7 Karakteristik Utama Statistik - Dijelaskan!

Beberapa karakteristik statistik yang paling penting adalah sebagai berikut:

1. Terdiri dari agregat fakta:

Dalam pengertian jamak, statistik mengacu pada data, tetapi data yang disebut statistik harus terdiri dari kumpulan fakta tertentu.

Fakta atau angka tunggal dan terisolasi seperti, 60 Kg. bobot seorang siswa atau kematian orang tertentu pada suatu hari tidak sama dengan statistik.

Untuk suatu data dapat dihitung sebagai statistik, itu harus dalam bentuk kumpulan atau kumpulan fakta-fakta tertentu, yaitu. 50, 65, 70 Kg. Bobot siswa dalam kelas atau keuntungan perusahaan pada waktu yang berbeda, dll. Cenderung dipengaruhi oleh beragam penyebab.

2. Hal ini dipengaruhi oleh banyak sebab:

Tidak mudah untuk mempelajari efek dari satu faktor hanya dengan mengabaikan efek dari faktor lain. Di sini kita harus mencari efek dari semua faktor pada fenomena secara terpisah maupun kolektif, karena efek dari faktor-faktor tersebut dapat berubah dengan perubahan tempat, waktu atau situasi.

Di sini, efek keseluruhan diambil dan bukan satu faktor saja seperti dalam ilmu alam lainnya. Sebagai contoh, kita dapat mengatakan bahwa hasil kelas XII dalam ujian dewan tidak tergantung pada faktor tunggal tetapi secara kolektif pada standar guru, metode pengajaran, alat bantu mengajar, kinerja praktis siswa, standar kertas pertanyaan dan juga evaluasi.

3. Ini harus dinyatakan secara numerik:

Data yang disebut statistik harus dinyatakan secara numerik sehingga penghitungan atau pengukuran data dapat dimungkinkan. Ini berarti bahwa data atau fakta untuk membentuk statistik harus mampu diungkapkan dalam beberapa bentuk kuantitatif dengan bobot 60, 70, 100 dan 90 Kg. atau keuntungan Rs. 10.000, Rs. 20.000 dll. Dengan demikian, data ini harus berisi angka numerik sehingga dapat disebut sebagai pernyataan fakta numerik.

4. Harus dihitung atau diperkirakan secara akurat:

Sebagaimana dinyatakan di atas bahwa pernyataan harus tepat dan bermakna. Untuk mendapatkan standar akurasi yang masuk akal, bidang penyelidikan tidak boleh terlalu besar. Jika tidak terbatas atau sangat besar, bahkan penghitungan data tidak mungkin dan standar akurasi yang masuk akal mungkin tidak tercapai. Untuk mencapainya kita harus membuat estimasi berdasarkan standar akurasi yang masuk akal tergantung pada sifat dan tujuan pengumpulan data. mis. kita dapat mengukur ketinggian bangunan dalam meter tetapi kita tidak dapat mengukur panjang hal-hal kecil seperti batu bata dalam satuan meter yang sama.

5. Ini harus dikumpulkan secara sistematis:

Karakteristik lain dari statistik adalah bahwa data harus dikumpulkan secara sistematis. Data yang dikumpulkan dengan cara yang serampangan akan menyebabkan kesulitan dalam proses analisis, dan kesimpulan yang salah. Sebuah rencana yang tepat harus dibuat dan simpatisan yang terlatih harus digunakan untuk mengumpulkan data sehingga mereka dapat mengumpulkan statistik. Jika tidak dilakukan, maka keandalan data akan menurun. Jadi untuk mendapatkan hasil yang benar, data harus dikumpulkan dengan cara yang tepat.

6. Ini harus dikumpulkan untuk tujuan yang telah ditentukan:

Sebelum memulai pengumpulan data, kita harus jelas dengan tujuan pengumpulan data. Jika kami tidak memiliki informasi tentang tujuannya, kami mungkin tidak mengumpulkan data sesuai dengan kebutuhan. Kita mungkin memerlukan beberapa data yang lebih relevan untuk mencapai tujuan yang diperlukan, yang akan kita lewatkan jika terjadi ketidaktahuan.

Misalkan kita ingin mendapatkan data tentang impor dan ekspor, kita harus tahu tentang berbagai segmen seperti elektronik, artikel konsumen, biji-bijian dan segregasi lainnya juga. Jika beberapa orang di pemerintahan. tugas menghitung kendaraan yang melewati jalan dalam satuan waktu adalah statistik, tetapi pekerjaan yang sama dilakukan oleh orang lain yang tidak terkait dengan bidang ini, bukan statistik karena yang pertama melakukannya untuk Pemerintah yang ingin menjadikannya jalan empat jalur -jika diperlukan.

7. Ini harus mampu ditempatkan dalam hubungan satu sama lain:

Yang terakhir tetapi tidak kalah penting dari karakteristik statistik. Pengumpulan data umumnya dilakukan dengan motif untuk membandingkan. Jika angka yang dikumpulkan tidak sebanding, dalam hal itu, mereka kehilangan sebagian besar dari signifikansinya.

Artinya, angka yang dikumpulkan harus homogen untuk perbandingan dan tidak heterogen. Misalnya, data heterogen seperti penjualan Rs. 20.000 hasil dari 80% kasus dan jarak tempuh 80 km tidak dapat ditempatkan dalam hubungannya satu sama lain dan dibandingkan untuk analisis dan interpretasi yang merupakan motif tersembunyi dari ilmu statistik. Dapat disimpulkan bahwa semua statistik adalah data numerik tetapi semua data numerik bukan statistik kecuali mereka memenuhi semua karakteristik penting statistik, digambarkan seperti di atas.

 

Tinggalkan Komentar Anda