Sampel statistik adalah kumpulan perwakilan individu, objek, atau peristiwa yang dipilih dari populasi yang lebih besar dengan tujuan melakukan analisis dan memperoleh informasi tentang populasi secara keseluruhan.
Sampel statistik digunakan untuk memperkirakan parameter populasi . Juga untuk membuat kesimpulan tentang populasi dan mengambil keputusan berdasarkan hasil sampel.
Penting agar sampel mewakili populasi tempat sampel diambil, artinya sampel harus mencakup individu atau elemen yang serupa dengan populasi dalam hal karakteristik yang relevan.
Memilih sampel yang representatif sangat penting untuk memperoleh hasil yang akurat dan valid dalam analisis statistik .
Untuk apa sampel statistik digunakan?
Statistik sampel digunakan dalam statistik inferensial untuk memperkirakan dan membuat kesimpulan tentang karakteristik populasi yang lebih besar. Hal ini dilakukan dengan menggunakan data yang diperoleh dari sampel yang mewakili populasi tersebut.
Sampel sangat penting karena, dalam banyak kasus, tidak mungkin memperoleh informasi mengenai keseluruhan populasi, baik karena keterbatasan waktu, biaya, atau sumber daya. Oleh karena itu, sampel merupakan cara yang efektif dan praktis untuk memperoleh informasi tentang populasi melalui sebagian kecil yang mewakilinya .
Sampel statistik memberikan gambaran umum tentang karakteristik populasi . Melalui ini, data seperti mean, deviasi standar , varians , proporsi , dan ukuran statistik lainnya diperoleh.
Hal ini juga memungkinkan untuk menguji hipotesis dan memperkirakan interval kepercayaan pada parameter populasi. Semua ini berguna untuk pengambilan keputusan, perencanaan strategis, dan evaluasi hasil di berbagai bidang.
Apa saja jenis sampel statistik?
Ada beberapa jenis sampel statistik yang dapat digunakan dalam analisis data. Namun perlu disebutkan bahwa sampel tersebut dibagi menjadi dua jenis: sampel probabilitas dan sampel non-probabilitas.
sampel probabilitas
- Sampel acak sederhana : sampel dipilih secara acak dari populasi dan setiap elemen dalam populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih.
- Sampel bertingkat : Populasi dibagi menjadi strata atau subkelompok, dan kemudian sampel dipilih dari setiap strata. Ini digunakan ketika subkelompok populasi mempunyai karakteristik serupa.
- Pengambilan sampel sistematis : Sebuah elemen acak dipilih dari populasi, kemudian elemen lainnya dipilih pada interval tetap.
- Sampel cluster : Populasi dibagi menjadi kelompok-kelompok yang lebih besar, atau cluster, dan kemudian beberapa cluster dipilih secara acak. Ini dapat digunakan ketika populasinya sangat besar atau tersebar.
Sampel non-probabilitas
- Sampel kuota – Sampel dipilih berdasarkan karakteristik demografi tertentu, seperti usia, jenis kelamin, pendidikan, dll., untuk memastikan bahwa sampel tersebut cukup mewakili populasi umum.
- Sampel kenyamanan : Item sampel dipilih dengan cara yang nyaman atau sederhana, tanpa mengikuti proses pemilihan acak atau sistematis. Jenis sampel ini mungkin kurang mewakili populasi umum.
- Snowball Sampling – Jenis sampling ini digunakan ketika populasi yang diteliti sulit ditemukan atau memiliki karakteristik tertentu. Anda memulai dengan memilih sekelompok kecil individu, kemudian meminta mereka mengidentifikasi individu lain yang juga memenuhi kriteria sampel.
- Judgemental Sampling – Jenis pengambilan sampel ini didasarkan pada pemilihan sampel yang subjektif oleh peneliti. Dengan kata lain, peneliti menggunakan kebijaksanaannya sendiri untuk memilih unsur-unsur yang akan menjadi bagian sampel.
Apa ciri-ciri sampel statistik?
Karakteristik sampel statistik mengacu pada sifat atau atribut yang dapat dijelaskan dan dianalisis untuk sampel yang dipilih dari suatu populasi. Beberapa fitur yang paling umum adalah:
- Ukuran sampel : mengacu pada jumlah item dalam sampel.
- Keterwakilan : sampel harus cukup mewakili populasi yang diteliti, yaitu sampel harus acak dan tidak bias.
- Kesalahan pengambilan sampel : mengacu pada perbedaan antara statistik sampel dan statistik populasi.
- Presisi : mengacu pada seberapa akurat sampel mewakili populasi.
- Bias : mengacu pada karakteristik apa pun yang dapat mempengaruhi hasil sampel dan menjadikannya tidak mewakili populasi.
- Homogenitas : mengacu pada kesamaan antar unsur dalam sampel. Jika unsur-unsurnya sangat berbeda satu sama lain, sampelnya mungkin tidak homogen.
- Variabilitas : mengacu pada besarnya perbedaan antara unsur-unsur dalam sampel.
- Tendensi Sentral – Mengacu pada nilai yang digunakan untuk mewakili pusat distribusi sampel, seperti mean, median, atau mode .
Karakteristik ini penting untuk menilai kualitas dan keandalan sampel serta hasil yang diperoleh.
Apa saja penerapan sampling statistik?
Pengambilan sampel statistik adalah alat penting di banyak bidang dan digunakan dalam berbagai aplikasi. Berikut adalah beberapa penerapan pengambilan sampel statistik yang paling umum di berbagai bidang:
- Riset Pasar : Perusahaan menggunakan pengambilan sampel statistik untuk melakukan survei dan riset pasar guna mempelajari preferensi dan perilaku konsumen.
- Ilmu-ilmu sosial : Peneliti menggunakan pengambilan sampel statistik untuk mempelajari sikap, kepercayaan, dan perilaku orang-orang dalam berbagai konteks, seperti politik, pendidikan, kesehatan, ekonomi, dan lain-lain.
- Kedokteran : Dokter dan peneliti medis menggunakan statistik sampel untuk melakukan studi klinis dan uji pengobatan guna menentukan efektivitas dan keamanan pengobatan.
- Rekayasa – Insinyur menggunakan pengambilan sampel statistik untuk menganalisis data tentang kualitas dan kinerja suatu produk atau proses, dan untuk membuat keputusan desain dan manufaktur.
- Keuangan : Pengambilan sampel statistik digunakan oleh bisnis dan investor untuk menganalisis kinerja keuangan suatu perusahaan atau pasar keuangan.
- Ilmu Lingkungan – Ilmuwan lingkungan menggunakan statistik sampel untuk menganalisis data kualitas air, udara, dan tanah, serta mempelajari pola cuaca dan keanekaragaman hayati.
Apa perbedaan sampel statistik dengan populasi statistik dan inferensi statistik?
Populasi statistik mengacu pada kumpulan lengkap elemen yang ingin kita pelajari. Sampel statistik, pada bagiannya, adalah pemilihan perwakilan populasi yang digunakan untuk membuat perkiraan dan menguji hipotesis.
Sampel statistik adalah alat yang digunakan untuk menyimpulkan atau menarik kesimpulan tentang populasi statistik. Hal ini dicapai dengan menerapkan teknik inferensi statistik .
Inferensi statistik mengacu pada proses penggunaan data sampel untuk membuat pernyataan dan kesimpulan tentang populasi secara keseluruhan.
Contoh contoh statistik
Untuk menyelesaikan dan lebih memahami apa saja isi sampel statistik, mari kita lihat contoh berikut:
Contoh 1
Jika Anda ingin mengetahui proporsi orang yang menggunakan produk tertentu, Anda dapat mengambil sampel acak sederhana sebanyak 1000 orang dan menanyakan apakah mereka menggunakan produk tersebut atau tidak.
Anggaplah dari 1.000 responden, 600 orang melaporkan menggunakan produk tersebut. Jadi proporsi orang yang menggunakan produk dalam sampel adalah 600 1000 = 0,6 atau 60%.
Contoh 2
Jika Anda ingin mengetahui pendapat penduduk suatu kota tentang suatu proyek konstruksi, Anda dapat mengambil sampel acak sederhana yang terdiri dari 200 penduduk dan menanyakan apakah mereka mendukung atau menentang proyek tersebut.
Mari kita asumsikan bahwa dari 200 responden, 140 orang mendukung proyek ini dan 60 orang menentangnya. Jadi, proporsi penduduk yang mendukung proyek dalam sampel adalah 140 200 = 0,7 atau 70%. Proporsi penduduk yang menentang proyek dalam sampel adalah 60 200 = 0,3 atau 30%.
Contoh 3
Jika Anda ingin mengetahui rata-rata jumlah jam yang dihabiskan mahasiswa untuk belajar per hari. Sampel acak sederhana yang terdiri dari 50 siswa dapat diambil dan diminta mencatat jumlah jam yang mereka habiskan untuk belajar per hari selama seminggu.
Misalkan 50 siswa terpilih telah mencatat jumlah jam belajar per hari sebagai berikut: 2, 3, 4, 1, 2, 5, 6, 3, 4, 3, 2, 1, 4, 5, 3, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 5, 6, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 2, 1, 5, 4, 3, 2, 1, 5, 6, 2, 3, 4, 5. Jumlah jam tersebut adalah 181, sehingga rata-rata jumlah jam belajar per hari pada sampel adalah 181±50 = 3,62 jam.