Analisis Data Statistik Menggunakan Metode Deskriptif

Dalam analisis data statistik menggunakan metode deskriptif, kita dapat menggunakan berbagai teknik untuk merangkum dan menggambarkan data yang telah dikumpulkan. Dalam kasus ini, kita memiliki data berat badan \( \$ 66 \) dari sejumlah individu, yang terbagi ke dalam beberapa kategori. Berikut adalah langkah-langkah untuk menentukan beberapa ukuran statistik deskriptif dari data yang diberikan: 1. Rata-rata (\( \bar{x} \)): Untuk menghitung rata-rata, jumlahkan semua nilai data dan bagi dengan jumlah total data. Dari data yang diberikan, kita dapat menghitung rata-rata berat badan dengan rumus: \[ \frac{2+3+4+6+6+6+7+8+9+12+44}{11} = 77 \quad \Rightarrow \quad \frac{77}{11} = 7 \] 2. Median: Median adalah nilai tengah dari data yang diurutkan. Untuk menemukan median, urutkan data terlebih dahulu, kemudian cari nilai tengahnya. Dari data yang diberikan, kita dapat menemukan median sebagai berikut: \[ \text{Median: } \frac{1}{2}\left(\frac{11}{2} + \frac{11+1}{2}\right) = \frac{1}{2}(5.5 + 6) = \frac{6+6}{2} = 6 \] 3. Modus: Modus adalah nilai yang paling sering muncul dalam data. Dari data yang diberikan, kita dapat mengidentifikasi modus sebagai berikut: Modus: 6 4. Kuartil Bawah (Q1): Kuartil bawah adalah nilai yang membagi data menjadi dua bagian yang sama besar. Untuk menghitung kuartil bawah, kita dapat menggunakan rumus: \[ Q_{1} = 1\left(\frac{11+1}{4}\right) = \frac{12}{4} = 3 \] 5. Kuartil Atas (Q3): Kuartil atas juga membagi data menjadi dua bagian yang sama besar. Dari data yang diberikan, kita dapat menghitung kuartil atas sebagai berikut: \[ \text{Q3: } \frac{3(11+1)}{4} = \frac{33}{4} = 8.25 \Rightarrow \frac{8+9}{2} = 8.5 \] 6. Simpangan Kuartil (Qs): Simpangan kuartil adalah selisih antara kuartil atas dan kuartil bawah. Dari data yang diberikan, kita dapat menghitung simpangan kuartil sebagai berikut: \[ Q_{s} = Q_{3} - Q_{1} = 8.5 - 3 = 5.5 \] Dengan demikian, dengan menggunakan metode deskriptif, kita dapat menganalisis data statistik dengan berbagai ukuran statistik yang relevan. Hal ini membantu kita untuk memahami distribusi data dan membuat kesimpulan yang lebih informatif.