Sampling Distributions & Central Limit Theorem

  

Nama: Lyla Putri Deviana

NPM: 20316036

Prodi: Teknik Komputer

Tugas: Statistika Probabilitas (Pertemuan 12)

 

Sampling Distributions & Central Limit Theorem

Sampling merupakan sebagian dari populasi. Elemen-elemen anggota sampel, merupakan anggota populasi dari sampe yang diambil. Sampling adalah cara pengumpulan data dengan hanya elemen sampel yang diteliti, hasilnya merupakan data perkiraan atau estimate, bukan data sebenarnya. Sedangkan teknik sampling adalah suatu teknik yang memerlukan penelitian sampel yaitu sebagian dari objek atau elemen populasi. Alasan teknik sampling lebih sering digunakan adalah sebagi berikut:

    a. Teknik sampling lebih menghemat waktu, biaya dan tenaga dikarenakan apabila tidak          menggunakan teknik sampling besarnya biaya pengumpulan data (penelitian) jauh melebihi     manfaat yang diperoleh dari data dan informasi tersebut. 

    b. Terkadang tidak diketahui objeknya secara keseluruhan. 

    c. Seringkali terjadi kesalahan dalam pengumpulan data dikarenakan terlalu banyaknya objek     atau elemen yang harus diteliti. 

Suatu keputusan yang didasarkan atas data perkiraan hasil penelitian sampel akan selalu menimbulkan resiko. Resiko ini tidak dapat dihindari namun hanya dapat diperkecil dengan jalan memperkecil kesalahan sampling yaitu dengan memilih sampling yang tepat yang dapat mewakili populasi dari sampel yang diambil. Teknik sampling dibedakan menjadi dua macam, yaitu teknik sampling probabilitas dan non-probabilitas.

Metode dalam sampling probabilitas: 

    a. Sampel Acak Sederhana 

    b. Sampel Berstrata 

    c. Sampel Berkelompok 

    d. Sampel Sistematik 

Metode dalam sampling non-probabilitas: 

    a. Cara keputusan (Judgment sampling) 

    b. Cara kuota (Quota sampling) 

    c. Cara dipermudah (Convenience sampling) 

    d. Cara bola salju (Snowball sampling) (Supranto, 1992).

Beberapa metode sampling yang telah dijelaskan di atas, terdapat salah satu teori untuk pengambilan sampling yaitu: Central Limit Theorem (CLT). Teorema Limit Pusat (CLT) merupakan salah satu teorema paling penting dalam statistika dan probabilitas. Teori ini digunakan hampir di semua tempat di mana statistik diterapkan. Kegunaan teorema terletak pada kesederhanaan definisinya. Teorema limit sentral menyatakan bahwa jika beberapa kondisi tertentu terpenuhi, maka distribusi mean dari sejumlah variabel random independen mendekati distribusi normal dengan jumlah sampel mendekati tak terhingga. Dengan kata lain, tidak diperlukan informasi yang banyak tentang distribusi aktual variabel, asalkan ada cukup sampel dari mereka, jumlah mereka dapat didistribusikan secara normal. Keindahan teorema limit pusat ini terletak pada kesederhanaannya. Berikut merupakan definisi dari Central Limit Theorem (CLT).

Definisi : Teorema limit pusat (central limit theorem) adalah sebuah teorema yang menyatakan bahwa kurva distribusi sampling (untuk ukuran sampel 30 atau lebih) akan berpusat pada nilai parameter populasi dan akan memiliki semua sifat-sifat distribusi normal.

 

 

Link Website:

Website Fakultas dan Kemahasiswaan
https://feb.teknokrat.ac.id - https://ftik.teknokrat.ac.id
https://fsip.teknokrat.ac.id - https://kemahasiswaan.teknokrat.ac.id
Online Learning :
https://spada.teknokrat.ac.id
Website Program Studi FTIK :
http://if.ftik.teknokrat.ac.id http://si.ftik.teknokrat.ac.id
http://ti.ftik.teknokrat.ac.id http://ts.ftik.teknokrat.ac.id
http://sia.ftik.teknokrat.ac.id http://te.ftik.teknokrat.ac.idt.ac.id
http://tk.ftik.teknokrat.ac.idt.ac.id
Website Program Studi FSIP:
http://po.fsip.teknokrat.ac.id http://sastrainggris.fsip.teknokrat.ac.id
http://pbi.fsip.teknokrat.ac.id http://matematika.fsip.teknokrat.ac.id
Website Program Studi FEB :
http://manajemen.feb.teknokrat.ac.id 
http://akuntansi.feb.teknokrat.ac.id

 

Komentar

Posting Komentar

Postingan Populer