Sukatan Serakan | Nota Ringkas Bahasa Melayu Tingkatan 4 bab 8 | Sukatan Serakan Data Tak Terkumpul | My Wislah | Wislah Malaysia |
Dalam statistik, terdapat banyak sukatan serakan yang digunakan untuk mengukur taburan data. Beberapa contoh sukatan serakan yang sering digunakan adalah julat, varian, sisihan piawai, dan plot kotak. Dalam prolog ini, kita akan membahas perkara-perkara asas berkaitan dengan sukatan serakan ini.
Sukatan Serakan
Julat
Julat = Nilai cerapan terbesar – Nilai cerapan terkecil
Contoh:
Diberi set data 36, 25, 15, 26, 50, 27, 20. Tentukan julat bagi set data ini.
Penyelesaian:
1. Susun set data mengikut tertib menaik: 15, 20, 25, 26, 27, 36, 50
2. Gunakan formula Julat = Nilai cerapan terbesar – Nilai cerapan terkecil
Maka,
Julat = 50 – 15 = 35
Julat antara kuartil bagi suatu set data tak terkumpul
Apabila nilai sesuatu data disusun mengikut tertib menaik, kuartil pertama Q1 ialah nilai data yang berada pada kedudukan 1/4 yang pertama. Manakala kuartil ketiga Q3 ialah nilai data yang berada pada kedudukan 3/4 daripada keseluruhan susunan data tersebut.
Varians dan Sisihan Piawai
Ini merupakan sukatan serakan yang sering digunakan dalam statistik. Varians ialah purata kuasa dua bagi beza data dengan min. Sisihan piawai ialah punca kuasa dua varians dan mengukur serakan data pada min yang diukur dengan unit yang sama dengan data.
Rumus:
Varians
σ^2 = Σ(x – x ̅)^2 / N
Sisihan piawai
σ = √(Σ(x – x ̅)^2 / N) atau σ = √[(Σx^2 / N) – x ̅^2]
Plot Kotak
Plot kotak ialah satu cara untuk mempamerkan taburan bagi suatu set data berdasarkan lima nilai, iaitu nilai minimum, kuartil pertama, median, kuartil ketiga dan nilai maksimum bagi set data berkenaan.
Kesimpulan
Dalam statistik, sukatan serakan adalah penting untuk memahami taburan data. Julat digunakan untuk mengukur perbezaan antara nilai maksimum dan minimum, sementara varian dan sisihan piawai digunakan untuk mengukur serakan data. Plot kotak adalah cara yang berguna untuk memvisualisasikan taburan data dalam lima nilai penting. Dalam kesimpulannya, kita dapat menyimpulkan bahawa penguasaan asas sukatan serakan akan membantu kita untuk memahami dan menganalisis data dengan lebih baik.
