Daftar Istilah Statistika (Umum)

  • Alternative Hypothesis (H1): Hipotesis Alternatif (H1): Pernyataan yang menyatakan adanya efek atau hubungan tertentu dalam populasi.
  • Analysis of Variance (ANOVA): ANOVA (Analisis Variansi): Metode untuk menguji perbedaan rata-rata antara tiga atau lebih kelompok.
  • ANCOVA (Analysis of Covariance): ANCOVA (Analisis Kovarian): Metode statistik yang menggabungkan analisis varian dengan analisis regresi.
  • ANOVA (Analysis of Variance): Metode untuk menguji perbedaan rata-rata antara tiga atau lebih kelompok.
  • Binomial Distribution: Distribusi Binomial: Distribusi probabilitas dari jumlah keberhasilan dalam serangkaian uji coba independen yang memiliki dua hasil mungkin (berhasil atau gagal).
  • Categorical Data: Data Kategorikal: Data yang terdiri dari kategori atau label yang tidak memiliki nilai numerik yang berarti.
  • Chi-Square Distribution: Distribusi Chi-Square: Distribusi yang digunakan untuk menguji hubungan antara variabel kategorikal dalam bentuk tabel kontingensi.
  • Chi-Square Test: Uji Chi-Square: Metode untuk menguji apakah distribusi frekuensi dari data pengamatan cocok dengan distribusi yang diharapkan.
  • Cluster Sampling: Pengambilan Sampel Klaster: Metode pengambilan sampel di mana populasi dibagi menjadi klaster-klaster, dan beberapa klaster dipilih secara acak untuk diambil seluruhnya.
  • Confidence Interval: Interval Kepercayaan: Rentang yang mengandung nilai sejati parameter dengan tingkat kepercayaan tertentu.
  • Confidence Level: Tingkat Kepercayaan: Persentase yang digunakan untuk mengukur seberapa yakin kita terhadap interval kepercayaan.
  • Continuous Data: Data Kontinu: Data yang dapat mengambil nilai numerik dalam rentang tertentu.
  • Correlation: Korelasi: Ukuran seberapa kuat dan arah hubungan linier antara dua variabel.
  • Data: Fakta atau informasi yang dikumpulkan dari pengamatan, pengukuran, atau survei.
  • Degrees of Freedom: Derajat Kebebasan: Ukuran yang menggambarkan sejauh mana nilai dalam suatu data set bebas untuk bervariasi.
  • Descriptive Statistics: Statistik Deskriptif: Metode untuk merangkum dan menggambarkan data menggunakan ukuran-ukuran seperti rata-rata, median, dan modus.
  • Deviasi Standar: Akar kuadrat dari variansi; mengukur seberapa besar variasi data dari rata-ratanya.
  • Diagram Pencar (Scatter Plot): Grafik yang menunjukkan hubungan antara dua variabel numerik dengan menempatkan titik data di atas bidang kartesian.
  • Distribusi Binomial: Distribusi probabilitas dari jumlah keberhasilan dalam serangkaian uji coba independen yang memiliki dua hasil mungkin (berhasil atau gagal).
  • Distribusi Chi-Square: Distribusi yang digunakan untuk menguji hubungan antara variabel kategorikal dalam bentuk tabel kontingensi.
  • Distribusi Frekuensi: Pengelompokan data ke dalam kategori atau rentang dengan tujuan memahami pola kemunculan.
  • Distribusi Multinomial: Distribusi probabilitas dari hasil yang mungkin dalam eksperimen dengan lebih dari dua hasil mungkin.
  • Distribusi Normal Standar: Distribusi normal dengan rata-rata 0 dan deviasi standar 1.
  • Distribusi Normal: Distribusi simetris yang umum terjadi dalam banyak fenomena alam dan sosial.
  • Distribusi Poisson: Distribusi probabilitas dari jumlah kejadian langka dalam interval waktu atau ruang tertentu.
  • Distribusi T: Distribusi yang digunakan dalam uji hipotesis ketika sampel kecil dan varian populasi tidak diketahui.
  • Frequency Distribution: Distribusi Frekuensi: Pengelompokan data ke dalam kategori atau rentang dengan tujuan memahami pola kemunculan.
  • Hipotesis Nol (H0) dan Hipotesis Alternatif (H1): Pernyataan yang diuji dalam analisis statistik, di mana H0 menyatakan tidak adanya efek atau hubungan tertentu, sedangkan H1 menyatakan adanya efek atau hubungan tersebut.
  • Histogram: Diagram batang yang menggambarkan distribusi frekuensi data numerik.
  • Hypothesis Testing: Pengujian Hipotesis: Proses statistik untuk mengambil keputusan tentang hipotesis nol berdasarkan bukti data yang ada.
  • Hypothesis: Hipotesis: Pernyataan yang diajukan untuk diuji dalam analisis statistik.
  • Interval Kepercayaan: Rentang yang mengandung nilai sejati parameter dengan tingkat kepercayaan tertentu.
  • Kesalahan Tipe I: Kesalahan mengambil keputusan untuk menolak hipotesis nol ketika seharusnya tidak.
  • Kesalahan Tipe II: Kesalahan mengambil keputusan untuk gagal menolak hipotesis nol ketika seharusnya ditolak.
  • Korelasi: Ukuran seberapa kuat dan arah hubungan linier antara dua variabel.
  • Kuartil: Pemisahan data dalam empat bagian yang sama besar, digunakan untuk menghitung median dan mengukur sebaran data.
  • Linear Regression: Regresi Linear: Metode untuk memodelkan hubungan linier antara variabel prediktor dan variabel respons.
  • Logistic Regression: Regresi Logistik: Metode untuk memodelkan hubungan antara variabel prediktor dan probabilitas terjadinya suatu peristiwa dalam bentuk log-odds.
  • Mean: Rata-rata: Nilai tengah dari sekumpulan data, dihitung dengan menjumlahkan semua nilai dan membaginya dengan jumlah data.
  • Measurement Scale: Skala Pengukuran: Cara pengukuran data, seperti skala nominal, ordinal, interval, dan rasio.
  • Median: Median: Nilai tengah dalam urutan data yang diurutkan; separuh data berada di atas dan separuh di bawahnya.
  • Mode: Modus: Nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data.
  • Modus: Nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data.
  • Multinomial Distribution: Distribusi Multinomial: Distribusi probabilitas dari hasil yang mungkin dalam eksperimen dengan lebih dari dua hasil mungkin.
  • Nonparametric Test: Uji Nonparametrik: Metode statistik yang tidak bergantung pada asumsi tentang distribusi data.
  • Normal Distribution: Distribusi Normal: Distribusi simetris yang umum terjadi dalam banyak fenomena alam dan sosial.
  • Null Hypothesis (H0): Hipotesis Nol (H0): Pernyataan yang menyatakan bahwa tidak ada efek atau hubungan tertentu dalam populasi.
  • One-Sample Test: Uji Satu Sampel: Metode untuk membandingkan nilai rata-rata sampel dengan nilai yang diharapkan dari populasi.
  • Outlier: Data yang jauh berbeda dari pola umum dalam sekumpulan data, dapat mempengaruhi hasil analisis.
  • Outlier: Outlier: Data yang jauh berbeda dari pola umum dalam sekumpulan data, dapat mempengaruhi hasil analisis.
  • P-value: Nilai yang menunjukkan seberapa kuat bukti dalam mendukung atau menentang hipotesis nol dalam analisis statistik.
  • Paired Sample Test: Uji Sampel Berpasangan: Metode untuk membandingkan nilai rata-rata dari dua sampel yang berpasangan atau terkait.
  • Parametric Test: Uji Parametrik: Metode statistik yang didasarkan pada asumsi tertentu tentang distribusi data.
  • Pengambilan Sampel Berstrata: Metode pengambilan sampel di mana populasi dibagi menjadi lapisan atau strata dan kemudian sampel diambil dari setiap strata.
  • Pengambilan Sampel Klaster: Metode pengambilan sampel di mana populasi dibagi menjadi klaster-klaster, dan beberapa klaster dipilih secara acak untuk diambil seluruhnya.
  • Pengujian Chi-Square: Metode untuk menguji apakah distribusi frekuensi dari data pengamatan cocok dengan distribusi yang diharapkan.
  • Pengujian Hipotesis: Proses statistik untuk mengambil keputusan tentang hipotesis nol berdasarkan bukti data yang ada.
  • Poisson Distribution: Distribusi Poisson: Distribusi probabilitas dari jumlah kejadian langka dalam interval waktu atau ruang tertentu.
  • Populasi: Keseluruhan individu, objek, atau data yang sedang diteliti dalam suatu studi statistik.
  • Population Parameter: Parameter Populasi: Ukuran yang menggambarkan karakteristik populasi, seperti rata-rata populasi atau deviasi standar populasi.
  • Population: Keseluruhan individu, objek, atau data yang sedang diteliti dalam suatu studi statistik.
  • Probability: Probabilitas: Ukuran dari seberapa mungkin suatu peristiwa akan terjadi.
  • Quartile: Kuartil: Pemisahan data dalam empat bagian yang sama besar, digunakan untuk menghitung median dan mengukur sebaran data.
  • Ragam (Variansi): Ukuran seberapa jauh data tersebar dari rata-ratanya.
  • Random Sampling: Pengambilan Sampel Acak: Metode pengambilan sampel di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk menjadi bagian dari sampel.
  • Rata-rata: Nilai tengah dari sekumpulan data, dihitung dengan menjumlahkan semua nilai dan membaginya dengan jumlah data.
  • Regresi Linear: Metode untuk memodelkan hubungan linier antara variabel prediktor dan variabel respons.
  • Regresi Logistik: Metode untuk memodelkan hubungan antara variabel prediktor dan probabilitas terjadinya suatu peristiwa dalam bentuk log-odds.
  • Regresi: Metode untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel prediktor dan variabel respons.
  • Regression: Regresi: Metode untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel prediktor dan variabel respons.
  • Sampel: Sebagian kecil dari populasi yang diambil untuk mewakili keseluruhan populasi dalam analisis statistik.
  • Sample Statistic: Statistik Sampel: Ukuran yang dihitung dari sampel yang digunakan untuk mengestimasi parameter populasi.
  • Sample: Sampel: Sebagian kecil dari populasi yang diambil untuk mewakili keseluruhan populasi dalam analisis statistik.
  • Sampling Acak: Metode pengambilan sampel di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk menjadi bagian dari sampel.
  • Scatter Plot: Diagram Pencar (Scatter Plot): Grafik yang menunjukkan hubungan antara dua variabel numerik dengan menempatkan titik data di atas bidang kartesian.
  • Signifikansi Statistik: Menunjukkan apakah hasil pengujian data bersifat acak atau memiliki makna nyata.
  • Skala Pengukuran: Cara pengukuran data, seperti skala nominal, ordinal, interval, dan rasio.
  • Standard Deviation: Deviasi Standar: Akar kuadrat dari variansi; mengukur seberapa besar variasi data dari rata-ratanya.
  • Standard Normal Distribution: Distribusi Normal Standar: Distribusi normal dengan rata-rata 0 dan deviasi standar 1.
  • Statistical Power: Daya Statistik: Kemampuan suatu uji statistik untuk mendeteksi perbedaan atau efek yang nyata.
  • Statistical Significance: Signifikansi Statistik: Menunjukkan apakah hasil pengujian data bersifat acak atau memiliki makna nyata.
  • Statistik Deskriptif: Metode untuk merangkum dan menggambarkan data menggunakan ukuran-ukuran seperti rata-rata, median, dan modus.
  • Stratified Sampling: Pengambilan Sampel Berstrata: Metode pengambilan sampel di mana populasi dibagi menjadi lapisan atau strata dan kemudian sampel diambil dari setiap strata.
  • T-Distribution: Distribusi T: Distribusi yang digunakan dalam uji hipotesis ketika sampel kecil dan varian populasi tidak diketahui.
  • Tingkat Kepercayaan: Rentang nilai di sekitar estimasi parameter yang mengindikasikan seberapa akurat estimasi tersebut.
  • Two-Sample Test: Uji Dua Sampel: Metode untuk membandingkan nilai rata-rata dari dua sampel yang independen.
  • Type I Error: Kesalahan Tipe I: Kesalahan mengambil keputusan untuk menolak hipotesis nol ketika seharusnya tidak.
  • Type I Error: Kesalahan Tipe I: Kesalahan yang terjadi saat kita menolak hipotesis nol padahal seharusnya tidak.
  • Type II Error: Kesalahan Tipe II: Kesalahan mengambil keputusan untuk gagal menolak hipotesis nol ketika seharusnya ditolak.
  • Type II Error: Kesalahan Tipe II: Kesalahan yang terjadi saat kita gagal menolak hipotesis nol padahal seharusnya menolak.
  • Variabel: Karakteristik yang diamati dalam penelitian, dapat berupa numerik atau kategorikal.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *