Apakah Anda mencoba memahami perbedaan antara dispersi dan kemiringan? Meskipun istilah-istilah ini memiliki kesamaan, ada perbedaan signifikan di masing-masing istilah yang harus dipahami untuk analisis data yang akurat. Dispersi dapat mengukur seberapa besar variasi dataset dari nilai rata-ratanya, sementara skewness mengukur asimetri dalam distribusi probabilitas. Dalam posting blog ini, kami akan mengeksplorasi kedua konsep ini lebih dekat dan memberikan contoh untuk mengilustrasikan perilaku mereka yang berbeda. Dengan pemahaman tentang perbedaan dispersi dan skewness, Anda akan memiliki alat untuk mengidentifikasi masing-masing dengan benar saat melakukan analisis statistik.
Apa itu Dispersi?
- Dispersi adalah konsep analisis data yang digunakan untuk mengukur penyebaran dan variabilitas sekumpulan titik data. Dispersi menunjukkan seberapa jauh, atau seberapa luas, nilai dalam kumpulan data didistribusikan. Dispersi dapat diukur dengan melihat fitur-fitur seperti rentang data, standar deviasi, rentang interkuartil, dan varians.
- Dispersi adalah statistik penting untuk memahami letak sebagian besar nilai dalam kumpulan data, yang dapat berguna saat menganalisis tren dan mengidentifikasi outlier.
- Dispersi juga membantu mengidentifikasi korelasi yang lemah antara variabel dalam kumpulan data sehingga pola dapat diidentifikasi atau diprediksi dengan lebih mudah. Memahami dan menggunakan dispersi sangat penting untuk mengembangkan gambaran yang akurat tentang bagaimana data ada di berbagai dimensi atau parameter.
Apa itu Skewness?
Skewness adalah konsep yang digunakan dalam analisis data yang mengukur tingkat distorsi dari distribusi normal. Skewness dihitung dengan mengukur asimetri kumpulan data; itu mengukur seberapa jauh bentuknya menyimpang dari bentuk kurva lonceng dengan banyak puncak. Skewness memberi tahu kita jika ada outlier atau nilai ekstrem yang dapat memengaruhi kumpulan data kita, seperti ekor yang lebih panjang di satu sisi yang menyebabkan rata-rata ditampilkan jika sisi tertentu memiliki nilai lebih dari sisi lainnya. Skewness juga dapat membantu menunjukkan apakah distribusi tertentu dapat memberikan kecocokan yang baik untuk tujuan pemodelan dan prediksi. Skewness membantu kami lebih memahami set data kami dan memastikannya dapat diandalkan saat membuat prediksi dan keputusan berdasarkan data tersebut.
Perbedaan antara Dispersi dan Skewness
- Dispersi dan kemiringan adalah dua konsep penting saat menganalisis kumpulan data. Dispersi mengukur seberapa tersebar angka dalam himpunan. Ini adalah ukuran seberapa luas nilai dalam kumpulan data tersebar dari rata-rata, atau nilai rata-rata. Dispersi dapat diukur menggunakan beberapa metrik seperti rentang, varians, dan standar deviasi.
- Skewness adalah ukuran asimetri atau derajat penyimpangan data dari kedua sisi rata-rata. Distribusi yang memiliki lebih banyak nilai di satu sisi daripada yang lain dikatakan miring.
- Dispersi memberi kita gambaran tentang seberapa konsisten atau tidak konsistennya variabel kita, sementara skewness memberi kita wawasan tentang bentuk distribusi kita dan apakah lebih banyak nilai berasal dari satu ekor atau lainnya dibandingkan dengan titik pusat.
Kesimpulan
Dispersi dan kemiringan adalah dua ukuran data penting yang harus Anda ketahui. Namun, mereka bukan satu-satunya langkah. Ada cara lain untuk mengukur data, seperti rata-rata, median, modus, dan jangkauan. Masing-masing memiliki kekuatan dan kelemahannya sendiri. Anda harus menggunakan ukuran yang tepat untuk pekerjaan yang ada. Dalam beberapa kasus, Anda mungkin perlu menggunakan lebih dari satu ukuran untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang kumpulan data Anda.