadang-kadang pada statistik non-parametrik tidak
dibutuhkan urutan atau jenjang secara formal.
• Pengujian hipotesis pada statistik non-parametrik dilakukan
secara langsung pada pengamatan yang nyata.
• Walaupun pada statistik non-parametrik tidak terikat pada
distribusi normal populasi, tetapi dapat digunakan pada
populasi berdistribusi normal.
15. Kelemahan Statistik Non Parametrik
• Statistik non-parametrik terkadang mengabaikan
beberapa informasi tertentu.
• Hasil pengujian hipotesis dengan statistik non-
parametrik tidak setajam statistik parametrik.
• Hasil statistik non-parametrik tidak dapat
diekstrapolasikan ke populasi studi seperti pada
statistik parametrik. Hal ini dikarenakan statistik
non-parametrik mendekati eksperimen dengan
sampel kecil dan umumnya membandingkan dua
kelompok tertentu
16. Contoh Teknik Non Parametrik
• Uji tanda (sign test)
• Rank sum test (wilcoxon)
• Rank correlation test (spearman)
• Fisher probability exact test.
• Chi-square test, dll.
17. Penggunaan Statistik Non Parametrik
Statistik nonparametris kebanyakan digunakan
untuk menganalisis data nominal, ordinal