Kuliah Dek Rizky Psikologi

Statistik

Statistik dibagi menjadi 2 macam :

1. Parametrik : untuk banyak subjek
2. Non parametric : untuk sedikit subjek

Statistik sebagai alat untuk menghitung, menganalisis data, mengubah data.

Beberapa teori tentang kuantitas subjek

1. Batas banyak dan sedikit adalah 12 orang
2. Batas banyak sedikit adalah 30 orang ( umum )
3. Batasnya 100 orang

Parametrik

• Kurva normal, banyak dan sedikit jumlah sama.

Non parametric

• Kurva tidak normal, tergantung kuantitas subjek

Populasi dan sample

• Populasi : kumpulan subjek dalam 1 tempat ( bagian keseluruhan )

• Sample : bagian dari populasi syarat -> populasi harus homogeny

Konsep sample dan populasi

• Homogen : sample diambil sebagian kecil

• Heterogen : sample tidak dapat diambil

S. Deskriptif : Statistik yang mengambil dari populasi

S. inferensial : dengan menghitung sample yang mewaikili populasi ( kesimpulan pada popuilasi )

Data
1. Ordinal
2. Nominal
3. Rasio
4. Interval

Data sederhana : diskip dan kontinyu

• Diskrip : data dengan 2 pilihan / pasti , tidak bias dipecah pecah

• Continue : data yang menggunakan penyerdehanaan ( contoh : umur, BB , dll )
  Contoh : 1. Jumlaah IQ 110 /120/100 deskrip, 2. Jenis iq superior average continue

Teknik sampling

Teknik mengambil sample

1. Pendekatan random
   • Semua subjek punya peluang / hak yang sama jika memakai pendekatan ini harus memiliki kerangka subjek
     • Stratifikasi : bertingkat, sebagai cara untuk melihat suatu subjek tersebut homogen atau tidak
     • Proporsional : mengambil subjek dari segala stratifikasi , namun secara proporsional
     • Quota : mengambil berapa pun jumlah sample tanpa memperdulikan populasi, jumlah yang bias diterima dengan angka
     • Area : suatu tempat yang memiliki situasi berbeda
     • Cluster : penunjukan populasi yang relative kecil dan ada kesamaan
2. Pendekatan Non random
   • Semua subjek punya peluang yang tidak sama
     • Purposive : teknik yang memiliki tujuan dan spesifik
     • Insidental : tidak berpatokan pada apapun ( asal asalan )
   • Paling utama memakaii pendekatan random, kalau tidak nilai kesimpulan akan lebih rendah

Statistik inferensial :
Mengapa hipotesis. Hipotesis dibagi menjadi dua :
1. Ho ( null ) : menggambarkan bahwa tidak ada keywords, hipotesis tidak ada
2. Ha ( alternative ) : menggambarkan bahwa ada perbedaan dan ada hipotesis
Keywords : perbedaan, pengaruh, hubungan

Uji hubungan
Variabel x : bebas => secara tidak langsung adalah “penyebab”
Y => tergantung => secara tidak langsung adalah akibat

Locus control internal : cara individu melihat dirinya sendiri
Locus control eksternal : cara individu melihat dari luar dirinya
Contoh r+
Jika x = 1 y = 1 korelasi product moment ( person )
Jika x lebih dari 2 dan y = 1 korelasi regresi
Jika x lebih dari 2 dan y lebih dari 2 maka kanonikel
Pengetahuan tentang data, variable ( deskriptif . kontinyu ) sangat menenetukan teknik statistic yang digunakan.

Correlation
T-tes dan annova, gunanya :
Untuk menguji hipotesis
Untuk meneliti sample

Statistika deskriptif : rangkuman analisis pada populasi
ID frequensi distribution
ID grafik
Id tendensi sentral
a. Mean
b. Meidan
c. Modus
ID variabilitas
a. Standard defiasi
A mean : paling sering digunakan, namun sangat terpengaruh oleh data ekstrim
B median : titik tengah yang membagi kanan dan kiri sama besar
Modus : frekuensi paling sering muncul
Range : selisih terbesar dan terkecil
Standar defiasion :
Batas kesalahan yang bias diterima
Range : 2 lalu 1 sd ke kanan ke kiri merupakan daerah rata rata.
Korelasi bukan sebab akibat – > gubungan
R2 = koefisien determinan ( kontribusi x thd y )
Semakin banyak variable x semakin banyak