Statistika Inferensial: Pengertian, Jenis, Contoh, dan Perbedaannya dengan Statistika Deskriptif

Statistika inferensial adalah cabang statistika yang memanfaatkan berbagai alat analisis untuk menarik kesimpulan tentang data populasi dari data sampel yang sudah diambil lebih dulu. Model statistika ini membantu analis data menarik kesimpulan tentang populasi. Selain inferensial, ada juga cabang statistika lainnya, yaitu deskriptif.

Statistik inferensial kemudian dibagi menjadi dua jenis: pengujian hipotesis dan analisis regresi. Sampel yang dipilih dalam statistik inferensial harus mewakili seluruh populasi. Artikel kali ini akan mempelajari lebih lanjut tentang statistik inferensial, mulai dari pengertian, contoh penerapan, beserta jenisnya. Mari simak bersama!

Apa Itu Statistika Inferensial?

Statistika inferensial adalah bidang statistika yang menggunakan alat analisis untuk menarik kesimpulan tentang suatu populasi dengan memeriksa sampel acak. Tujuan dari statistika inferensial adalah untuk membuat generalisasi mengenai suatu populasi. Dalam statistika inferensial, statistika diambil dari data sampel yang digunakan untuk membuat kesimpulan tentang parameter populasi.

Statistika inferensial membantu mengembangkan pemahaman yang lebih baik tentang data populasi dengan menganalisis sampel yang diperoleh darinya. Ini membantu analis dalam membuat generalisasi tentang populasi dengan menggunakan berbagai tes dan alat analitis. Untuk memilih sampel acak yang akan mewakili populasi secara akurat, banyak teknik pengambilan sampel yang digunakan. Beberapa metode yang sering digunakan adalah cluster sampling, simple random sampling, systematic sampling, dan stratified sampling.

Contoh Statistika Inferensial

Statistika inferensial kerap digunakan karena memiliki banyak manfaat dan lebih hemat biaya. Sebab, statistika ini mampu menarik kesimpulan mengenai suatu populasi tanpa harus mengumpulkan data yang lengkap. Berikut adalah beberapa contoh penerapan statistik inferensial:

Katakanlah nilai rata-rata dari 1.000 siswa SMA di Provinsi DKI Jakarta diketahui. Maka, dari informasi sampel tersebut, nilai rata-rata siswa SMA di Provinsi DKI Jakarta bisa diperkirakan dengan memanfaatkan statistika inferensial.

Selain itu, statistika inferensial juga dapat menghitung probabilitas. Misalnya, seorang pelatih tim renang universitas ingin mengetahui berapa rata-rata putaran yang bisa dilakukan oleh atletnya. Pelatih tidak harus melakukan pengujian pada seluruh atlet, cukup beberapa saja yang dianggap mewakili. Dari data sampel tersebut, pelatih bisa tahu berapa rata-rata kemampuan dari keseluruhan atlet dalam menyelesaikan putaran.

Jenis Statistika Inferensial

Statistika inferensial dapat diklasifikasikan menjadi dua jenis analisis yang berbeda. Pertama ada pengujian hipotesis (hypothesis testing) dan kedua ada analisis regresi (regression analysis). Berikut penjelasan untuk masing-masing jenis.

- Pengujian hipotesis

Pengujian hipotesis adalah jenis statistika inferensial yang digunakan untuk menguji asumsi dan menarik kesimpulan tentang populasi dari data sampel yang tersedia. Ini melibatkan pengaturan hipotesis nol dan hipotesis alternatif yang diikuti dengan uji statistika signifikansi. Kesimpulan diambil berdasarkan nilai statistika uji, nilai kritis, dan interval kepercayaan. Sebuah uji hipotesis dapat menjadi left-tailed, right-tailed, dan bahkan two-tailed.

- Analisis regresi

Analisis regresi digunakan untuk mengukur bagaimana satu variabel akan berubah ketika muncul variabel lain. Ada banyak jenis regresi yang tersedia, seperti regresi linier sederhana, linier berganda, regresi nominal, logistik, dan ordinal. Regresi yang paling umum digunakan dalam statistik inferensial adalah regresi linier. Analisis regresi linier memeriksa pengaruh perubahan unit variabel independen dalam variabel dependen.

Perbedaan statistika deskriptif dan statistika inferensial

Cara paling mudah untuk bisa memahami suatu bidang statistika adalah membandingkannya dengan bidang lain. Statistika inferensial kerap dibandingkan dengan statistika deskriptif untuk mengetahui ciri khas utamanya. Keduanya memang memiliki karakteristik berbeda.

Statistik inferensial digunakan untuk membuat kesimpulan tentang populasi dengan menggunakan alat analisis pada data sampel, sedangkan statistik deskriptif digunakan untuk mengukur karakteristik data. Oleh karena itu, inferensial lebih sering digunakan untuk membuat kesimpulan tentang populasi yang tidak diketahui. Sementara itu, deskriptif banyak digunakan untuk menggambarkan karakteristik sampel atau populasi yang sudah diketahui.

Untuk melakukan statistika inferensial, analis melakukan pengujian hipotesis atau analisis regresi. Namun, pada statistika deskriptif, ukuran tendensi sentral (nilai rata-rata) dan ukuran dispersi adalah alat penting yang digunakan. Ukuran statistik inferensial adalah T-test, Z-test, F-test, regresi linier, hingga confidence interval. Pada statistik deskriptif, pengukuran yang digunakan adalah varians, jangkauan, mean, median, hingga modus.

Kesimpulan

Statistika inferensial memanfaatkan data sampel yang diambil dari sebagian populasi untuk kemudian menarik kesimpulan tentang populasi tersebut. Namun, perlu diingat, statistika ini biasanya hanya diterapkan pada populasi yang belum diketahui dengan pasti dinamikanya. Cabang statistika ini berbeda dari statistika deskriptif yang lebih menampilkan karakteristik data alih-alih kesimpulan terhadap populasi tertentu.

Mempelajari tentang statistika dan percabangannya tentu tidak akan selesai dalam satu artikel saja. Untuk lebih memahami tentang statistika dan kaitannya dengan data science, Anda bisa mengikuti kelas maupun pelatihan dari Algoritma Data Science School. Tersedia kelas untuk individu maupun pelatihan untuk perusahaan. Informasi selengkapnya bisa Anda dapatkan di sini.

Referensi:

• Cuemath – Inferential Statistics (diakses 4 Agustus 2022)
• Conjoint.ly – Inferential Statistics (diakses 4 Agustus 2022)