Inferential Analysis: Pengertian, Jenis, dan Contohnya

Analisis data perusahaan memiliki berbagai macam pendekatan yang bisa digunakan. Namun, yang pasti adalah beda datanya, beda pula metode analisis yang digunakan. Salah satu metode analisis yang bisa digunakan adalah inferential analysis. Metode ini dinilai cukup ringkas dan jelas karena melibatkan populasi dan data. Seperti apa penerapannya dan apa saja tipenya? Berikut ulasannya untuk Anda!

Pengertian Inferential Analysis

Inferential analysis bisa diartikan sebagai metode analisis dalam menarik kesimpulan berdasarkan populasi umum yang dianalisis dari beberapa sampel. Analisis ini akan memunculkan nilai-nilai kemungkinan. Oleh karena itu, pemulihan sampel pun harus jelas dan diambil secara acak. Analisis ini pun terdiri dari unsur penting, seperti statistik dan metode yang digunakan.

- Statistik inferensial

Ada beberapa faktor yang berpengaruh pada inferential analysis, salah satunya adalah jenis statistik yang digunakan. Pada dasarnya, statistik inferensial ada dua jenis, yakni parametrik dan non parametrik. Parametrik yakni metode yang mewajibkan data populasi sudah memenuhi asumsi dan memiliki distribusi ketika diproses.  Statistik yang bersifat non parametrik memiliki nilai bebas distribusi. Biasanya digunakan menganalisis sampel meskipun tidak memenuhi syarat atau asumsi. Namun, karena sifatnya terbatas, data yang digunakan tidak begitu besar.

- Metode yang digunakan

Dalam menerapkan inferential analysis, ada dua metode yang sering digunakan, yakni menggunakan estimasi parameter dan pengajuan hipotesis. Mengenai estimasi parameter, biasanya digunakan dengan hasil dari perhitungan sampel yang ada, baik itu modus, mean, dan median.

Setelah itu, estimasi parameter digunakan untuk confidence intervals, yakni mengenai rentang nilai suatu populasi yang menurun. Sementara itu, metode pengujian hipotesis dikenal dengan signifikansi, sehingga hal itu dilakukan melalui perbandingan statistik dari dua sampel yang berbeda.

Jenis Inferential Analysis

Setelah mengetahui apa itu inferential analysis, Anda pun perlu mengetahui beberapa tipe yang sering digunakan. Berikut adalah beberapa di antaranya.

1. Hypothesis Testing

Tipe ini menggunakan metode melalui uji asumsi dan menggambarkan hasil dari populasi dengan menggunakan sampel data. Biasanya digunakan dalam membandingkan dua data sampel yang berbeda. Kesimpulan dari pengujian ini diambil dari statistik, nilai kritis, dan interval kepercayaan.

2. Logistic dan Linear Regression Analysis

Tipe lainnya adalah Logistic Regression Analysis. Ialah model regresi yang bergantung pada variabel tertentu. Tipe ini sangat tepat untuk menentukan penggambaran model yang saling terhubung antara karakteristik variabel dependen. Analisis regresi lainnya adalah Linear Regression Models yang menunjukkan hubungan saling ketergantungan antara dua variabel dengan algoritma yang linear.

3. Analysis of Variance (ANOVA)

Metode ANOVA memang cukup populer dalam metode statistik. Tipe ini akan menguji dan menganalisis antara dua atau lebih mean yang ada. ANOVA juga membandingkan kelompok variabel yang sama.

4. Statistical Significance atau T-Test

Tipe t-Test digunakan untuk distribusi sampel dengan jumlah yang terbatas. Biasanya, memiliki jumlah kecil kurang dari 30. Tujuan t-Test ini ialah untuk membandingkan rata-rata sampel dan populasi pada saat populasi tak diketahui.

5. Analysis of Covariance (ANCOVA)

Teknik dan tipe analisis ANCOVA menggabungkan antara ANOVA dengan regresi. Statistik ini menggunakan pemodelan dengan melihat nilai dependen dari sebuah variabel. Dalam sebuah bisnis, tipe ini bisa digunakan untuk melihat intensitas produk mana yang sering dibeli oleh konsumen dilihat dari harga dan perilaku konsumen.

Perbedaan Inferential Analysis dan Descriptive Analysis

Baik descriptive analysis maupun inferential analysis, keduanya sama-sama digunakan untuk mendeskripsikan data dan melakukan generalisasi mengenai populasi dari sampel yang ada. Meskipun begitu, ada perbedaan mengenai keduanya, baik dari tujuan maupun pengukuran analisis dari data yang ada. Beberapa poin penting perbedaan ini di antaranya adalah sebagai berikut.

• Inferential analysis dibuat untuk memberikan hasil dari analisis populasi dengan menggunakan tools pada sampel data, sedangkan descriptive analysis digunakan untuk menghitung karakteristik data;
• Tools penting yang digunakan dalam inferential analysis adalah hypothesis testing dan regression analysis. Sementara, untuk descriptive analysis menggunakan tools measures of central tendency dan measures of dispersion;
• Inferential analysis digunakan untuk membuat kesimpulan mengenai populasi yang tidak diketahui. Beda halnya dengan descriptive analysis yang hanya digunakan untuk mendeskripsikan karakter yang diketahui dari sampel maupun populasi;
• Pengukuran dalam descriptive analysis menggunakan unsur-unsur, seperti varian, rata-rata, mean, median, dan sebagainya. Lalu, pada inferential analysis, unsur dalam pengukuran biasanya menggunakan t-test, z-test, linear regression, dan sebagainya.

Kesimpulan

Itulah ulasan singkat mengenai inferential analysis dari segi pengertian dan tipenya. Dari ulasan di atas, dapat disimpulkan, jika metode analisis ini cukup penting dalam sebuah perusahaan karena dapat menentukan strategi berdasarkan analisis data yang diperoleh.

Inferential analysis juga tidak bisa terlepas dari peranan data science. Bagi Anda yang ingin mempelajari materi mengenai data science lebih lanjut, bisa mengikuti kursus dan kelas yang diselenggarakan oleh Algoritma Data Science School. Di sini, ada berbagai kelas kursus yang bisa Anda pilih sesuai dengan kebutuhan.

Referensi:

• scribbr - Inferential Statistics | An Easy Introduction & Examples (diakses pada 21 Juni 2022)
• cuemath - Inferential Statistics (diakses pada 21 Juni 2022)
• intellspot - Inferential Statistics: Types of Calculation (diakses pada 21 Juni 2022)