Inilah Perbedaan Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial

Statistika dapat dibagi ke dalam dua kategori, yaitu statistik deskriptif dan statistika inferensial. Terdapat perbedaan antara kedua jenis statistika ini. Apa perbedaan statistika deskriptif dan statistika inferensial?

Mengutip buku Pengantar Statistika: Jurusan Manajemen oleh Prof. Dr. Romansyah Sahabuddin, Dr. Muhammad Ishlah Idrus, dan Abdul Karim, perbedaan statistika deskriptif dan statistika inferensial dapat dilihat dari bentuk penyajian datanya.

Statistika deskriptif penyajian datanya terbatas dan hanya dalam bentuk tabel, diagram, ataupun grafik serta besaran lainnya. Sementara statistika inferensial tidak hanya mencakup statistik deskriptif saja, tetapi juga dapat dipakai dalam melakukan estimasi serta penarikan kesimpulan kepada populasi dari sampelnya.

Untuk dapat sampai dalam penarikan kesimpulan statistika inferensial, maka harus melewati beberapa tahap uji hipotesis serta juga uji statistik. Secara ringkas, statistik inferensial adalah statistik yang digunakan untuk menggeneralisasikan data sampel terhadap populasi.

Perbedaan Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial

Dijelaskan pula dalam buku Pengantar Metodologi Penelitian: Pendekatan Multidisipliner oleh Dr. Marisi Butarbutar, dkk, perbedaan statistik deskriptif dan statistika inferensial yang paling mencolok terletak pada peran dan kemampuannya.

Peran dan kemampuan statistik deskriptif adalah untuk mendeskripsikan data, sedangkan statistik inferensial berfungsi untuk membantu peneliti dalam membuat prediksi dari data. Berikut penjabarannya:

Ilustrasi data hasil statistika. Foto: Pixabay

1. Statistika Deskriptif

Statistik deskriptif memiliki peran sederhana namun sangat penting dalam penelitian yakni untuk mendeskripsikan kumpulan data. Dengan kata lain, teknik ini membantu memahami detail sampel (bagian kecil dari populasi).

Statistik deskriptif tidak bertujuan untuk membuat kesimpulan tentang seluruh populasi. Saat menulis bab analisis, statistik deskriptif adalah rangkaian statistik pertama yang akan dibahas, sebelum beralih ke statistik inferensial.

Analisis statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.

Analisis ini hanya berupa akumulasi data dasar dalam bentuk deskripsi semata. Artinya, tidak menerangkan hubungan, menguji hipotesis, membuat ramalan, atau melakukan penarikan kesimpulan.

Teknik analisis ini biasa digunakan untuk penelitian penelitian yang bersifat eksplorasi, misalnya ingin mengetahui persepsi masyarakat terhadap kenaikan harga BBM, ingin mengetahui sikap guru terhadap pemberlakuan UU Guru dan Dosen, ingin mengetahui minat mahasiswa terhadap profesi guru, dan sebagainya.

2. Statistika Inferensial

Statistika Inferensial adalah serangkaian teknik yang digunakan untuk mengkaji, menaksir dan mengambil kesimpulan berdasarkan data yang diperoleh dari sampel untuk menggambarkan karakteristik atau ciri dari suatu populasi.

Statistika inferensial disebut juga statistik induktif atau statistik penarikan kesimpulan, hal itu karena kesimpulan dapat diambil setelah melakukan pengolahan serta penyajian data dari suatu sampel yang diambil dari suatu populasi.

Sehingga, agar dapat memberikan cerminan yang mendekati sebenarnya dari suatu populasi, maka ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam statistika inferensial. Salah satunya adalah melakukan dugaan dari data yang diperoleh statistika deskriptif.

Beberapa hal berkaitan dengan penggunaan statistika inferensial, yaitu:

Probabilitas atau teori kemungkinan;
Distribusi teoritis;
Sampling dan sampling distribusi;
Pendugaan populasi atau teori populasi;
Uji Hipotesis;
Analisis korelasi dan uji signifikasi;
Analisis regresi untuk peramalan;
Analisis varians;
Analisis kovarians.

Dikutip dari buku Pengantar Statistika: Jurusan Manajemen oleh Prof. Dr. Romansyah Sahabuddin, Dr. Muhammad Ishlah Idrus, statistika inferensial ada dua macam, yaitu:

Statistik parametrik: Bagian dari statistika inferensial yang mempertimbangkan nilai dari satu atau lebih parameter populasi dan digunakan untuk menguji hipotesis.
Statistik nonparametrik: Statistik yang digunakan untuk menganalisis sampel tanpa harus memenuhi asumsi atau sebaran tertentu. Karena tidak terikat berbagai asumsi, maka data yang digunakan jumlahnya tidak terlalu besar, yakni kurang dari 30 data.

Ilustrasi statistika. Foto: Pixabay

Berdasarkan uraian di atas, mungkin terlihat statistika deskriptif dan statistika inferensial merupakan dua kegiatan yang terpisah satu dengan yang lain. Padahal sebenarnya, kedua kegiatan tersebut merupakan satu kesatuan yang integral dalam satu domain yang sama.

Walaupun demikian, antara statistika deskriptif dan statistika inferensial terdapat perbedaan prinsip, yaitu kegiatan statistika deskriptif didasarkan atas hasil pengamatan yang nyata dan klasifikasi didasarkan atas konsep-konsep yang telah ada.

Sedangkan kegiatan statistika inferensial didasarkan atas teori probabilitas, data lanjutan berdistribusi normal, korelasi linear, estimasi terhadap parameter populasi yang besarnya tidak pernah diketahui secara tepat dan atas dibentuk dengan model statistik yang digunakan untuk menyatakan keadaan yang sebenarnya.

(NDA)

Frequently Asked Question Section

Apa fungsi statistika inferensial?

Fungsi statistika inferensial adalah digunakan untuk memprediksi serta mengendalikan seluruh populasi dengan berdasarkan data, gejala, dan peristiwa yang terdapat proses penelitian. Fungsi tersebut dimulai dengan cara membuat suatu estimasi dan hipotesis.

Apa contoh alat analisis dalam statistika parametik?

Contoh alat-alat analisis dalam statistika parametrik adalah uji t, analisis ragam atau analisis varians (Anova / Analysis of Variance), uji regresi, dan uji Korelasi Pearson Product, Moment.

Apa fungsi statistika non parametrik?

Statistika non parametrik digunakan untuk menganalisis data yang berskala ukur nominal atau ordinal dan bentuk data tidak berdistribusi normal.