Rumus Varians: Definisi, Metode Perhitungan, dan Ilustrasi

Updated
August 29, 2023
• Waktu baca 2 Menit
Gambar Rumus Varians: Definisi, Metode Perhitungan, dan Ilustrasi
Reading Time: 2 minutes

Varians adalah salah satu konsep kunci dalam statistika, berguna dalam menganalisis sejauh mana data menyebar dari rata-ratanya. Artikel ini akan membahas secara detail apa itu varians, mengapa konsep ini esensial, serta bagaimana perhitungannya dilakukan untuk populasi dan sampel.

Definisi Varians

Secara singkat, varians adalah rata-rata dari kuadrat deviasi (perbedaan) antara setiap titik data dan rata-rata keseluruhan data. Ini adalah indikator yang membantu dalam menilai sebaran data. Varians juga erat kaitannya dengan standar deviasi, konsep lain yang juga penting dalam analisis data.

Mengapa Varians Penting?

Varians memberi kita gambaran tentang tingkat kekacauan atau kestabilan dalam kumpulan data. Dengan mengetahui varians, peneliti dapat lebih memahami, merencanakan, dan mengevaluasi informasi yang telah dikumpulkan.

Baca juga: Biaya Total: Definisi dan Rumus Biaya Total Terlengkap

Faktor-Faktor dalam Rumus Varians

Ada dua rumus varians utama, satu untuk populasi dan satu untuk sampel dari populasi tersebut.

  • Untuk Populasi: Varians=Σ(x−mean)2/n​
  • Untuk Sampel: Varians=Σ(x−mean)2/n​​

Di mana Σ adalah simbol penjumlahan, x adalah setiap nilai data, meanmean adalah rata-rata, dan n adalah jumlah total data.

Varians vs. Standar Deviasi

cara menghitung varians

Kedua konsep ini saling terkait namun memiliki fokus yang berbeda. Varians memberi kita rata-rata sebaran titik data dari rata-rata, sementara standar deviasi memberikan ukuran penyebaran yang lebih langsung. Standar deviasi adalah akar kuadrat dari varians. Dalam banyak analisis, baik varians maupun standar deviasi digunakan untuk memberikan wawasan yang lebih komprehensif tentang data.

Bagaimana Cara Menghitung Varians?

  • Untuk Populasi: Anda mulai dengan menemukan rata-rata dari semua data. Kemudian, kurangi rata-rata dari setiap titik data dan kuadratkan hasilnya. Jumlahkan semua kuadrat ini dan bagilah dengan jumlah total data.
  • Untuk Sampel: Prosesnya mirip, namun Anda membagi dengan n−1 bukan n, untuk memberikan estimasi yang lebih akurat dari populasi yang lebih besar.

Baca juga: Rumus Persediaan Akhir

Contoh dalam Konteks Nyata

Misalkan seorang peneliti ingin mengetahui sebaran bobot zebra di sebuah taman konservasi. Setelah menimbang bobot 5 zebra, ia menemukan rata-rata bobot adalah 754 pound. Dengan menggunakan rumus varians untuk populasi, peneliti tersebut bisa mendapatkan gambaran lebih baik tentang sebaran bobot zebra di taman tersebut.

Kesimpulan

Memahami varians sangat penting dalam analisis data karena membantu dalam mengukur sejauh mana data menyebar dari rata-rata. Dengan menggunakan rumus yang sesuai, baik untuk populasi maupun sampel, kita bisa mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang data yang kita analisis.

Berbicara mengenai analisa, dalam berinvestasi baiknya kita harus melakukan analisa instrumen investasi mana yang cocok untuk jangka panjang. Ada banyak instrumen investasi yang dapat kita pilih, salah satunya investasi crypto.

Mau investasi crypto secara mudah mulai dari Rp 11.000 saja? Download aplikasi crypto Pintu dan mulai investasi crypto sekarang!

Dapatkan juga informasi terbaru seputar berita crypto di Pintu News dan perdalam wawasan kamu melalui Pintu Academy untuk mendapatkan materi belajar crypto untuk level pemula hingga level mahir.

Topik
Bagikan

Artikel Terkait

Artikel Blog Terbaru

Lihat Semua Artikel ->