ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 3 : Ukuran Penyimpangan
Download as PPTX, PDF5 likes4,638 views
Dokumen ini membahas ukuran penyimpangan dalam statistika ekonomi, termasuk deviasi rata-rata, deviasi standar, dan variansi. Selain itu, dibahas juga ukuran kecondongan dan keruncingan dari distribusi data dengan penjelasan mengenai koefisien skewness dan keruncingan. Menggunakan contoh data, penulis menjelaskan metode perhitungan untuk masing-masing ukuran statistika ini.
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 3 : Ukuran Penyimpangan
- 1. Oleh : Ancilla K Kustedjo STATISTIKA EKONOMI (ESPA4123) Modul 3 : Ukuran Penyimpangan
- 2. MODUL3 UKURAN PENYIMPANGAN Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan Content
- 3. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar Untuk memudahkan pemahaman data Penyusunan distribusi frekuensi Penghitungan nilai/ukuran statistik Ukuran tendensi pusat Ukuran letak Ukuran penyimpangan Ukuran kecondongan Ukuran keruncingan Range (rentang data) Deviasi Rata-rata Deviasi Standar Variance Inter quatile range Deviasi kuartil Koefisien variasi
- 4. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar Range Perbedaan antara data terbesar dengan data terkecil yang terdapat dalam sekelompok data. Kelemahannya adalah kurang teliti karena tidak memperhatikan data-data lainnya yangterletak diantara kedua data ekstrim tersebut. Contoh : Umur 10 orang buruh adalah sebagai berikut :
- 5. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar Deviasi Rata-rata Rata-rata penyimpangan data dari rata-rata (mean) nya 1. Mencari Deviasi Rata-rata untuk data yangtidak dikelompokkan Contoh : Produksi batik =70 65 45 40 30
- 6. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar 2. Mencari Deviasi Rata-rata untuk data yangdikelompokkan Contoh : /nilai tengah
- 7. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar Deviasi Standar Standar penyimpangan data dari rata-ratanya 1.Mencari Deviasi Standar untuk data yang tidak dikelompokkan a. Deviasi standar populasi b. Deviasi standar sampel besar (n≥100)
- 8. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar 1. Mencari Deviasi Standar untuk data yang tidak dikelompokkan (continue) c. Deviasi standar untuk sampel kecil (n<100) Contoh : Dataproduksi batik dari 5 perusahaan =70 65 45 40 30
- 9. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar 2.Mencari Deviasi Standar untuk data yang dikelompokkan a. Deviasi standar untuk data yang dikelompokkan dihitung menggunakan mean 1) Deviasi standar populasi 2) Deviasi standar sampel besar (n≥100)
- 10. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar 2.Mencari Deviasi Standar untuk data yang dikelompokkan (continue) a. Deviasi Standar untuk datayang dikelompokkan dihitungmenggunakan mean (continue) 3) Deviasi standar untuk sampel kecil (n<100) Contoh :
- 11. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar 2.Mencari Deviasi Standar untuk data yang dikelompokkan (continue) b. Deviasi Standar untuk data yang dikelompokkan dihitung menggunakan titik tengah 1) Deviasi standar populasi 2) Deviasi standar sampel besar (n≥100)
- 12. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar 2. Mencari Deviasi Standar untuk data yang dikelompokkan (continue) b. Deviasi Standar untuk datayang dikelompokkan dihitungmenggunakan titik tengah (continue) 3) Deviasi standar untuk sampel kecil (n<100) Contoh :
- 13. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar 2.Mencari Deviasi Standar untuk data yang dikelompokkan (continue) c. Deviasi Standar untuk data yangdikelompokkan dihitung menggunakan deviasi 1) Deviasi standar populasi 2) Deviasi standar sampel besar (n≥100)
- 14. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar 2. Mencari Deviasi Standar untuk data yang dikelompokkan (continue) c. Deviasi Standar untuk datayang dikelompokkan dihitungmenggunakan deviasi (continue) 3) Deviasi standar untuk sampel kecil (n<100) Contoh :
- 15. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar Ukuran Penyimpangan Lainnya 1. Variance/Varians Deviasi standar dikuadratkan. 2. Koefisien Variasi Presentasi deviasi standar terhadap rata-ratanya. Kegunaannya untuk mengukur keseragaman data. Semakin kecil nilainya berarti data semakin seragam, sebaliknya datasemakin tidak seragam (heterogen) Contoh : Lebih seragam
- 16. Kegiatan Belajar 1: Deviasi Rata-Rata dan Deviasi Standar Ukuran Penyimpangan Lainnya (continue) 3. Inter Quantile Range Selisih antara kuartil 3 dengan kuartil 1. IQR = K3- K1 4. Semi Inter Quartile Range / Deviasi Kuartil Setengah dari inter quartile range
- 17. Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan Untuk memudahkan pemahaman data Penyusunan distribusiii frekuensi Penghitungan nilai/ukuran statstik Ukuran tendensi pusat Ukuran letak Ukuran penyimpangan Ukuran kecondongan Ukurankeruncingan (α4) Perhitungan Pearson Perhitungan α3
- 18. Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan Bentuk Distribusi
- 19. Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan Ukuran Kecondongan Ukuranyangmenunjukkanmencengtidaknyasuatudata 1. Menggunakan koefisien kecondongan/skewness (rumusPearson) Dimana:
- 20. Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan 1. Menggunakan koefisien kecondongan/skewness (rumusPearson)
- 21. Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan 2.Menggunakan nilai α3 a. Untuk data yang tidak dikelompokkan Data tersebut mempunyai koefisien kecondongan yang bertanda berarti positif. Hal itu pada gambar, distribusi tersebut condong kekiri Contoh :
- 22. Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan 2. Menggunakan nilai α3 (continue) b. Untukdatayangdikelompokkan Data tersebut mempunyai koefisien kecondongan yang bertanda berarti positif. Hal itu pada gambar, distribusi tersebut condong kekiri Contoh :
- 23. Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan 2. Menggunakan nilai α3 (continue) c. Untuk data yang dikelompokkan yang mempunyai kelas terbuka Data tersebut mempunyai koefisien kecondongan yang bertanda berarti positif. pada Hal itu gambar, distribusi tersebut condong kekiri =0.0059823 Contoh :
- 24. Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan Ukuran Keruncingan (α4) Ukuran yang mengukur runcing atau tumpulnya suatu ditribusi <3 =3
- 25. Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan 1. Ukuran keruncingan data yang tidak dikelompokkan keruncingan Contoh : Data tersebut mempunyai koefisien keruncingan < 3 sehingga memiliki diagram tumpuldistribusi yang (Platycurtic) α4
- 26. Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan 2. Ukuran keruncingan data dikelompokkan menggunakan mean keruncingan Data tersebut mempunyai koefisien keruncingan < 3 sehingga memiliki diagram distribusi yang tumpul (Platycurtic) Contoh :
- 27. Kegiatan Belajar 2: Ukuran Kecondongan dan Keruncingan 3. Ukuran keruncingan data dikelompokkan menggunakan deviasi Data tersebut mempunyai koefisien keruncingan < 3 sehingga memiliki diagram distribusi yang tumpul (Platycurtic) Contoh : =1.9
- 28. Literatur Christina Suparmi, 2012, Statistika Ekonomi, Universitas Terbuka, Jakarta