Analisis Statistik dari MB1 dan MB2

Pendahuluan: Dalam artikel ini, kita akan menganalisis data dari MB1 dan MB2 menggunakan berbagai metode statistik. Tujuan dari analisis ini adalah untuk memahami karakteristik data dan menentukan apakah data tersebut mengikuti distribusi normal. Metode: Pertama, kita akan menguji normalitas data menggunakan dua metode: uji Kolmogorov-Smirnov dan uji Shapiro-Wilk. Metode-metode ini akan membantu kita menentukan apakah data MB1 dan MB2 mengikuti distribusi normal. Selanjutnya, kita akan menghitung beberapa statistik deskriptif untuk data MB1 dan MB2, termasuk mean, median, variance, standar deviasi, minimum, maksimum, rentang, dan IQR. Statistik-statisistik ini akan memberikan kita pemahaman yang lebih baik tentang karakteristik data. Kami juga akan menghitung mean yang ditrim dan mean yang ditrim 5% untuk data MB1 dan MB2. Mean yang ditrim adalah metode yang digunakan untuk menghilangkan nilai ekstrim dari data, yang dapat membantu mengurangi pengaruh nilai yang tidak biasa pada analisis statistik. Akhirnya, kami akan menghitung kurtosis dan skewness untuk data MB1 dan MB2. Kurtosis mengukur sejauh mana data tersebar dari distribusi normal, sedangkan skewness mengukur sejauh mana data tersebar dari distribusi simetris. Hasil: Hasil analisis statistik menunjukkan bahwa data MB1 dan MB2 mengikuti distribusi normal, karena kedua uji Kolmogorov-Smirnov dan uji Shapiro-Wilk tidak menunjukkan adanya ketidaksesuaian yang signifikan. Statistik deskriptif menunjukkan bahwa data MB1 dan MB2 memiliki mean yang mirip, dengan mean MB1 sedikit lebih rendah dari mean MB2. Variance dan standar deviasi juga mirip untuk kedua set data. Mean yang ditrim dan mean yang ditrim 5% menunjukkan bahwa nilai ekstrim tidak memiliki dampak signifikan pada analisis statistik. Kurtosis dan skewness juga menunjukkan bahwa data MB1 dan MB2 tidak terlalu tersebar dari distribusi normal. Kesimpulan: Secara keseluruhan, analisis statistik menunjukkan bahwa data MB1 dan MB2 mengikuti distribusi normal dan tidak memiliki nilai ekstrim yang signifikan. Statistik deskriptif memberikan pemahaman yang lebih baik tentang karakteristik data, dan kurtosis dan skewness menunjukkan bahwa data tersebut tidak terlalu tersebar dari distribusi normal.