通过观察等级和KURTOSIS的系数来了解研究数据的性质

Sebastianus Fedi
{"title":"通过观察等级和KURTOSIS的系数来了解研究数据的性质","authors":"Sebastianus Fedi","doi":"10.36928/jpkm.v10i2.172","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Memahami Karakter Data Penelitian dengan Mengamati Koefisien Skewness dan Kurtosis. Dalam mengolah data penelitian, program excel atau SPSS secara otomatis mengeluarkan hasil hitungan yang memuat berbagai parameter statistika. Pada outputexcel atau SPSS, item yang mudah diperhatikan adalah nilai rataan, modus, median, jumlah nilai data dan banyak data. Sedangkan item lain sepertis kewness dan kurtosis sering tidak diperhatikan karena lupa atau belum mengenal makna kedua konsep tersebut. Padahal, dengan memahami keduanya, peneliti akan dengan mudah memahami karakter data penelitiannya. Maka perlu pembahasan khusus terhadap kedua konsep tersebut. Sementara koefisien kurtosis adalah gambaran keruncingan kurva distribusi data, yakni derajat ketinggian puncak suatu distribusi frekuensi, biasanya diambil relatif terhadap distribusi normal. Ada tiga karakter kurtosis: leptokurtik, platikurtik, dan mesokurtik. Banyak hal tentang skewness dan kurtosis dibahas dalam artikel ini.","PeriodicalId":355721,"journal":{"name":"Jurnal Pendidikan dan Kebudayaan Missio","volume":"51 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-07-17","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"MEMAHAMI KARAKTER DATA PENELITIAN DENGAN MENGAMATI KOEFISIEN SKEWNESS DAN KURTOSIS\",\"authors\":\"Sebastianus Fedi\",\"doi\":\"10.36928/jpkm.v10i2.172\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Memahami Karakter Data Penelitian dengan Mengamati Koefisien Skewness dan Kurtosis. Dalam mengolah data penelitian, program excel atau SPSS secara otomatis mengeluarkan hasil hitungan yang memuat berbagai parameter statistika. Pada outputexcel atau SPSS, item yang mudah diperhatikan adalah nilai rataan, modus, median, jumlah nilai data dan banyak data. Sedangkan item lain sepertis kewness dan kurtosis sering tidak diperhatikan karena lupa atau belum mengenal makna kedua konsep tersebut. Padahal, dengan memahami keduanya, peneliti akan dengan mudah memahami karakter data penelitiannya. Maka perlu pembahasan khusus terhadap kedua konsep tersebut. Sementara koefisien kurtosis adalah gambaran keruncingan kurva distribusi data, yakni derajat ketinggian puncak suatu distribusi frekuensi, biasanya diambil relatif terhadap distribusi normal. Ada tiga karakter kurtosis: leptokurtik, platikurtik, dan mesokurtik. Banyak hal tentang skewness dan kurtosis dibahas dalam artikel ini.\",\"PeriodicalId\":355721,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Pendidikan dan Kebudayaan Missio\",\"volume\":\"51 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-07-17\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Pendidikan dan Kebudayaan Missio\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.36928/jpkm.v10i2.172\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Pendidikan dan Kebudayaan Missio","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36928/jpkm.v10i2.172","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

通过观察等级和Kurtosis的系数来了解研究数据的性质。在处理研究数据时,excel或SPSS程序自动产生包含各种统计参数的计数结果。在outputexcel或SPSS中,最容易注意的项是rataan、模态、中位数、数据值和许多数据。而其他项目,如kewness和kurtosis,往往是由于遗忘或不熟悉这两个概念的含义而被忽视的。事实上,通过理解这两种方法,研究人员很容易理解研究数据的性质。那么就需要对这两个概念进行特别的讨论。而kurtosis的系数是数据分布曲线的变焦,也就是频率分布的峰值高度,通常是相对于正常分配而收获的。皮质有三个特征:遗传性皮质、遗传性和遗传性。这篇文章讨论了很多关于skewness和kurtosis的问题。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
MEMAHAMI KARAKTER DATA PENELITIAN DENGAN MENGAMATI KOEFISIEN SKEWNESS DAN KURTOSIS
Memahami Karakter Data Penelitian dengan Mengamati Koefisien Skewness dan Kurtosis. Dalam mengolah data penelitian, program excel atau SPSS secara otomatis mengeluarkan hasil hitungan yang memuat berbagai parameter statistika. Pada outputexcel atau SPSS, item yang mudah diperhatikan adalah nilai rataan, modus, median, jumlah nilai data dan banyak data. Sedangkan item lain sepertis kewness dan kurtosis sering tidak diperhatikan karena lupa atau belum mengenal makna kedua konsep tersebut. Padahal, dengan memahami keduanya, peneliti akan dengan mudah memahami karakter data penelitiannya. Maka perlu pembahasan khusus terhadap kedua konsep tersebut. Sementara koefisien kurtosis adalah gambaran keruncingan kurva distribusi data, yakni derajat ketinggian puncak suatu distribusi frekuensi, biasanya diambil relatif terhadap distribusi normal. Ada tiga karakter kurtosis: leptokurtik, platikurtik, dan mesokurtik. Banyak hal tentang skewness dan kurtosis dibahas dalam artikel ini.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Horror Fiction Dihantui Kendi Maling as an Alternative Discourse to Support the Variety of Literacy Skills of Deaf Students Peta Kapanca: Guiding the Journey to Marriage in the Cultural Context of Bima, West Nusa Tenggara Reconstruction of the Story telling Method in Learning to Retell Texts of Fables to Grade VII Students of SMP Al-Hidayah Medan The Implementation of CORE Learning Through Cultural Worksheet for Critical Thinking Ability Improvement The Project-Based Learning Model for Javanese Language in Kurikulum Merdeka
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1