Perbedaan Antara Statistik Deskriptif dan Inferensial

Statistik Deskriptif vs. Inferensial

Statistik adalah salah satu bagian terpenting dari penelitian saat ini mengingat bagaimana ia mengatur data ke dalam bentuk yang terukur. Namun, beberapa siswa menjadi bingung antara statistik deskriptif dan inferensial, sehingga menyulitkan mereka untuk memilih opsi terbaik untuk digunakan dalam penelitian mereka.

Jika Anda melihat lebih dekat, perbedaan antara statistik deskriptif dan inferensial sudah cukup jelas dalam nama yang diberikan. "Deskriptif" menggambarkan data, sementara "inferensial" menyimpulkan atau memungkinkan peneliti untuk sampai pada kesimpulan berdasarkan informasi yang dikumpulkan.

Misalnya, Anda ditugasi untuk meneliti tentang kehamilan remaja di sekolah menengah tertentu. Dengan menggunakan statistik deskriptif dan inferensial, Anda akan meneliti jumlah kasus kehamilan remaja di sekolah selama beberapa tahun tertentu. Perbedaannya adalah bahwa dengan statistik deskriptif, Anda hanya meringkas data yang dikumpulkan dan, jika mungkin, mendeteksi pola dalam perubahan. Sebagai contoh, dapat dikatakan bahwa selama lima tahun terakhir, mayoritas kehamilan remaja di SMA X terjadi pada mereka yang terdaftar pada tahun ketiga. Tidak perlu memprediksi bahwa pada tahun keenam, siswa tahun ketiga masih akan menjadi orang-orang dengan jumlah kehamilan remaja yang lebih besar. Kesimpulan serta prediksi hanya dilakukan dalam statistik inferensial.

Prinsip menggambarkan atau menyimpulkan juga berlaku untuk data atau informasi yang dikumpulkan peneliti. Mengacu kembali ke contoh kami sebelumnya tentang kehamilan remaja, statistik deskriptif hanya terbatas pada populasi yang dijelaskan. Sederhananya, data yang dikumpulkan di X High School tentang kehamilan remaja HANYA berlaku untuk institusi tertentu.

Dalam statistik inferensial, SMA X hanya bisa menjadi sampel dari populasi target. Katakanlah Anda bertujuan untuk mengetahui status kehamilan remaja di New York. Karena tidak mungkin mengumpulkan data dari setiap sekolah menengah di New York, X High School kemudian akan bertindak sebagai sampel yang akan mencerminkan atau mewakili semua sekolah menengah di New York City. Tentu saja, ini biasanya berarti ada margin of error, karena satu sampel tidak cukup untuk mewakili seluruh populasi. Tingkat kemungkinan kesalahan ini juga diperhitungkan saat menganalisis data. Dengan menggunakan berbagai perhitungan seperti mean, median, dan mode, peneliti akan dapat menggambarkan atau memeriksa data dan mencapai apa yang mereka inginkan melalui proses.

Statistik, terutama inferensial, sangat penting dalam industri saat ini, terutama karena menyediakan informasi yang berpotensi membantu individu membuat keputusan di masa depan. Misalnya, meluncurkan statistik inferensial pada tingkat pertumbuhan populasi di kota tertentu dapat berfungsi sebagai dasar bagi bisnis untuk memutuskan apakah akan mendirikan toko di kota itu atau tidak. Fakta bahwa ia juga menggunakan angka untuk sampai pada kesimpulan meningkatkan keakuratan penelitian serta pemahaman data..

Hasil statistik sering ditampilkan melalui berbagai model, dari grafik ke grafik. Untuk meningkatkan akurasi, peneliti juga memperhitungkan berbagai faktor yang dapat mempengaruhi populasi mereka dan menerjemahkannya ke dalam data numerik. Dengan cara ini, probabilitas kesalahan diminimalkan, dan pandangan kasus yang dirangkum secara menyeluruh tercapai.

Ringkasan:

1. Statistik deskriptif hanya "menggambarkan" penelitian dan tidak memungkinkan untuk kesimpulan atau prediksi.

2. Statistik inferensial memungkinkan peneliti untuk sampai pada kesimpulan dan memprediksi perubahan yang mungkin terjadi terkait bidang yang menjadi perhatian.

3. Statistik deskriptif biasanya beroperasi dalam area spesifik yang berisi seluruh populasi target.

4. Statistik statistik biasanya mengambil sampel suatu populasi, terutama jika populasi terlalu besar untuk melakukan penelitian.