5 METODE PALING PENTING UNTUK ANALISIS DATA STATISTIK

Di Era Informasi, data tidak lagi langka – data sangat kuat. cgtrend.blogspot.com, Kuncinya adalah menyaring volume data yang luar biasa yang tersedia untuk organisasi dan bisnis dan menafsirkan implikasinya dengan benar. Tetapi untuk memilah-milah semua informasi ini, Anda memerlukan alat analisis data statistik yang tepat.

Dengan obsesi saat ini atas "data besar", analis telah menghasilkan banyak tooles atau alat dan teknik mewah yang tersedia untuk organisasi besar. Namun, ada beberapa alat analisis data dasar yang tidak digunakan sebagian besar organisasi... yang merugikan mereka.

Trending cgtrend menyarankan untuk memulai upaya analisis data Anda dengan lima dasar berikut – dan belajar untuk menghindari perangkapnya – sebelum melanjutkan ke teknik yang lebih canggih.

1. Mean

Rata-rata aritmatika, lebih dikenal sebagai "rata-rata," atau mean adalah jumlah dari daftar angka dibagi dengan jumlah item dalam daftar. Mean berguna dalam menentukan tren keseluruhan kumpulan data atau memberikan gambaran cepat tentang data Anda. Keuntungan lain dari mean adalah sangat mudah dan cepat untuk dihitung.

Kendala yang bisa dijadikan sebagai kelemahan: Diambil sendiri, mean adalah alat yang berbahaya. Dalam beberapa kumpulan data, "rata-rata," atau mean juga terkait erat dengan mode dan median (dua pengukuran lain mendekati mean). Namun, dalam kumpulan data dengan jumlah outlier yang tinggi atau distribusi yang miring, mean tidak memberikan akurasi yang Anda butuhkan untuk keputusan yang bernuansa.

2. Standar Deviasi

Standar deviasi, sering diwakili dengan huruf Yunani sigma, Standar adalah ukuran penyebaran data di sekitar mean. Standar deviasi yang tinggi menandakan bahwa data menyebar lebih luas dari mean, di mana standar deviasi yang rendah menandakan bahwa lebih banyak data yang sejajar dengan mean. Dalam portofolio metode analisis data, standar deviasi berguna untuk menentukan dispersi titik data dengan cepat.

Kendala yang bisa dijadikan sebagai kelemahan: Sama seperti mean, standar deviasi menipu jika diambil sendiri. Contohnya, jika data memiliki pola yang sangat aneh seperti kurva non-normal atau sejumlah besar outlier, maka standar deviasi tidak akan memberikan semua informasi yang Anda butuhkan.

3. Regresi

Regresi memodelkan hubungan antara variabel dependen dan variabel penjelas, yang biasanya dipetakan pada scatterplot. Garis regresi juga menunjukkan apakah hubungan tersebut kuat atau lemah. Regresi biasanya diajarkan di kursus statistik sekolah menengah atau perguruan tinggi dengan aplikasi untuk sains atau bisnis dalam menentukan tren dari waktu ke waktu.

Kendala yang bisa dijadikan sebagai kelemahan: Regresi tidak terlalu bernuansa. Terkadang, outlier pada scatterplot (dan alasannya) sangat penting. Contohnya, titik data terluar dapat mewakili masukan dari pemasok paling penting Anda atau produk dengan penjualan tertinggi Anda. Sifat garis regresi, bagaimanapun, menggoda Anda untuk mengabaikan outlier ini.

4. Penentuan Ukuran Sampel

Saat mengukur kumpulan data atau populasi yang besar, seperti tenaga kerja, Anda tidak selalu perlu mengumpulkan informasi dari setiap anggota populasi tersebut – sampel juga berfungsi dengan baik. Caranya adalah dengan menentukan ukuran yang tepat agar sampel menjadi akurat. Dengan menggunakan metode proporsi dan standar deviasi, Anda dapat secara akurat menentukan ukuran sampel yang tepat yang Anda butuhkan untuk membuat pengumpulan data Anda signifikan secara statistik.

Kendala yang bisa dijadikan sebagai kelemahan: Saat mempelajari variabel baru yang belum diuji dalam suatu populasi, persamaan proporsi Anda mungkin perlu mengandalkan asumsi tertentu. Namun, asumsi ini mungkin sama sekali tidak akurat. Kesalahan ini kemudian diteruskan ke penentuan ukuran sampel Anda dan kemudian ke analisis data statistik lainnya

5. Pengujian Hipotesis

Juga biasa disebut pengujian t, pengujian hipotesis menilai apakah premis tertentu benar-benar benar untuk kumpulan data atau populasi Anda. Dalam analisis data dan statistik, Anda menganggap hasil uji hipotesis signifikan secara statistik jika hasilnya tidak mungkin terjadi secara kebetulan. Tes hipotesis digunakan dalam segala hal mulai dari sains dan penelitian hingga bisnis dan ekonomi

Kendala yang bisa dijadikan sebagai kelemahan: Untuk menjadi ketat, tes hipotesis perlu diwaspadai kesalahan umum. Contohnya, efek plasebo terjadi ketika peserta secara keliru mengharapkan hasil tertentu dan kemudian merasakan (atau benar-benar mencapai) hasil itu. Kesalahan umum lainnya adalah efek Hawthorne (atau efek pengamat), yang terjadi ketika peserta mengubah hasil karena mereka tahu bahwa mereka sedang dipelajari.

Secara keseluruhan, metode analisis data ini menambah banyak wawasan pada portofolio pengambilan keputusan Anda, terutama jika Anda belum pernah menganalisis proses atau kumpulan data dengan statistik sebelumnya. Namun, menghindari perangkap umum yang terkait dengan setiap metode sama pentingnya. Setelah Anda menguasai teknik dasar untuk analisis data statistik ini, maka Anda siap untuk maju ke alat analisis data yang lebih canggih.

Baca: DASAR-DASAR TEKNIK ANALISIS UNTUK TRADING CRYPTOCURRANCY

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang meningkatkan analisis data statistik Anda melalui visualisasi data yang kuat, langganan terus untuk membaca trending topic panduan kami, “5 Tips untuk Analisis Data Keamanan” dan mulai mengubah angka abstrak Anda menjadi kesuksesan yang terukur.