penyajian data Kualitatif dan Kuantitatif
 |
penyajian data
Penyajian Data Kualitatif
Data kualitatif merupakan data yang memperlihatkan karakteristik-karakteristik dari suatu objek penelitian. Oleh karena itu, data kualitatif tidak menampilkan kategori dalam bentuk angka. Penampilan dalam bentuk angka justru akan menghilangkan informasi yang dimiliki oleh data kualitatif. Tingkatan pengukuran yang biasa diberikan untuk data kualitatif adalah skala nominal dan ordinal. Skala nominal akan mengklasifikasikan setiap data ke dalam kategori-kategori tertentu, sedangkan dengan skala ordinal akan didapatkan peringkat dari setiap kategori. Data kualitatif dapat disajikan dalam bentuk tabel dan diagram
Sajian tabel disebut juga dengan tabel distribusi frekuensi kualitatif yang
memiliki ciri adanya pembagian kelas berdasarkan kategori-kategori tertentu.
Sedangkan dalam bentuk diagram dapat digolongkan ke dalam 4 jenis diagram.
Yaitu diagram lingkaran (pie graph), diagram batang (bar graph), diagram garis,
dan piktogram.
Penyajian Data Kuantitatif
Penyajian data kuantitatif merupakan penyajian data yang berbentuk angka-angka. Data yang berbentuk angka-angka tersebut, bila bervariasi, harus dikelompokkan ke dalam kelompok-kelompok angka atau yang disebut dengan kelas. Proses semacam ini disebut dengan penyederhanaan data.
Penyajian data ini bisa disajikan dalam bentuk tabel dan diagram. Tabel untuk data kuantitatif disebut dengan distribusi frekuensi kuantitatif. Pembagian kelas pada tabel ini ditentukan oleh angka-angka yang didapat dalam pengumpulan data. Apabila angka yang muncul tidak terlalu bervariasi maka tabel yang dibuat dapat berbentuk tunggal.
Penyajian data kuantitatif dalam bentuk diagram dapat dilakukan dengan
beberapa jenis, seperti diagram lingkaran, histogram, poligon dan ogif.
Histogram menghubungkan antara interval kelas dengan frekuensi, poligon
menhubungkan antara nilai tengah kelas dengan frekuensi, sedang ogif
menghubungkan antara interval kelas dengan frekuensi kumulatif.
Pengelompokkan data kuantitatif dilakukan dengan cara: 1) menentukan
terlebih dahulu banyaknya kelas. 2) menentukan rentang antara satu angka dengan
angka lainnya (interval kelas) yang akan digunakan.
1. Jelaskan tiga pendekatan yang digunakan dalam perhitungan probabilita
2. Jelaskan apa yang dimaksud dengan ruang sampel
3. Jelaskan ciri-ciri distribusi normal dan binomial
1.Pendekatan KlasikPendekatan klasik didasarkan pada sebuah peristiwa
mempunyai kesempatan untuk terjadi sama besar, probabilitas suatu peristiwa
kemudian dinyatakan sebagai suatu rasio antara jumlah kemungkinan hasil dengan
total kemungkinan hasil (rasio peristiwa terhadap hasil ).probabilitas suatu
peristiwa = jumlah kemungkinan hasil / jumlah total kemungkinan hasil
Pendekatan relatifbesarnya probabilitas suatu peristiwa tidak dianggap
sama, tetapi tergantung pada berapa banyak suatu peristiwa terjadi dari
keseluruhan percobaan atau kegiatan
2.Ruang Sampel dan Titik Sampel merupakan cakupan teori peluang untuk
mengetahui seberapa besar kemungkinan suatu kejadian akan terjadi. Himpunan
semua kejadian yang mungkin terjadi dari suatu percobaan disebut dengan ruang
sampel, sedangkan anggota dari ruang sampel disebut titik sampel.
Pengertian ruang sampel adalah himpunan dari semua hasil yang mungkin pada
suatu percobaan/kejadian. Ruang sampel suatu percobaan dapat dinyatakan dalam
bentuk diagram pohon atau tabel dan umumnya dinotasikan dengan S. Sedangkan
pengertian titik sampel adalah anggota-anggota dari ruang sampel atau
kemungkinan-kemungkinan yang akan muncul. Banyaknya anggota dari ruang sampel
dinotasikan dengan n(S).
3. Distribusi Normal
Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas
yang paling banyak digunakan dalam berbagai analisis statistika. Distribusi
normal baku adalahdistribusi normal yang memiliki rata-rata nol dan simpangan
baku satu. Distribusi ini jugadijuluki kurva lonceng (bell curve) karena grafik
fungsi kepekatan probabilitasnya miripdengan bentuk lonceng. Distribusi normal
memodelkan fenomena kuantitatif pada ilmu alammaupun ilmu sosial. Beragam skor
pengujian psikologi dan fenomena fisika seperti jumlahfoton dapat dihitung
melalui pendekatan dengan mengikuti distribusi normal. Distribusinormal banyak
digunakan dalam berbagai bidang statistika, misalnya distribusi
samplingrata-rata akan mendekati normal, meski distribusi populasi yang diambil
tidak berdistribusinormal. Distribusi normal juga banyak digunakan dalam
berbagai distribusi dalam statistika,dan kebanyakan pengujian hipotesis
mengasumsikan normalitas suatu data.
Ciri Ciri Distribusi Normal
a.Memiliki parameter µ dan σ yang masing masing menentukan lokasi dan
bentuk
distribusi2.
Kurvanya mempunyai puncak tunggal3.
Rata-rata terletak di tengah distribusi dan distribusinya simetris di
sekitar garis tegaklurus yang ditarik melalui rata-rata
b.Total luas daerah di bawah kurva normal adala 1 (hal ini berlaku untuk
seluruhdistribuso probabilitas kontinu)5.
Kedua ekor kurva memanjang tak berbatas dan pernah memotong sumbu
horizontal6.
Kurvanya berbentuk seperti lonceng atau genta7.
Simpangan baku atau standar deviasi σ menentukan lebarnya kurva. Makin
kecil σ
bentuk kurva semakin runcing
DISTRIBUSI BINOMIAL Definisi : Distribusi Binomial adalah suatu distribusi probabilitas yang dapat digunakan bilamana suatu proses sampling dapat diasumsikan sesuai dengan proses Bernoulli.
*CIRI-CIRI DISTRIBUSI BINOMIAL Setiap percobaan hanya mempunyai
2 kemungkinan hasil : sukses(hasil yang dikehendakai, dan gagal (hasil yang tidak dikehendaki). Tiap usaha bebas dengan usaha lainnya. Probabilitas sukses setiap percobaan harus sama, dinyatakan dengan p. Sedangkan probabilita gagal dinyatakan dengan q, dan jumlah p dan q harus sama dengan satu. Jumlah percobaan, dinyatakan dengan n, harus tertentu jumlahnya.
1
2 Untuk mencari koefisien binomial dicari dengan rumus : Dalam distribusi binomial dikenal parameter rata-rata ( ) dan simpangan baku ( ). PELUANG DISTRIBUSI BINOMIAL 3
Kunjungi juga artikel terkait:
manajemen-media-massahukum-media-massa
analisis-sistem-informasi
Tidak ada komentar:
Posting Komentar