rumus statistik untuk dummies

Dari Statistik For Dummies, 2nd Edition oleh Deborah Rumsey-Johnson
Apakah Anda sedang belajar untuk ujian atau hanya ingin memahami data sekitar Anda setiap hari, mengetahui bagaimana dan kapan menggunakan teknik analisis data dan formula statistik akan membantu. Mampu membuat koneksi antara teknik statistik dan formula mungkin bahkan lebih penting. Hal ini membangun rasa percaya diri ketika menyerang masalah statistik dan membeku strategi Anda untuk menyelesaikan proyek-proyek statistik.Memahami Rumus Statistik Umum
Setelah data telah dikumpulkan, langkah pertama dalam menganalisis itu adalah krisis beberapa statistik deskriptif untuk mendapatkan perasaan untuk data. Sebagai contoh:

    Dimana pusat data yang terletak?

    Bagaimana menyebar adalah data?

    Bagaimana korelasinya adalah data dari dua variabel?
Statistik deskriptif yang paling umum adalah dalam tabel berikut, bersama dengan formula mereka dan deskripsi singkat dari apa yang masing-masing langkah.
image0.jpgStatistik Mengira Ukuran Sampel
Ketika merancang sebuah penelitian, ukuran sampel adalah suatu pertimbangan penting karena semakin besar ukuran sampel, data yang Anda miliki, dan hasil Anda akan lebih tepat (dengan asumsi data berkualitas tinggi). Jika Anda mengetahui tingkat presisi yang Anda inginkan (yaitu, marjin yang Anda inginkan dari kesalahan), Anda dapat menghitung ukuran sampel yang dibutuhkan untuk mencapainya.
Untuk menemukan ukuran sampel yang dibutuhkan untuk memperkirakan rata-rata populasi (μ), gunakan rumus berikut:image0.jpg
Dalam rumus ini, MOE merupakan margin yang diinginkan dari kesalahan (yang Anda mengatur depan waktu), dan σ merupakan deviasi standar populasi. Jika σ tidak diketahui, Anda dapat memperkirakan dengan standar deviasi sampel, s, dari sebuah studi pilot; z * adalah nilai penting untuk tingkat kepercayaan diri Anda butuhkan.Survei Interval Keyakinan statistik
Dalam statistik, interval kepercayaan adalah tebakan tentang beberapa karakteristik dari populasi. Sebuah interval kepercayaan berisi perkiraan awal plus atau minus margin of error (jumlah dimana Anda mengharapkan hasil Anda untuk bervariasi, jika sampel yang berbeda diambil). Tabel berikut menunjukkan rumus untuk komponen interval kepercayaan yang paling umum dan kunci untuk kapan harus menggunakannya.
image0.jpgMemeriksa Out Nilai Interval Keyakinan statistik Kritis
Nilai-nilai kritis (z *- nilai-nilai) adalah komponen penting dari interval kepercayaan (teknik statistik untuk mengestimasi parameter populasi). Z *- nilai, yang muncul dalam margin kesalahan rumus, mengukur jumlah kesalahan standar yang akan ditambahkan dan dikurangkan untuk mencapai tingkat kepercayaan yang diinginkan Anda (kepercayaan persentase yang Anda inginkan). Tabel berikut menunjukkan tingkat kepercayaan umum dan berhubungan z *- nilai-nilai.Tingkat Keyakinan nilai z *-80% 1,2885% 1,4490% 1,6495% 1,9698% 2,3399% 2.58Penanganan Pengujian Hipotesis statistik
Anda menggunakan tes hipotesis untuk menantang apakah beberapa klaim tentang populasi adalah benar (misalnya, klaim bahwa 40 persen orang Amerika memiliki ponsel). Untuk menguji hipotesis statistik, Anda mengambil sampel, mengumpulkan data, bentuk statistik, standarisasi untuk membentuk suatu statistik uji (sehingga dapat ditafsirkan pada skala standar), dan memutuskan apakah statistik uji membantah klaim tersebut. Tabel berikut menjabarkan rincian penting untuk tes hipotesis.
image0.jpg
Read more: http://www.dummies.com/how-to/content/statistics-for-dummies-cheat-sheet.html # ixzz1T0Y6LkIb

Free Template Blogger collection template Hot Deals BERITA_wongANteng SEO