Cara Analisis Statistik Deskriptif dengan Minitab

bukukeja.com - Secara garis besar ilmu statistik terbagi menjadi dua bagian, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif adalah statistik yang menggambarkan ataupun memberikan deskripsi mengenai ringkasan data, dimana dalam deskripsi tersebut meliputi: ukurang pemusatan (measure of center), ukuran variabilitas data (measure of variability), ukuran bentuk dan ukuran relatif (measure of relative standing). Pada artikel ini akan menjelaskan cara Cara Analisis Statistik Deskriptif dengan Minitab.

Contoh ilustrasi kasus yang ingin diberikan adalah sebagai berikut:

“Saya sedang mendata tentang prestasi nilai UAS mata kuliah di Fakultas Pertanian UNSUR Cianjur, adapun mahasiswa yang terlibat sebanyak 20 orang” datanya adalah sebagai berikut:

No	Jenis Kelamin	Nilai UAS
1	Laki-laki	80
2	Perempuan	75
3	Perempuan	80
4	Perempuan	85
5	Perempuan	79
6	Laki-laki	85
7	Laki-laki	82
8	Perempuan	70
9	Perempuan	75
10	Laki-laki	80
11	Perempuan	70
12	Perempuan	75
13	Laki-laki	80
14	Laki-laki	79
15	Perempuan	85
16	Perempuan	82
17	Laki-laki	70
18	Perempuan	80
19	Laki-laki	70
20	Laki-laki	75

Dari data di atas, Bagaimana Cara Analisis Statistik Deskriptif Di Minitab?. Berikut langkah-langkahnya.

Pertama, silahkan konversi data dulu. Caranya adalah dengan mengganti data-data “laki-laki, perempuan” menjadi numerik. Misalnya ditentukan untuk laki-laki = 1 dan perempuan = 2.

Kedua, buka software Minitab (disini memakai software Minitab 16 dan arahkan kursor pada Worksheet 1***

Ketiga, beri nama pada kolom C1: Nomor dan isi sel-sel pada kolom C1 sesuai data pada kasus di atas. Pada kolom C2 beri nama Jenis Kelamin, pada kolom C3 beri nama Nilai UAS.

Keempat, silahkan arahkan kursor ke menu Stat – Basic Statistics – Display Descriptives Statistics. Dan bila sudah tampil kotak dialog Display Descriptives Statistics, maka silahkan anda isi dengan:

• Variables = Nilai UAS, dengan cara arahkan kursor pada variables kemudian dobel klik pada C3 Nilai UAS sehingga Nilai UAS secara otomatis masuk pada Variables.
• By varibles (optional) = Jenis Kelamin, dengan cara arahkan kursor pada by variables (optional) kemudian dobel klik pada C2 Jenis Kelamin sehingga Jenis Kelamin secara otomatis masuk pada Variables.

Kelima, silahkan anda klik menu Statistik dan klik menu-menu seperti (Mean, Standar deviations, Variance, Minimum, Maximum, Range, First quartile, Median, Third quartile, Interquartile Range, Mode, Skewness, Kurtosis).

Keenam untuk menampilkan grafik silahkan anda klik menu Graphs kemudikan klik Histogram of data, Histogramof data, with normal curve, Boxplot of Data. Bila sudah silahkan klik Ok

Ketujuh, bila anda ingin segera menampilkan outputnya silahkan klik Ok.

Output mengenai; descriptive statistics: Nilai UAS, Individual value Plot of Nilai UAS vs Jenis Kelamin dan output mengenai Boxplot of Nilai UAS.

Ini adalah output descriptive statistics: Nilai UAS

 

Hasil output di atas menunjukkan bahwa:

• Untuk mahasiswa berjenis kelamin laki-laki (1) mempunyai rerata nilai UAS sebesar 77,89 (mean: 77,89) dengan sebaran nilai UAS dari reratanya sebesar 26,86 (variance: 26,86). Dan bila anda membandingkan dengan mahasiswa rerata nilai UAS perempuan (2) sama saja, hanya beda dibelakang koma saja yaitu sebesar 77,82 dengan nilai variance sebesar 27,76 Jadi berdasarkan sebaran data berdasarkan jenis kelamin lebih variatif mahasiswa perempuan (2) dibandingkan dengan nilai mahasiswa laki-laki.
• Ditinjau dari bentuk distribusinya, untuk mahasiswa laki-laki (1) mempunyai skewness sebesar – 0,63, nampak bernilai negatif sehingga bentuk distribusi berekor melenceng ke kiri. Adapun kurtosis sebesar – 0,59 juga bernilai negatif, begitu juga pada hasil skewness dan kurtosis mahasiswa perempuan (2).

Hal yang harus diingat dari output di atas adalah:

• Mean adalah jumlah dari seluruh nilai data dibagi dengan banyaknya data/ kasus.
• StDev (standar deviasi) adalah akar kuadrat positif dari variansi
• Variance adalah jumlah kuadrat dari selisih nilai observasi dengan rata-rata hitung dibagi banyaknya observasi.
• Q1 adalah kuartil ke satu, ingat arti kuartil adalah nilai-nilai yang membagi data yang telah diurutkan menjadi empat bagian yang sama, sehingga dalam suatu gugus didapat 3 kuartil (kuartil 1, kuartil 2/ Median dan kuartil 3).
• Median adalah nilai tengah dari nilai-nilai pengamatan yang disusun secara teratur menurut besarnya data.
• Q3 adalah kuartil ke tiga.
• Range adalah selisih antara nilai maksimum dengan nilai minimum dalam suatu gugus data.
• IQR (interquartil range) adalah jarak antara persentil 75 dan persentil 25.   
• Mode adalah nilai yang mempunyai frekuensi terbesar dalam suatu kumpulan data.
• Skewness adalah suatu ukuran yang dapat digunakan untuk menentukan miring tidaknya suatu kurva distribusi.
• Kurtosis adalah tingkat menggunungnya suatu distribusi yang umumnya dibandingkan dengan distribusi normal.