Anda tertarik dengan Statistika?

Blog Winner Statisik adalah Blog mengenai informasi seputar statistika.

Mari kita berbagi informasi mengenai statistika...

Apabila Anda perlu bantuan, hubungi: (021)96927448


Rabu, 27 Mei 2009

Penggunaan Mean, Median, dan Modus (2)

Bingung mau pilih mean, median, atau modus?

Kalau kita menyebut kata rata-rata atau rerata, kemungkinan besar kita lebih condong untuk mempergunakan mean. Kalau kita ingin nilai tengah, maka kita berbicara median. sedangkan apabila kita ingin nilai yang paling sering muncul, kita menggunakan modus.

Mean adalah total semua data dibagi jumlah data. Mean digunakan ketika data yang kita miliki memiliki sebaran normal atau mendekati normal (berbentuk setangkup, nilai yang paling banyak berada ditengah dan makin besar semakin sedikit, makin kecil makin sedikit pula, nilai-nilai ekstrim yang besar maupun yang kecil hampir tidak ada).

Median adalah nilai yang berada ditengah-tengah data setelah diurutkan dari yang terkecil sampai terbesar. Median cocok digunakan bila data yang kita miliki tidak menyebar normal atau memiliki nilai yang berbeda-beda secara signifikan.

Misalnya ada yang 10.000 ada yang hanya 2, sedangkan distribusi nilai yang besar dan yang kecil tidak sama atau berat sebelah. Lebih banyak yang besar dan sedikit yang kecil atau sebaliknya. Selain itu juga memiliki banyak pencilan (outlier) yang nilainya sangat jauh dari nilai data yang lain. Median sangat cocok digunakan pada data seperti ini karena tidak terpengaruh oleh perbedaan data yang besar, karena median memilih nilai yang paling tengah setelah diurutkan, sehingga tidak tertarik ke atas jika ada data yang sangat besar.

Modus adalah nilai yang sering muncul. Jika kita tertarik pada data frekuensi, jumlah dari suatu nilai dari kumpulan data, maka kita menggunakan modus. Modus sangat baik bila digunakan untuk data yang memiliki sekala kategorik yaitu nominal atau ordinal.

Skala kategorik adalah data yang bukan angka. Data berskala nominal artinya tidak ada urutan yang lebih tinggi antara satu denga nyang lainnya. misalnya warna: merah, kuning, hijau. Merah diberi nilai 1, kuning 2, hijau 3. 1 tidak lebih kecil dari 2, sedangkan 3 tida lebih besar dari dua. Yang kita inginkan adalah data berapa banyak yang bernilai 1 (merah), berapa banyak bernilai 2 (kuning), dan berapa banyak yang bernilai 3 (hijau). Apabila yang paling banyak muncul adalah 2, maka modusnya 2 atau kuning.

Sedangkan data ordinal adalah data kategorik yang bisa diurutkan, misalnya kita menanyakan kepada 100 orang tentang kebiasaan untuk mencuci kaki sebelum tidur, dengan pilihan jawaban: selalu (5), sering (4), kadang-kadang(3), jarang (2), tidak pernah (1). Apabila kita ingin melihat ukuran pemusatannya lebih baik menggunakan modus yaitu yaitu jawaban yang paling banyak dipilih, misalnya sering (2). Berarti sebagian besar orang dari 100 orang yang ditanyakan menjawab sering mencuci kaki sebelum tidur.

Sudah jelas kan........

Kesimpulan:

Mean: Data yang normal

Median: Data tidak normal, banyak /pencilan outlier, data sangat besar/kecil

Modus: Data kategorik: Nominal or Ordinal

5 komentar:

  1. PINTER JUGA MENCARI CONTOH DALAM PENGGUNAAN KEHIDUPAN SEHARI - HARI, TAPI KADANG KURANG PAS BILA UNTUK MEMPELAJARI DENGAN SERIUS. TAPI THANK'S JUGA ATAS PENERANGANNYA.

    BalasHapus
  2. Komentar ini telah dihapus oleh penulis.

    BalasHapus
  3. kalo bisa nambah rumusnya
    \

    BalasHapus
  4. mumet tanpa da cntohnya dg matemtika

    BalasHapus
  5. betul contohnya dengan angka dong

    BalasHapus

Apa komentar Anda terhadap tulisan saya?

Anda Perlu Bantuan Analisis Data Statistik?

Hubungi kami melalui:

  - Telp. (021)96927448

  - email. jihadbest36@yahoo.com

Analisis Data:

  - Skripsi (S1): Rp 500.000

  - Tesis (S2): Rp 1.000.000

  - Disertasi (S3): Rp 2.500.000

Kursus Private Statistika

2 jam per pertemuan:

  - S1: Rp 150.000 per pertemuan

  - S2: Rp 300.000 per pertemuan

  - S3: Rp 500.000 per pertemuan 



Konsultasi Rp 100.000 per jam

ANALISIS YANG KAMI LAYANI

1. Analisis Deskriptif
     Meringkas Data, statistika 5 serangkai, Ukuran pemusatan,
      ukuran  keragaman data, dll
2. Charting, grafik
     Pembuatan chart dan grafik apapun sesuai keinginan Anda
3. Tabulasi
     Pembuatan berbagai macam tabel sesuai keinginan Anda
4. Uji Signifikan
     Melakukan uji hipotesis terhadap berbagai permasalahan
     Uji satu sampel, uji dua sempel, uji dua atau lebih sampel
5. Korelasi
     Metode untuk mengetahui hubungan antar dua variabel,  
     satu variabel dengan lebih dari satu veriabel, dan juga 
     banyak variabel dengan banyak variabel. 
6. Regresi   
     Metode untuk membuat suatu modelhubungan antara 
     satu variabel terikat (dependent variable) dengan satu atau      lebih variabel bebas (independent variable)
7. Multivariate Regression
    Metode untuk membuat model hubungan antara banyak
    variabel terikat (dependent variable) dan banyak variabel bebas  
    (independent variable)
8. Logit-Probit
    Mirip dengan regresi namun dapat digunakan untuk variabel kategorik
    (ordinal dan nominal), termasuk non parametrik   
9. Experimental Design     
10. Non-Parametrik Analysis 
11. AKU (Analisis Komponen Utama) /Principal Component
12. Analisis Faktor 

13. Cluster Analysis

14. Analisis Diskriminan

15. Multidimensional Scaling 
16. Biplot 
17. Analisis Korespondency 
18. Time Series Anlysis 
19. Path Analysis 
20. SEM (Seqential Equation Modeling)
21. CHAID
22. AMMI
23. Bootstrap