Statistik

Pasal 17 ayat 2 Undang Undang Negara Republik Indonesia Nomor 16 Tahun
1997 Tentang Statistik, memberi amanat kepada Badan Pusat Statistik (BPS) untuk
membangun konsep, definisi, klasifikasi, dan ukuran-ukuran statistik dalam
mewujudkan dan mengembangkan Sistem Statistik Nasional. Amanat ini diantaranya
diwujudkan dalam bentuk penyediaan konsep, definisi, klasifikasi, dan ukuranukuran
yang digunakan dalam kegiatan statistik yang terbanding secara nasional,
regional (seperti kawasan ASEAN) dan Internasional. Selain itu, BPS juga harus
melakukan pemutakhiran konsep, definisi, klasifikasi, dan ukuran-ukuran statistik
secara terus menerus mengikuti perkembangan yang terjadi agar kualitas data
selalu terjamin, dan sesuai dengan kondisi terkini.
Klasifikasi Baku Lapangan Usaha Indonesia (KBLI), adalah salah satu dari
beberapa klasifikasi yang diterbitkan oleh BPS yang dalam perkembangannya juga
harus dimutakhirkan. KBLI 2015 sebagaimana ditetapkan dalam Peraturan Kepala
Badan Pusat Statistik Nomor 19 Tahun 2017 dilakukan penyempurnaan karena
adanya pergeseran lapangan usaha dan hadirnya beberapa lapangan usaha baru
yang mengakibatkan banyak kegiatan ekonomi tidak terklasifikasikan. Dengan
ditetapkannya Peraturan Badan Pusat Statistik Nomor 2 Tahun 2020 Tentang
Klasifikasi Baku Lapangan Usaha Indonesia, KBLI 2020 merupakan penyempurnaan
dari KBLI 2015 sehingga kebijakan dan kegiatan yang mengacu pada KBLI 2015
dapat mengganti acuannya pada KBLI 2020.
Dalam rangka penyempurnaan buku publikasi ini selanjutnya, saran dan
masukan dari pengguna sangat diharapkan. Semoga publikasi ini dapat bermanfaat.

Statistik dalam Jasa Olah Data SPSS ini dapat dibedakan menjadi dua, deskriptif dan inferensial. Statistik Deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menggambarkan data atau menganalisis suatu hasil penelitian tetapi tidak digunakan untuk generalisasi. Sedangkan statistatistik inferensial adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilkan akan digeneralisasikan.

Statistik Inferensial dapat dibedakan menjadi dua, parametris dan non parametris. Statistik Parametris terutama digunakan untuk menganalisis data interval atau rasio yang diambil dari populasi yang berdistribusi normal. Sementara non parametris terutama digunakan untuk menganalisis data nominal atau ordinal. Atau datanya interval atau rasio tetapi datanya tidak berdistribusi normal.

Statistik deskriptif sering disebut dengan statistik dalam arti sempit, lebih mempunyai makna susunan angka yang memberikan gambaran tentang data yang disajikan dalam bentuk-bantuk tabel, diagram, histogram, poligon, frekuensi, ogive (ozaiv), ukuran penempatan (median, kuartil, desil dan persentil), ukuran gejala pusat (rata-rata hitung, rata-rata ukur, rata-rata harmonikdan modus), simpangan baku, angka baku, kurva normal, korelasi dan regresi linier.

Statistik Inferensial merupakan statistik dalam arti luas yaitu mengumpulkan data, mengolah data, menarik kesimpulan dan membuat keputusan berdasarkan analisis data yang sudah terkumpul.

Demikianlah dua jenis statistik yang dijelaskan dalam jasa olah data statistik menggunanakn SPSS.

Kompetensi: Peserta didik dapat mengaplikasikan pengetahuan tentang penyajian data dalam bentuk tabel, diagram batang, garis atau lingkaran
Indikator: 7. Dapat menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan penyajian data dalam bentuk tabel, diagram batang, garis atau lingkaran

Wolfgang Wüst, Geistlicher Staat und Altes Reich: Frühneuzeitliche Herrschaftsformen, Administration und Hofhaltung im Augsburger Fürstbistum (Studien zur Bayerischen Verfassungs- und Sozialgeschichte XIX/1 und XIX/¬2)  hg. v. d. Kommission für Bayerische Landesgeschichte, München 2001. (2 Teilbände,  930 Seiten, zahlreiche Abbildungen, Tabellen, Anhang, Register)

Band 2
Nr. 175b  PDF-Eingabe

Während meines Studiums der Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Harz hatte ich in den Jahren 2002 bis 2005 das große Glück, als Tutor für verschiedene Statistik-Vorlesungen von Dr. Walter Strube tätig werden zu dürfen. Zu Beginn meiner Tutorentätigkeit konnte ich eine über die Jahre von Tutor zu Tutor weiterentwickelte Aufgabensammlung in Form einer ,,Lose-Blatt-Sammlung" von meiner direkten Vorgängerin, Frau Weinert, übernehmen. Um den Studierenden die Arbeit mit den Übungsaufgaben zu erleichtern, habe ich damals für sämtliche Aufgaben Musterlösungen und Erläuterungen verfasst und den Teilnehmern meiner Tutorien in Form von Handouts zur Verfügung gestellt. In den vergangenen sieben Jahren bin ich immer wieder von Studierenden nach dieser Sammlung von Aufgaben mit Musterlösungen gefragt worden, so dass ich mich dazu entschlossen habe, sie noch einmal zu überarbeiten, mit einigen weiteren Erläuterungen zu versehen und über den GRIN-Verlag sowie verschiedene Webseiten als kostenfreien Download zur Verfügung zu stellen. Ich hoffe, dass sie so vielleicht auch für den einen oder anderen Studierenden außerhalb unserer Hochschule von Nutzen sein kann.

Eine statistische Grundlagenvorlesung ist Teil der meisten Studiengänge – ob im natur-, wirtschafts- oder sozialwissenschaftlichen Bereich. Vermittelt werden dabei wesentliche Kennzahlen und Methoden aus der deskriptiven – also der beschreibenden – Statistik (z.B. Lagemaße, Streuungsmaße und Korrelationskoeffizienten), aus der explorativen – also der erkundenden – Statistik (hier insbesondere die Interpretation diverser Grafiken wie Box-Plots und Streudiagramme) sowie aus der induktiven – also der schlussfolgernden – Statistik (z.B. statistische Tests und univariate Regressionsanalysen). Die Vermittlung der Theorie wird ergänzt durch zusätzliche praktische Übungen (Tutorien) sowie durch eine kurze Einführung in den Umgang mit gängiger (und kostenfreier) statistischer Auswertungssoftware. Der Besuch dieser Vorlesung soll Studierende in die Lage versetzen, die Erhebung von Daten (beispielsweise für Studienprojekte oder für die eigene Abschlussarbeit) eigenständig zu planen und durchzuführen sowie die erhobenen Daten anschließend mit Hilfe geeigneter Software auszuwerten. Ein besonderer Fokus der Veranstaltung liegt deshalb auf der Vermittlung methodischer Kenntnisse: Unter welchen Rahmenbedingungen darf ein bestimmtes statistisches Verfahren angewandt werden? Wann ist eine Erhebung „repräsentativ“? Und wann sind Ergebnisse „signifikant“?

Learn the concepts of elementary and advanced Statistics. Understand the mathematical operations so that you can function as a scientist without depending on formulas. This book is directed to students and  researchers and scholars in Philosophy of Science.

Peluang atau yang sering disebut sebagai probabilitas dapat dipandang sebagai cara untuk mengungkapkan ukuran ketidakpastian/ ketidakyakinan/ kemungkinan suatu peristiwa terjadi atau tidak terjadi. Untuk menyatakan suatu ketidakpastian atau kepastian diperlukan permodelan matematis yang secara teoritis dinyatakan dengan sebaran atau distribusi. Nilai probabilitas suatu kejadian dalam suatu percobaan tersebar diantara 0 dan 1 atau antara 0% dan 100%. Jika probabilitas/peluang suatu kejadian A terjadi dilambangkan dengan notasi P(A)maka, probabilitas [bukan A] atau komplemen A, atau probabilitas suatu kejadian A tidak akan terjadi, adalah 1-P(A). Secara sederhana peluang suatu kejadian terjadi atau tidak dapat direpresentasikan pada tabel berikut.

Meringkas data kategori pada umumnya dengan cara menghitung frekwensi setiap kategori dari suatu peubah acak, ataupun menghitung proporsi dan persentasinya. Data kategori umumnya digambarkan dalam suatu tabel frekuensi atau tabulasi silang, tabel flat atau data frame kasus per kasus.

Distribusi frekuensi adalah susunan data menurut kelas interval tertentu atau menurut kategori tertentu dalam sebuah daftar (Hasan, 2001). Sebuah distribusi frekuensi akan memiliki bagian-bagian yang akan dipakai dalam membuat sebuah daftar distribusi frekuensi.

Mengingat  pentingnya  ilmu  statistik dalam  penelitian, khususnya penelitian pendidikan sendiri, seperti ilmu statistik parametrik Uji T (T-test) menjadi ilmu yang sangat penting untuk dipahami dikarenakan Statistik parametrik merupakan metode statistika yang menyangkut pendugaan parameter, pengujian hipotesis, pembentukan selang kepercayaan, dan hubungan antara dua sifat (peubah) atau lebih bagi parameter-parameter yang mempunyai sebaran (distribusi normal) tertentu yang diketahui.
Dalam  suatu  penelitian bidang  pendidikan,  tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  ilmu statistik memiliki peran penting terutama sebagai  instrumen ukur pembuktian  hipotesis. Nilai kebenaran  dari  kesimpulan  akhir  dalam  suatu  penelitian  bidang  pendidikan sangat ditentukan oleh benar tidaknya pilihan dan metode pengujian statistik dari hasil pengumpulan data. Sangat disayangkan bila  dalam suatu penelitian pendidikan dengan effort yang maksimal memberikan hasil yang kurang valid dan tidak mampu menjelaskan keadaan sebenarnya, hanya karena  kesalahan  para peneliti dalam  memilih  dan  menggunakan  metode  analisis  data  yang  tidak sesuai.
Dari paparan diatas ada beberapa persoalan yang perlu dirumuskan dan dikaji secara mendalam tentang hal-hal yang terkait dengan statistik parametrik Uji T (T-test). Untuk menjawab persoalan persoalan tersebut, kami menyelidiki atau mengkaji beberapa buku dan jurnal sebagai sumber. Persoalan-persoalan itu dibahas dan disajikan satu persatu sesuai dengan urutan rumusan masalah.

Statisk merupakan sekumpulan konsep dan metode untuk mengupulkan data, menyajikannya dalam bentuk yang mudah dipahami, menganalisa data, dan mengambil kesimpulan berdasarkan analisa dalam situasi tertentu. Statistik bersifat probabilistic (peluang), maka hasil pengolahan data secara statistic bukanlah hasil yang pasti, tapi merupakan sebuah taksiran dengan tingkat ketidakpastian tertentu. Ketidakpastian ini dapat ukur dengan tingkat jaminan tertentu.

Mata kuliah statistika bagi mahasiswa sangat diperlukan terutama ketika seorang mahasiswa harus mengumpulkan, mengolah, menganalisis dan menginterprestasikan data untuk pembuatan skripsi, thesis atau disertasi. Dalam hal ini pengetahuan statistik dipakai dalam menyusun metodologi penelitian.
Sebagai suatu ilmu, kedudukan statistika merupakan salah satu cabang dari ilmu matematika terapan. Oleh karena itu untuk memahami statistika pada tingkat yang tinggi, terebih dahulu diperlukan pemahaman ilmu matematika.
Dinegara maju seperti Amerika, Eropa dan Jepang, ilmu statistika berkembang dengan pesat sejalan dengan berkembangnya ilmu ekonomi dan teknik. Bahkan kemajuan suatu negara sangat ditentukan oleh sejauh mana negara itu menerapkan ilmu statistika dalam memecahkan masalah-masalah pembangunan dan perencanaan pemerintahannya. Jepang sebagai salah satu negara maju, konon telah berhasil memadukan ilmu statistika dengan ilmu ekonomi, desain produk, psikologi dan sosiologi masyarakat.
Sejauh itu ilmu statistika digunakan pula untuk memprediksi dan menganalisis perilaku konsumen, sehingga Jepang mampu menguasai perekonomian dunia sampai saat ini. Sebelum melangkah lebih jauh kita harus tau apa data itu, bgaimana penggumpulan dan penyajiannya.

Visualisasi data dalam ilmu statistika sangat diperlukan untuk menjadikan data agar lebih mudah dibaca, dimengerti, dan yang paling penting dipresentasikan. Salah satu cara memvisualisasikan data biasanya kita temui yaitu dengan Grafik dan Tabel