Situs Asyik Belajar Statistik

Kata dosen Ekologi saya, statistik dalam Ekologi itu seperti seks–krusial untuk pengembangan disiplin ilmu namun tabu untuk dibicarakan. Namun, karena seks statistik asyik, saya memilih untuk membicarakannya.

Kabar buruknya, konsep matematis dibalik Statistik cukup abstrak. Tidak mudah menjelaskan kepada khalayak awam definisi distribusi probabilitas atau residu error. Untuk memahami mengapa suatu analisis statistik dibutuhkan, beberapa konsep matematis perlu dipahami mulai dari Teori Probabilitas hingga Aljabar. Padahal, penggunaan statistik dalam Ekologi sangat penting untuk tahu seberapa signifikan suatu penemuan. Selain itu, di era ketika banjir data tak bisa dibendung, penting untuk tahu bagaimana data diolah menjadi informasi supaya terhindar dari tipu-tipu data.

Kabar baiknya, sekarang mulai bermunculan situs-situs menarik yang bisa membantu kita memahami konsep matematis di balik Statistik. Perkembangan bahasa pemrograman dan animasi memungkinkan konsep ini divisualisasikan dengan baik dalam komputer. Berikut beberapa situs menarik yang bisa dikunjungi.

Ketika Teori dapat Dilihat

Dalam semangat mengenalkan Statistik kepada awam, Daniel Kunin dari Brown University mengembangkan situs daring interaktif Seeing Theory. Situs ini mengenalkan beberapa konsep dasar Statistik: probabilitas, distribusi, regresi linear, dan inferensi statistik. Setiap konsep didampingi dengan grafik yang dapat diubah penampilannya dengan memainkan data.

Situs ini dalam bahasa Inggris, namun bahasanya cukup sederhana untuk dipahami. Omong-omong tentang visualisasi, jangan lupa untuk selalu melakukan visualisasi kepada data alih-alih taklid buta terhadap summary statistics! Kamu bisa memasukkan titik-titik datamu ke http://robertgrantstats.co.uk/drawmydata.html dan mendapatkan sebuah set summary statistics untuk melihat bahwa rata-rata, standar deviasi, dan korelasi tidak cukup memberitahumu tentang bentuk datamu.

Dinosaurus ini seharusnya menjadi cukup bukti bahwa kamu bisa berbohong dengan data. Lebih banyak tentang bagaimana menghadapi potensi penipuan di era big data dapat dilihat di sini. Untuk lebih banyak ulasan tentang bagaimana statistik berlaku untuk banyak data dan bagaimana variasi data tersebut terjadi secara visual, sila cek Datasaurus.

Kabar baik selanjutnya adalah, Seeing Theory bukan satu-satunya! Explained Visually menggambarkan banyak konsep matematika yang sering kita pakai dalam analisis statistik seputar penelitian Ekologi, semisal ordinary least square regression (OLS), principal component analysis (PCA), eigenvectors and eigenvalues, dan masih banyak lagi!

Sebagai contoh, bagaimana kamu menemukan satu garis lurus yang menjelaskan sebuah tren dalam datamu? OLS merupakan regresi atau metode untuk membantu kita memprediksi suatu tren berdasarkan data yang ada. Jika kita tahu jumlah spesies berkurang seiring dengan berkurangnya luasan area, berapa banyak spesies yang akan ditemukan dalam area seluas 100 hektar?

Untuk menjawab pertanyaan tersebut, kita membutuhkan sekumpulan data yang menunjukkan jumlah spesies dalam luasan area tertentu. Kemudian, kita mencoba mencari garis lurus yang paling tepat memprediksi jumlah spesies di suatu luas area sehingga jika persamaan yang menghasilkan garis lurus tersebut ditemukan, memasukkan luas area ke dalam persamaan itu akan memberi kita jumlah spesies yang paling mendekati kenyataan.

Ada visualisasi yang menjelaskan tentang bagaimana pembuatan garis tersebut dilakukan dengan regresi OLS. Cukup dengan memainkan data, kita tahu hubungan antara data dengan persamaan garis ini. Terima kasih kepada Victor Powell dan Lewis Lehe yang telah membuatnya di sini.

Kabar buruknya, animasi dalam beberapa website ini mungkin tidak kompatibel dengan Firefox atau web browser berbasis Linux.

Jika ada situs menarik untuk belajar statistik yang bisa direkomendasikan teman-teman, harap cantumkan di komentar untuk dimasukkan ke dalam sini. Siapa tahu berguna untuk yang suatu saat nanti mencari materi ajar untuk anak-anak didiknya 😉

Advertisements

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s