Jan 31 2009

Outlier

Published by at 11:22 pm under Methodology

Outlier…

apa sih outlier ini? Setelah beberapa hari sibuk menelaah dan analisis data riset yang sudah terkumpul aku kok menemukan satu istilah yang menarik untuk dikaji ini. Seperti biasa, yang pertama kali kulakukan adalah googling ke wikipedia. Ini dia hasilnya:

An outlier is an observation that is numerically distant from the rest of the data.

Situs mathworld http://mathworld.wolfram.com/Outlier.html ini nampaknya memberikan penjelasan yang lebih detil mengenai outlier ini. Sebagai upaya belajar lebih mengenai perstatistikan ini, aku mencoba menuliskan pemahaman mengenai outlier ini. Bagi yang baca page ini, share yuk biar tambah pinter…

Outlier ini dapat dikatakan dengan data yang nyeleneh (baca: tidak mengikuti seb aran normal). Bisa ditebak bila datanya tidak normal, bagaimana dapat memberikan hasil uji model konseptual yang dapat dipercaya?

Eh.. kenapa harus normal yah? Nalarnya mungkin seperti ini: Hasil riset itu kan selayaknya dapat digunakan untuk memprediksi fenomena yang lain atau istilah umumnya generalisasi. Nah kalau sebuah model diperoleh dari data yang sebarannya normal, maka model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi populasi lainnya. Bayangkan saja kalau model teori diperoleh dari data yang tidak normal (??) tentu saja daya prediksinya tidak jitu khan??

Outlier ini dapat diketahui dengan cara melihat sebaran data riset yang kita miliki. Agar sebaran ini lebih tepat, maka skor yang digunakan adalah skor yang sudah dikonversi ke nilai z. Mengenai nilai z ini perlu dipahami lebih lanjut deh logikanya. Yang jelas, nilai z inilah nantinya yang akan digunakan untuk mengetahui apakah suatu data berada dalam rentangan kurva normal atau terlalu jauh lepas dari rentang tersebut. Angka +/- 2,58 akan digunakan sebagai standar untuk memvonis apakah data dikatakan normal atau tidak. Kalau -2,58 < z < +2,58 maka data itu lolos atau memenuhi syarat kenormalan..

Segini dulu.. nanti saya sambung ah kalau sudah lebih paham.

5 responses so far

5 Responses to “Outlier”

  1. rachmat gunawanon 19 Mar 2009 at 4:39 am

    mbak bagus tuh penjelasan hasil statistiknya………….diterangkan lebih jauh lagi……insya allah bermanfaaat bagi orang lain…..

  2. Neilaon 19 Mar 2009 at 10:34 am

    Tks RG atas komentarnya. Share juga yuk. Saya harus belajar dulu nih sebelum melanjutkan nulis penjelasannya he he

  3. yantoon 02 Apr 2009 at 5:15 am

    nanya mba…
    yang sebarannya nomal itu datanya … atau error/residualnya ?
    bebarapa penjelasan adalah uji normalitas itu adalah sebaran errornya bukan datanya… sy sendiri ini masih bingung ….

  4. reraon 13 Apr 2010 at 6:37 am

    saya bingung…

  5. arieon 23 Feb 2012 at 11:29 pm

    mbak untuk nilai outliernya mbak neila pakai -2.5<Z<2,5 tu panduannya dari mana ya,

Trackback URI | Comments RSS

Leave a Reply