Arti Estimasi dalam Ilmu Statistika dan Jenis-jenisnya

Ilustrasi data statistika. Foto: Pexels.com

Dalam ilmu statistika, arti estimasi adalah proses menghasilkan perkiraan atau prediksi tentang suatu parameter atau karakteristik tertentu berdasarkan data yang tersedia.

Estimasi sangat penting dalam statistika karena seringkali tidak mungkin atau tidak praktis untuk mengumpulkan data dari seluruh populasi yang dimaksud.

Oleh karena itu, dengan menggunakan teknik estimasi, kita dapat membuat kesimpulan tentang populasi secara keseluruhan berdasarkan sampel yang diambil.

Apa Arti Estimasi?

Dalam ilmu statistika, arti estimasi adalah proses menghasilkan perkiraan atau prediksi tentang suatu parameter atau karakteristik tertentu berdasarkan data yang tersedia. Foto: Pexels.com

Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia, arti estimasi adalah perkiraan. Makna dari kata ini tidak jauh berbeda dengan penggunaannya dalam ilmu statistika.

Menurut Afriza Umami dalam buku Konsep Dasar Biotastistik, estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai nilai sampel.

Misalnya rata-rata sampel digunakan untuk menaksir rata-rata populasi, proporsi sampel untuk menaksir proporsi populasi, dan jumlah ciri tertentu sampel untuk menaksir jumlah ciri tertentu dari populasi.

Estimasi adalah teknik yang digunakan untuk membuat perkiraan atau prediksi tentang parameter populasi berdasarkan data sampel.

Parameter populasi adalah ukuran atau karakteristik yang ingin kita ketahui tentang populasi secara keseluruhan, sedangkan sampel adalah subset dari populasi yang digunakan untuk melakukan estimasi.

Jenis-jenis Estimasi

Ilustrasi seseorang menghitung sutu estimasi. Foto: Pexels.com

Dalam statistika, terdapat empat jenis estimasi yang umum digunakan, yaitu estimasi titik, estimasi interval, estimasi rata-rata, dan estimasi proporsi.

Berikut adalah penjelasan lebih lanjut tentang masing-masing jenis estimasi tersebut:

1. Estimasi Titik

Estimasi titik adalah jenis estimasi yang menghasilkan satu angka sebagai perkiraan untuk parameter populasi yang sedang diamati.

Tujuan utama dari estimasi titik adalah untuk mencari nilai yang paling mungkin atau paling representatif dari parameter populasi berdasarkan data sampel yang tersedia.

Contoh umum dari estimasi titik adalah ketika kita menggunakan rata-rata sampel sebagai estimasi untuk rata-rata populasi atau menggunakan proporsi sampel sebagai estimasi untuk proporsi populasi.

2. Estimasi Interval

Estimasi interval adalah jenis estimasi yang menghasilkan rentang nilai sebagai perkiraan untuk parameter populasi yang sedang diamati.

Rentang ini memberikan batas atas dan batas bawah yang mungkin berisi nilai sebenarnya dari parameter tersebut.

Interval kepercayaan adalah bentuk umum dari estimasi interval, di mana rentang nilai dibentuk dengan tingkat kepercayaan tertentu.

Misalnya, kita dapat menghasilkan interval kepercayaan 95% untuk rata-rata populasi atau proporsi populasi, yang berarti kita memiliki keyakinan 95% bahwa rentang tersebut berisi nilai sebenarnya dari parameter tersebut.

3. Estimasi Rata-rata

Estimasi rata-rata adalah jenis estimasi yang digunakan untuk mengestimasi nilai rata-rata populasi berdasarkan data sampel.

Untuk melakukan estimasi rata-rata, kita dapat menggunakan rata-rata sampel sebagai perkiraan titik atau menghasilkan interval kepercayaan untuk rata-rata populasi.

Estimasi rata-rata sangat berguna ketika kita ingin mengetahui nilai rata-rata dari suatu variabel dalam populasi secara keseluruhan, misalnya, rata-rata tinggi badan penduduk.

4. Estimasi Proporsi

Estimasi proporsi adalah jenis estimasi yang digunakan untuk mengestimasi proporsi atau persentase populasi yang memiliki suatu karakteristik tertentu berdasarkan data sampel.

Estimasi proporsi dapat dilakukan dengan menggunakan proporsi sampel sebagai estimasi titik atau menghasilkan interval kepercayaan untuk proporsi populasi.

Misalnya, jika kita ingin mengetahui proporsi penduduk yang memiliki keterampilan bahasa asing, kita dapat melakukan estimasi proporsi berdasarkan sampel yang diambil dan menghasilkan estimasi titik atau interval kepercayaan untuk proporsi tersebut.

Dalam semua jenis estimasi di atas, penting untuk memperhatikan ukuran sampel yang digunakan dan tingkat kepercayaan yang dipilih. Semakin besar ukuran sampel, semakin akurat estimasi yang dihasilkan.

(SAI)