Statistika sering kali dikaitkan dengan data, angka, dan perhitungan. Namun, dalam dunia statistika terdapat banyak istilah yang mungkin terdengar asing bagi orang awam. Berikut adalah beberapa istilah statistika yang jarang didengar namun penting dalam analisis data.
- Kurtois (Kurtosis)
Kurtois adalah ukuran yang menunjukkan tingkat kepekatan atau ketajaman puncak distribusi data. Istilah kurtois berguna untuk memahami apakah data memiliki distribusi yang normal atau memiliki sifat distribusi yang lebih ekstrim.
- Homoskedastisitas
Homoskedastisitas adalah kondisi di mana varians residual atau galat pada model regresi konstan untuk semua nilai variabel independen. Jika variansnya tidak konstan, disebut heteroskedastisitas. Homoskedastisitas penting untuk memastikan bahwa asumsi pada model regresi linear terpenuhi.
- Multikolineritas
Multikolineritas terjadi ketika dua atau lebih variabel independen dalam sebuah model regresi saling berkorelasi kuat. Kondisi ini bisa menyebabkan hasil estimasi menjadi kurang akurat dan sulit diinterpretasikan. Analisis multikolineritas membantu kita memahami apakah terdapat tumpang tindih informasi di antara variabel-variabel independen.
- Bias seleksi
Bias seleksi adalah kesalahan yang terjadi ketika sampel yang dipilih tidak mewakili populasi yang sebenarnya. Bias ini biasanya terjadi saat proses pengambilan sampel dan dapat mempengaruhi hasil penelitian secara signifikan, terutama dalam penelitian survei atau eksperimen.
- Inferensi Bayesian
Inferensi Bayesian adalah pendekatan dalam statistika yang menggunakan Teorema Bayes untuk memperbarui probabilitas suatu hipotesis berdasarkan data yang ada. Berbeda dengan pendekatan frekuentis, inferensi Bayesian melibatkan interpretasi subjektif tentang peluang suatu peristiwa.
- P-Value
P-Value atau nilai p adalah ukuran probabilitas dalam uji hipotesis statistik yang menunjukkan seberapa mungkin hasil yang diperoleh sama atau lebih ekstrem dari yang diobservasi, mengingat hipotesis nol benar. Semakin kecil P-Value, semakin kuat bukti untuk menolak hipotesis nol.
- Residual
Residual adalah selisih antara nilai observasi dan nilai prediksi yang dihasilkan oleh model. Dalam regresi, residual sering kali dianalisis untuk memahami sejauh mana model mendekati data yang sebenarnya. Residual yang besar menunjukkan bahwa model kurang cocok dengan data.
- Autokorelasi
Autokorelasi adalah korelasi suatu variabel dengan dirinya sendiri pada waktu yang berbeda. Dalam analisis data deret waktu (time series), autokorelasi penting untuk memahami pola yang berulang dan korelasi antar titik waktu. Autokorelasi yang tinggi dapat menunjukkan adanya pola musiman atau siklus dalam data.
- Bootstrap
Bootstrap adalah teknik resampling yang digunakan untuk memperkirakan distribusi statistik suatu sampel. Dengan mengambil sampel acak berulang-ulang dari data asli, teknik ini membantu kita mengukur ketidakpastian dalam estimasi statistik tanpa perlu asumsi distribusi tertentu.
- Jarak Mahalanobis
Jarak Mahalanobis adalah ukuran jarak antar dua titik dalam ruang yang memperhitungkan korelasi antara variabel. Berbeda dengan jarak Euclidean yang hanya mengukur jarak lurus, jarak Mahalanobis memperhitungkan distribusi data, sehingga lebih tepat untuk analisis data multivariat.
Dalam statistika, banyak istilah yang seringkali tidak dikenal oleh khalayak umum namun sangat penting untuk analisis data yang akurat. Dengan memahami istilah-istilah ini, kita dapat melakukan analisis data yang lebih mendalam dan menginterpretasikan hasilnya dengan lebih baik.
Daftar Pustaka
Amira Hayat. (2022). Kosakata Statistik. https://journal.revou.co/kosakata-statistik/.