Uncategorized
Perbedaan Antara Standar Deviasi dan Standar Error
Standar Deviasi didefinisikan sebagai ukuran mutlak dispersi suatu deret. Ini menjelaskan jumlah standar variasi di kedua sisi mean. Hal ini sering disalahartikan dengan standar error, karena didasarkan pada standar deviasi dan ukuran sampel.
Standar Error digunakan untuk mengukur akurasi statistik dari suatu estimasi. Hal ini terutama digunakan dalam proses pengujian hipotesis dan memperkirakan interval.
Ini adalah dua konsep penting statistik, yang banyak digunakan dalam bidang penelitian. Perbedaan antara standar deviasi dan standar error didasarkan pada perbedaan antara deskripsi data dan inferensinya.
Tabel Perbandingan
Dasar Perbandingan |
Standar Deviasi |
Standar Error |
|---|---|---|
Pengertian |
Standar Deviasi menyiratkan ukuran dispersi himpunan nilai dari rata-rata mereka. |
Standar Error berkonotasi ukuran ketepatan statistik dari suatu perkiraan. |
Statistik |
Deskriptif |
Inferensial |
Pengukuran |
Berapa banyak pengamatan yang berbeda satu sama lain. |
Seberapa tepat rata-rata sampel terhadap rata-rata populasi sebenarnya. |
Distribusi |
Distribusi pengamatan terhadap kurva normal. |
Distribusi perkiraan tentang kurva normal. |
Rumus |
Akar kuadrat varians |
Standar deviasi dibagi dengan akar kuadrat dari ukuran sampel. |
Peningkatan ukuran sampel |
Memberikan ukuran standar deviasi yang lebih spesifik. |
Mengurangi kesalahan standar. |
Definisi Standar Deviasi
Standar Deviasi, adalah ukuran penyebaran suatu deret atau jarak dari standar. Pada tahun 1893, Karl Pearson menciptakan gagasan standar deviasi, yang tidak diragukan lagi ukuran yang paling banyak digunakan, dalam studi penelitian.
Ini adalah akar kuadrat dari rata-rata kuadrat deviasi dari meannya. Dengan kata lain, untuk kumpulan data tertentu, standar deviasi adalah akar-rata-rata-kuadrat-deviasi, dari rata-rata aritmatika. Untuk seluruh populasi dilambangkan dengan huruf Yunani ‘sigma (σ)’, dan untuk sampel dilambangkan dengan huruf Latin ‘s’.
Standar Deviasi adalah ukuran yang mengkuantifikasi derajat dispersi dari himpunan pengamatan. Semakin jauh titik data dari nilai rata-rata, semakin besar penyimpangan dalam kumpulan data, yang menunjukkan bahwa titik data tersebar pada rentang nilai yang lebih luas dan sebaliknya.
Untuk data yang tidak diklasifikasikan:
Untuk distribusi frekuensi berkelompok:
Definisi Standar Error
Anda mungkin telah mengamati bahwa sampel yang berbeda, dengan ukuran yang sama, yang diambil dari populasi yang sama, akan memberikan nilai statistik yang beragam dalam pertimbangan, yaitu mean sampel. Standar Error (SE) memberikan, standar deviasi dalam nilai yang berbeda dari mean sampel. Ini digunakan untuk membuat perbandingan antara rata-rata sampel di seluruh populasi.
Singkatnya, standar error statistik tidak lain adalah standar deviasi dari distribusi samplingnya. Ini memiliki peran besar untuk memainkan pengujian hipotesis statistik dan estimasi interval. Ini memberikan gambaran tentang ketepatan dan keandalan perkiraan. Semakin kecil kesalahan standar, semakin besar keseragaman distribusi teoritis dan sebaliknya.
Rumus: Kesalahan Standar untuk mean sampel = σ/√n
Dimana, σ adalah simpangan baku populasi
Perbedaan Utama Antara Standar Deviasi dan Standar Error
Poin-poin yang dinyatakan di bawah ini substansial sejauh menyangkut perbedaan antara standar deviasi:
1. Standar Deviasi adalah ukuran yang menilai jumlah variasi dalam set pengamatan. Standar Error mengukur keakuratan perkiraan, yaitu ukuran variabilitas distribusi teoritis statistik.
2. Standar Deviasi adalah statistik deskriptif, sedangkan standar error adalah statistik inferensial.
3. Standar Deviasi mengukur seberapa jauh nilai individu dari nilai rata-rata. Sebaliknya, seberapa dekat mean sampel dengan mean populasi.
4. Standar Deviasi adalah distribusi pengamatan dengan mengacu pada kurva normal. Berlawanan dengan ini, standar error adalah distribusi perkiraan dengan mengacu pada kurva normal.
5. Standar Deviasi didefinisikan sebagai akar kuadrat dari varians. Sebaliknya, standar error digambarkan sebagai simpangan baku dibagi dengan akar kuadrat dari ukuran sampel.
6. Ketika ukuran sampel dinaikkan, itu memberikan ukuran standar deviasi yang lebih khusus. Berbeda dengan, standar error ketika ukuran sampel meningkat, standar error cenderung menurun.
Kesimpulan
Pada umumnya, standar deviasi dianggap sebagai salah satu ukuran dispersi terbaik, yang mengukur dispersi nilai dari nilai pusat. Di sisi lain, standar error terutama digunakan untuk memeriksa keandalan dan keakuratan perkiraan dan, semakin kecil kesalahannya, semakin besar keandalan dan akurasinya.
