Macam-Macam Statistika

Berdasarkan orientasi pembahasannya, statistika dibedakan menjadi dua, yaitu statistika murni atau matematika (mathematical statistics) dan statistika terapan (applied statistics).
Statistika murni lebih pembahasannya berorientasi pada penurunan konsep dan rumus-rumus statistika secara matematika teoritik. Pembahasannya mengacu pada pemahaman model dan penurunan rumus-rumus seperti pengujian statistika uji t, uji F, analisis regresi, korelasi, dan yang lainnya.
Sedangkan statistika terapan pembahasannya mengacu pada pemahaman tentang konsep dan teknik-teknik statistika serta penggunaannya dalam penelitian berbagai bidang ilmu.
Berdasarkan tujuan, yaitu untuk penggambaran dan generalisasi, maka statistika dapat dibedakan menjadi dua, yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial.
Statistika deskriptif digunakan hanya untuk menganalisis dan menggambarkan sekelompok data hasil penelitian yang tidak digunakan dalam pengambilan kesimpulan yang sifatnya luas (generalisasi).
Dalam penggunaan statistika ini, apabila data yang digunakan merupakan data sampel, maka tidak untuk men-generalisasi-kan pada populasi, melainkan hanya menggambarkan keadaan sampel saja. Statistika deskriptif membahas mengenai penyajian data dalam bentuk tabel distribusi frekuensi, grafik atau dalam bentuk lainnya yang tidak bertujuan untuk pengambilan kesimpulan berkenaan dengan generalisasi.
Statistika inferensial berkaitan dengan generalisasi pada populasi. Statistika ini digunakan untuk penarikan kesimpulan dan pengambilan keputusan dengan mengambil data dari sampel namun memberlakukannya pada populasi.
Untuk memahami perbedaan dari statistika deskriptif dan inferensial diberikan contoh sebagai berikut. Misalnya dari hasil ujian Statistika dikelompokkan mahasiswa berdasarkan gaya belajarnya, yaitu mahasiswa yang memiliki gaya belajar mandiri dan gaya belajar tergantung.
Penelitian ini dilakukan di Fakultas Psikologi salah satu Universitas dengan jJumlah populasi 100 mahasiswa dan yang dijadikan sampel penelitian sebanyak 60 mahasiswa yang dibagi menjadi dua kelompok.
Kelompok mahasiswa yang memiliki gaya belajar mandiri rata-rata hasil belajar Statistika sebesar 85.25; sedangkan mahasiswa yang memiliki gaya belajar tergantung rata-rata hasil belajar statistikanya sebesar 68.30.
Apabila dalam suatu penclitian hanya berhenti pada perhitungan tersebut, yaitu hanya untuk menggambarkan hasil belajar Statistika dari kedua kelompok mahasiswa tanpa adanya tindak lanjut untuk membandingkan dan penarikan kesimpulan, maka penelitian ini tergolong pada statistika deskniptif.
Namun, apabila penelitian dilanjutkan pada uji perbedaan berdasarkan kedua hasil belajar Statistika tersebut dan menyimpulkan kelompok mahasiswa mana yang hasil belajarnya lebih tinggi serta memberlakukan pada populasi maka penelitian ini sudah tergolong pada bidang statistika interensial.
Penggunaan statistika inferensial harus memenuhi asal random. Dalam arti penggunaan data sampel yang diambil dari populasi, maka dalam pengambilan tersebut harus dilakukan secara random (random sampling). Hal ini dikarenakan tanpa adanya asas random, maka tidak dapat di-generalisasikan pada populasi (no randomization, no generalization).
Statistika inferensial dibedakan menjadi dua, yaitu statistika parametrik dan nonparametrik. Statistika parametrik berkenaan dengan ciri-ciri yang ada dalam populasi (parameter).
Dengan demikian, penggunaan statistika parametrik didasarkan pada asumsiasumsi yang ada dalam populasi. Asumsi-asumsi tersebut didasarkan pada data sampel diambil secara acak dari populasi yang berdistribusi normal. Sedangkan statistika nonparametrik berarti dalam penggunaan dan penarikan kesimpulan tidak didasarkan pada asumsi-asumsi yang ada dalam populasi (parameter).
Berdasarkan jumlah variabel independen (independent variable) maka statistika dibedakan menjadi dua, yaitu statistika univariat (univariate statiistics) dan statistika multivariat (multivariate statistics).
Apabila dalam suatu penelitian hanya terdapat satu variabel independen (variabel terikat atau prediktor) maka tergolong dalam statistika univariat. Sebaliknya apabila variabel independen (variabel terikat atau prediktor) lebih dari satu maka digolongkan dalam statistika multivariat.