Relevant Data:
- Sampel: Sebagian kecil dari populasi yang diambil untuk mewakili keseluruhan populasi dalam analisis statistik.
- Parameter: Karakteristik numerik dari populasi, seperti rata-rata, varians, atau proporsi.
- Inferensial Statistik: Metode statistik yang digunakan untuk membuat kesimpulan atau prediksi tentang populasi berdasarkan sampel yang diambil.
- Distribusi: Pola atau bentuk sebaran karakteristik dalam populasi atau sampel, seperti distribusi normal atau distribusi binomial.
- Populasi Target: Populasi yang menjadi tujuan dari analisis statistik dan hasil inferensi.
Explanation:
Populasi dalam statistik merupakan dasar dari analisis statistik, karena dari populasi lah kita ingin mengambil kesimpulan atau membuat prediksi. Namun, karena keterbatasan waktu, biaya, dan sumber daya, seringkali tidak mungkin untuk mengamati atau mengukur seluruh populasi secara langsung. Oleh karena itu, dilakukan pengambilan sampel yang representatif untuk menggeneralisir hasil analisis ke seluruh populasi.
Parameter statistik digunakan untuk menggambarkan karakteristik populasi secara keseluruhan, sedangkan sampel digunakan untuk mengestimasi parameter tersebut. Dengan menggunakan metode inferensial statistik, kita dapat membuat asumsi atau prediksi tentang populasi berdasarkan sampel yang diambil, dengan tingkat keyakinan tertentu.
Distribusi statistik juga menjadi penting dalam memahami karakteristik populasi atau sampel. Distribusi normal sering digunakan dalam berbagai analisis statistik, namun terdapat pula distribusi lain seperti distribusi binomial, poisson, atau eksponensial yang sesuai dengan kondisi data yang diamati.
Pemahaman yang baik tentang populasi, sampel, parameter, inferensial statistik, dan distribusi statistik sangat penting dalam melakukan analisis statistik yang akurat dan dapat diandalkan.
Resources:
- Buku: “Statistika untuk Penelitian: Konsep dan Aplikasi” oleh Prof. Dr. I Made Wiryana.
- Jurnal: “Penggunaan Metode Inferensial dalam Analisis Data Populasi” oleh Dr. Ani Rahayu.
- Website: www.statistik-indonesia.id – Sumber informasi dan tutorial mengenai statistik populasi dan inferensial statistik.
Populasi statistik yang besar dapat dipelajari melalui sampel. Populasi dalam statistik merujuk pada total keseluruhan individu, objek, atau peristiwa yang menjadi objek penelitian atau analisis statistik. Dalam statistik, populasi sering kali sulit atau tidak mungkin untuk diobservasi secara keseluruhan, sehingga dilakukan sampel yang mewakili populasi untuk analisis statistik.
Apa yang dimaksud dengan populasi statistik?
Populasi statistik (atau, secara jelas dan terbuka disebut dalam dunia statistik, hanya sebagai populasi), adalah sekumpulan elemen yang menarik untuk suatu eksperimen, studi, atau semacam pertimbangan. Unsur-unsur penyusunnya dapat berupa individu, hewan, fenomena atau peristiwa.
Faktanya, semua bentuk studi statistik bertujuan untuk memberikan informasi tentang populasi yang telah ditentukan sebelumnya, baik yang nyata maupun yang sudah ada (seperti jumlah total pemilih di suatu negara), atau hipotetis (seperti berapa kali kita melempar koin. di udara). ).
Oleh karena itu, populasi statistik mewakili keseluruhan elemen yang akan dipertimbangkan, yaitu totalitas penuhnya, dan dalam hal ini ia dibedakan dari sampel statistik. Yang terakhir adalah sebagian dari alam semesta tersebut, yaitu subkumpulan populasi, yang diambil untuk dianalisis karena ukurannya jauh lebih kecil dan lebih mudah dikelola dibandingkan jumlah keseluruhannya, namun tetap mewakili keseluruhannya.
Sampel statistik dipelajari untuk memperoleh kesimpulan yang mungkin mengenai populasi statistik yang studi individual dan terperinci secara praktis tidak mungkin dilakukan.
Misalnya, jika sebuah toples berisi 50 koin lima sen dan 50 koin sepuluh sen lainnya, populasi statistiknya adalah 100 koin, karena saat Anda mengambil sampel, akan ada jumlah total elemen, di antaranya untuk mengambil segenggam.
Lihat juga: Statistik inferensial
Karakteristik populasi statistik
Populasi statistik dicirikan oleh hal-hal berikut:
- Ini merupakan keseluruhan elemen kepentingan statistik karena alasan tertentu, dari mana sampel yang representatif dapat diambil.
- Ia bisa lebih atau kurang seragam atau heterogen, dan dengan cara yang sama ia dapat terdiri dari unsur-unsur nyata atau imajiner, terbatas atau hampir tidak terbatas.
- Jangan bingung dengan sampel statistik.
Jenis populasi statistik
Populasi statistik diklasifikasikan menjadi dua, menurut keterbatasannya:
- Populasi statistik terbatas. Seperti yang ditunjukkan oleh namanya, ia terdiri dari sejumlah unsur yang dibatasi dan dapat dicakup, yang pada saat tertentu setara dengan bilangan tertentu. Misalnya: jumlah mobil yang beredar di suatu kota pada hari Senin pagi.
- Populasi statistik tak terbatas. Di sisi lain, populasi statistik jenis ini memiliki jumlah elemen yang hampir tidak terbatas, artinya, mereka tidak mempunyai tujuan tertentu pada saat tertentu, baik karena mereka benar-benar tidak terbatas, atau karena jumlahnya begitu besar sehingga kita bisa tidak pernah tahu dengan pasti. Misalnya: jumlah atom natrium di alam semesta.
Subpopulasi statistik
Subpopulasi statistik adalah bagian dari populasi statistik yang dapat dianggap sebagai semesta tersendiri, mengingat bahwa anggotanya memiliki sifat eksklusif yang sama dengan yang lain. Artinya, subpopulasi statistik adalah populasi di dalam populasi, yang dihasilkan dengan menambahkan ciri-ciri tertentu ke kriteria seleksi.
Misalnya: di dunia warga negara Eropa saat ini, dimungkinkan untuk memilih subpopulasi yang berbeda sesuai dengan kebangsaannya: Italia, Prancis, Spanyol, Jerman, dll. Dalam masing-masing subpopulasi ini, hal yang sama dapat dilakukan lagi jika kita mempertimbangkan subpopulasi laki-laki Jerman dan perempuan Jerman, misalnya.
Lanjutkan dengan: Probabilitas dan Statistik
Referensi
- “Statistik populasi” di Wikipedia.
- “Apa itu populasi?” di Institut Statistik Nasional (Chili).
- “Populasi dan sampel” di Institut Nasional Teknologi Pendidikan dan Pelatihan Guru (Spanyol).
- “Statistik Populasi” dalam Daftar Istilah Statistik OECD.