Statistika untuk Orang Awam (spt saya)

Statistik itu berbeda dari matematika. Statistika lebih merupakan metode saintifik ketimbang sekedar tool. Statistika tu melingkupi urusan menentukan pertanyaan2 riset, mendesain studi dan eksperimen, mengumpulkan data, mengelola, menyimpulkan dan menganalisa data, mengintrepretasikan hasil, dan menarik kesimpulan. Singkatnya, statistika melakukan perlakuan terhadap data utk menghadapi masalah yg tersaji. Matematika masuk di bagian hitung2an, tapi itu cuma sebagian kecil saja darinya.

Khususnya sbg mahasiswa S2, dengan pemahaman bhw Statistika lebih merupakan suatu filosofi atau kerangka berpikir alih2 sekedar tool, kita harus mampu menyikapi atau berikan perlakuan terhadap data untuk mengambil keputusan yg kokoh (logis dan bisa diterima) dari cerita yang sesungguhnya di belakang angka.
Berikut adalah istilah2 yg sering muncul di ranah statistika:

Populasi

Atas urusan apapun yg hendak diselidiki, kita butuh taruh fokus perhatian di kelompok tertentu (misal: kelompok orang tertentu, kota, binatang, sepsimen batu, dsb). Misal:

• Bagaimana tanggapan penduduk Indonesia terkait kebijakan luar negeri pak Presiden?
• Berapa presentase lahan padi yang rusak karena wabah lumpur tahun lalu?
• Berapa presentase tabung odol terisi berdasarkan spesifikasi yg ada?

di setiap contoh tersebut, sebuah pertanyaan diberikan, dan kita bisa identifikasikan kelompok khusus yg sedang jadi sasaran. Kelompok yang Anda ingin pelajari dalam rangka menjawab pertanyaan riset disebut populasi. Klo pendefinisian populasinya buruk, studinya pasti juga buruk. Misal saja bila populasinya tidak cukup mewakili kebanyakan.

Sampel

Klo misal Anda mau tau rasanya rawon di panci gimana, coba? Anda akan aduk tuh rawon di panci, ngambil sendok, lalu ngambil sedikit kuahnya, lalu mencicipinya. Dari situ Anda lantas ambil kesimpulan tentang rasa rawon secara keseluruhan, tanpa bener menenggak semua kuah rawon yg ada di panci. Asalkan sampel yg Anda ambil memang diambil scr fair (misal Anda ndak pilih2 bagian kuah yg bergajih) maka Anda akan bisa dapetkan gambaran yg valid terkait rasa rawon tanpa bener2 menyantap semuanya. Ini jugalah yang dilakukan dg statistika.

Para peneliti pengen tahu tentang sesuatu di sebuah populasi. Tapi mereka ndak punya cukup uang dan waktu untuk amati satu per satu. Maka mereka pun mengambil sampel darinya. Kelihatannya mudah kan ya? Padahal yo endak. Bagaimana sebuah sampel dipilih dari populasi bisa bawa pengaruh besar pada hasil; apakah jadi bisa diterima atau sampah. Misal Anda pengen tahu bagaimana anak2 muda habiskan waktu mereka di internet, lalu Anda ngirim surveinya via e-mail. Maka hasil yg Anda dapet pasti ndak akan mewakili pendapat seluruh anak muda (yg itu adl populasi sasaran Anda). Lha yang disasar cuma pengguna internet doang kan ya.

TIP: Lain kali klo Anda dihadapkan pada hasil survei/studi, lihat bener2 sampel partisipannya dan tanyakan apakah sampe tsb mewakili populasi sasaran.

Random

Sampel yg random itu bagus; setiap anggota dari populasi jadi punya kesempatan yg sama untuk dipilih berdasakan mekanisme tertentu. Di sini tiap ‘orang’ tidak lantas memilih atau mengajukan diri utk berpartisipasi, dan tidak ada satu pun ‘orang’ di populasi yg lebih diutamakan ketimbang yg lain.

Contoh sampling yg ndak random (dg kata lain= jelek) adl polling via telepon (Anda yg telepon). Tidak dikatakan random soalnya tiap orang tidak punya kesempatan yg sama utk berpartisipasi. Apalagi klo partisipan kudu beli koran atau nonton acara TV tertentu, maka sudah jelas itu ndak random.

TIP: Lain kali kalo ada yg bilang bahwa samplingnya random, cermati betul, apakah bener itu random? Bagaimana sih sampel itu bener2 dipilih.

Bias

Bias adalah kecenderungan atau preferensi sistematis yang terdapat di proses pengumpulan data, yg lantas hasilkan ketidakseimbangan (ada bagian yg lebih besar, atau condong di satu sisi), hasil yang menyesatkan.
Bias bisa diakibatkan oleh:

1. Cara bagaimana sampel dipilih. Survei ttg berapa yg bakal belanja di surabaya fair, nanyanya ke orang2 di mall. Lha wong mereka emg udah biasa ke mall kok masio ada diskon apa nggak.
2. Bagaimana data dikumpulkan. Paling kentara di pertanyaan polling. Krn peneliti ingin temukan hasil tertentu, akhirnya pertanyaan mereka pun cerminkan hasil yg diharapkan. Misal issue terkait pengalokasian dana yg lebih besar utk militer. Nanyanya “Untuk melindungi negara kita yg amat luas ini dari luar -entah malaysia atau yg lain- bukankah menurut Anda akan lebih baik bila kita berikan dana yg lebih besar untuk militer kita?” Lha ini ngasih pertanyaan kok udah nggiring. Rawan sesat ni hasilnya.

TIP: Klo Anda lagi mbikin survei atas hal2 yg Anda suka, perhatikan betul model pertanyaannya. Jangan2 pertanyaan Anda tu menggiring.

Data

Data adalah pengukuran aktual yg didapat dari studi.

• Data numerik/kuantitatif = data yg puya makna sbgmana hasil pengukuran, misal tinggi badan seesorang, IQ, tekanan darah, jumlah gigi, dsb yg bisa dihitung.
• Data kualitatif = melambangkan karakteristik, misal gender seseorang, pendapat, suku, agama. Meskipun diwakili dg angka (1 = laki2 2 = perempuan), tapi angka itu ndak punya makna, dan ndak boleh dioperasikan (misal ditambah atau dicari nilai rata2nya).

Statistik

Statistik adalah angka yg menunjukkan ikhtisar data dari sebuah sampel. Misal: data bisa diikhtisarkan dalam bentuk presentase (60% penduduk jatim adl wanita), rata2 (rata2 harga rumah di sampel ini adl … ), median (gaji median dari 1000 orang programmer di sampel ini adl …) atau persentil (berat bayi Anda berada di persenti ke-90 bulan ini, berdasarkan data yg dikumpulkan dari 10.000 bayi…)

TIP: TIdak smua statistik itu bener. Hanya karena seseorang mengemukakan statistik,tak ada jaminan bahwa statistik dia itu bersifat ilmiah dan bisa diterima (legitimate). Angka memang ndak berbohong, tp sing nggedabrus kuwi wong2e sing ngutek ongko kuwi.

Statistik didasarkan atas data sampel, dan bukan atas data populasi. Bila data dikumpulkan dari seluruh populasi, itu namanya Sensus. Bila lantas Anda ikhtisarkan dari populasi menjadi satu angka, maka angka itu disebut parameter, bukan statistik.

Mean (nilai rata2)

Mean atau average adalah jumlah seluruh bilangan dibagi dengan jumlah total angka.

Catat: Mean tidak lantas merupakan reprsentasi yg fair dari data, karena nilai rata2 ini bisa dg gampang terpengaruh oleh outliers (nilai amat besar/kecil dalam kumpulan data yg nyeleneh)

Median

Median adalah cara lain untuk menentukan tengahan dari data set numerik. Median itu ibarat pembatas jalan yg ada di tengah itu, yg mbagi jalan jadi dua bagian yg sama. Dalam dataset numerik, median adalah titik di mana terdapat jumlah titik data yg sama yg niainya terletak di bawah dan atas nilai median itu. Shg median merupakan bagian tengah dari dataset.

TIP: lain kali bila dapet informasi tentang average(mean), cari tahu apakah nilai median juga disampaikan. Klo tidak, minta! Mean dan median tu representasi yg beda dari tengahan dataset dan seringkali bisa berikan cerita yg berbeda tentang data bersangkutan.

Standar Deviasi

Pernah denger ada orang yg bilang “2 standar deviasi di atas mean”? Dalam rangka utk tunjukkan betapa hasil yg didapat tu signifikan, orang2 menggunakan angka standar deviasi di atas atau di bawah rata2 untuk menunjukkanya. (deviasi standar sih tepatnya klo diterjemahkan, tapi dah kadung sering denger standar deviasi)

Standar deviasi adl cara yg digunakan untuk mengukur jumlah variabilitas (atau sebaran) di dalam angka di dataset. Standar deviasi adl sebuah jumlah standar (atau umum) deviasi (atau jarak) dari nilai mean. Standar deviasi juga biasa digunakan untuk menyatakan di mana kebanyakan data harusnya berada, secara relatif, dilihat dari nilai mean. Misal, dalam banyak kasus, sekitar 95 % data akan berada di kisaran dua standar deviasi dari mean (hasil ini disebut sbg aturan empiris)

CATAT: Standar deviasi adl statistik yg penting, tapi sering ndak dilaporkan. Padahal klo ga ada ini, Anda cuma dapet sebagian cerita aja dari data yg ada. Misal Anda tahu harga rata2 (mean/average) rumah di regency tertentu, tapi apa Anda lantas jadi tahu berapa sih rentang harga rumah yg sebenarnya tatkala Anda bener2 hunting ke lapangan? Anda dikasih tahu ttg gaji rata2 di perusahaan. Lha tapi apa Anda tahu bagaimana model sebaran nilainya klo tyt sangat tinggi sebarannya. Dg itu saja, Anda blum akan cukup tahu ttg gimana kondisi perusahaan sebenarnya.

TIP: Maka jangan puas dg hanya dikasih tahu nilai rata2 (mean). tanyakan juga standar deviasinya. Apalagi klo ini bicara masalah gaji!

Persentil

Jika Anda ikut tes di ITS, bisa jadi Anda akan dilaporkan angka yg tunjukkan di mana posisi Anda berada, dibandingkan dg mahasiswa lain. Ukuran komparasi ini biasa disebut persentil. Misal saja nilai Anda dikatakan berada di persentil ke-90. Itu artinya 90% dari mahasiswa yg ikut tes punya nilai lebih rendah ketimbang Anda (dan 10% sisanya punya nilai lebih tinggi ketimbang Anda).

Sumber: Statistics for Dummies