Pengukuran Gejala Pusat ( Central Tendency ).

 

Pengukuran Gejala Pusat adalah pengukuran kelompok data yang menunjukan Modus ( nilai yang sering muncul dari data), Median ( nilai tengah data ) dan mean ( rata – rata nilai data ).





















Demikian pembahasan tentang Pengukuran Gejala Pusat ( Central Tendency ), semoga membantu saudara dalam belajar statistika, terimakasih.

 

Sumber pustaka :

Prof. Dr. Sugiyono, Statistika untuk Penelitian, Alfabeta, Bandung 2005.



Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Menentukan Klas Interval dengan Rumus STRUGES.

Gambar
  Rumus Struges adalah sebagai berikut : Misal jumlah Data 150, maka Jumlah Klasnya : K = 1 + 3,3 log 150 = 1 + 3,3 x 2,18 = 8,19 dibulatkan 9, karena panjang klas agar lebih fleksibel. Permasalahannya bagaimana cara mencari nilai logaritma 150, tentu kita harus menggunakan kalkulator atau tabel logaritma. Tapi terkadang guru atau dosen menginginkan siswa atau mahasiswanya saat ujian harus menggunakan tabel logaritma, tidak boleh menggunakan kalkulator, maka tentunya kita harus memahami tabel logaritma. Dibawah ini dilampirkan tabel logaritma : Dari tabel didapat 1761 yang artinya 0,1761 dan dapat dibulatkan menjadi 0,18. Kemudian perlu diketahui bahwa 150 adalah ratusan jadi angka depannya adalah 2, sehingga : Setelah saudara memahami cara mencari klas interval dengan  menggunakan r umus Struges, sekarang mari coba mencari klas interval dengan jumlah data 200. Tentu jawabannya sebagai berikut : K = 1 + 3,3 log 200 = 1 + 3,3 x 2,30 = 8,59 dibulatkan 9. Namun bila kita cari klas int
Baca selengkapnya

TABEL DATA ORDINAL dan TABEL DATA RASIO

Gambar
  Pada postingan kali ini, admin akan menampilkan contoh penyajian data dengan cara menggunakan tabel, dimana pada tabel ini sekaligus diberikan contoh langsung dua penampilan data, yaitu tabel data ordinal dan tabel data rasio. Tabel Data Ordinal adalah tabel yang disusun berdasarkan data   Peringkat/Rangking. Tabel Data Rasio adalah tabel yang disusun berdasarkan data  rasio , atau secara tampilan dapat juga dibuat dalam persentase. Contohnya sebagai berikut :
Baca selengkapnya

Varians dan Standar Deviasi ( Simpangan Baku )

Gambar
  Varians menunjukan tingkat variasi dari kelompok data, semakin besar nilai varians maka semakin bervariasi data tersebut. Standar Deviasi atau Simpangan   Baku,   menunjukan rentang penyimpangan data terhadap rata – rata data. Semakin besar standar deviasi / simpangan baku, maka dapat dikatakan data tersebut lebih bervariasi. Varian dan Standar Deviasi ( Simpangan Baku ), memiliki kesamaan yaitu bertujuan untuk mengukur tingkat variatif dari sebuah data. Maka dalam perumusannya juga terdapat korelasi ( hubungan ) yang dekat.
Baca selengkapnya