Careers in STATISTIC

What Can I Do With Statistics?  

• Business and Industry

        •          Manufacturing

   –        Build products and deliver services that satisfy consumers and increase the corporation’s  profit margin

        •          Marketing

–        Design experiments for new products, conduct focus groups and sample surveys, and perform field experiments in test markets to determine product viability

        •          Engineering

–        Make a consistent product, detect problems, minimize waste, and predict product life in electronics, chemicals, aerospace, pollution control, construction, and other industries

        •          Statistical Computing

–        Work in software design and development, testing, quality assurance, technical support, education, marketing, and sales to develop code that is both user-friendly and sufficiently complex

•  Health and Medicine

        •          Epidemiology

–        Work on calculating cancer incidence rates, monitor disease outbreaks, and monitor changes in health-related behaviors such as smoking and physical activity

        •          Public Health

–        Prevent disease, prolong life, and promote health through organized community efforts, including sanitation, hygiene education, diagnoses, and preventative treatment

        •          Pharmacology

–        Work in drug discovery, development, approval, and marketing, to ensure the validity and accuracy of findings at all stages of the process

        •          Genetics

–        Label possible indicators of genetic abnormalities, such as birth defects and early aging, or breed desirable characteristics in plant offspring

• Learning

        •          Science Writing & Journalism

–        Work with mass media, universities, and corporations to produce news briefs, articles, news releases, and other reports

• Research

        •          Government

–        Work in regulations for stock trading, pollution, and drug approvals, or testify in court proceedings, congressional hearings, and lobbying arguments

        •          Survey Methods

–        Collect data in the social sciences, education, law, forestry, agriculture, biology, medicine, business, and
e-commerce, and for the government

• Social Statistics

        •          Law

–        Analyze data in court cases, including DNA evidence, salary discrepancies, discrimination law suits, and disease clusters

        •          Consulting

–        Work on a temporary basis on a variety of projects including quality improvement, pharmaceuticals, ecology, and engineering

• Natural Resources

        •          Agriculture

–        Study chemical pesticides, hydrogeology, veterinary sciences, genetics, and crop management in order to ensure optimal yield

       •          Ecology

–        Address questions about the earth’s natural environment, including animal populations, agricultural protections, and fertilizer and pesticide safety

So... How Do I Become A Statistician?

• Education

        •          High School

  –        Study statistics, mathematics, science, computer science, and English

        •          College

   –        Major in statistics, applied mathematics, or a closely related field (i.e. epidemiology, engineering)

        •          Post-Graduate

   –        Many career fields require a Master’s degree or PhD in a specialized statistical field

• Skills

        •          Quantitative Skills

   –        Statistics, Mathematics, Science

         •          Problem Solving Skills

   –        Analysis, Teamwork

         •          Communication Skills

    –        Verbal, Written

         •          Computer Programming Languages

         •          Foundation in Field of Application

• Opportunities

        •          Diversity

  –        Pure Research

  –        Interdisciplinary Teams

        •          Advancement

  –        Experience, education, and communication skills lead to professional advancement

        •          Versatility

   –        Challenging and Exciting Fields of Application

konsep dasar statistika

KONSEP DASAR STATISTIKA

Mengapa sih belajar statistika?

•  Industri maju karena statistika

   menurut Dr. Deming :

  “Statistical thinking and statistical methods are to Japanese production workers, foremen, and all the way through the company, a second language. In statistical control you have a reproducible product hour after hour, day after day. And see how comforting that is to management : they now know what they can produce, they know what their costs are going to be.”

•  Pada era globalisasi sepert sekarang ini informasi menjadi basis intelektual masyarakat,kegiatan umat manusia modern bersumber pada informasi.

•  Statistika berkembang sangat cepat dan telah memasuki  ke berbagai penerapan.

•  Pengembangan statistika didukung oleh pengembangan teknologi informasi.
• Dengan mengumpulkan data terhadap himpunan bagian dari suatu populasi (sampel) dapat memberikan informasi yang valid tentang keseluruhan populasi.
• Mengetahui apa yang telah terjadi di masa lalu dapat membantu menjawab pertanyaan tentang masa sekarang dan masa depan. 

Pengertian Statistika :

     Metode (ilmu pengetahuan) yang berhubungan dengan analisis data dan proses pengambilan  keputusan mengenai sistem berdasarkan data.

American Heritage® Dictionary: “The mathematics of the collection, organization, and interpretation of numerical data, especially the analysis of population characteristics by inference from sampling.”

Pengertian penelitian :

 Usaha pengumpulan data / informasi secara ilmiah untuk menguji suatu hipotesis (memecahkan permasalahan).

Analisis statistika :

•  Input      : informasi data acak (kualitatif/kuantitatif)

•  Output   : bahan pengambilan keputusan

 

 

Data versus Informasi

• Data adalah fakta atau observasi mentah mengenai fenomena fisik. Sehingga data merupakan sumber daya bahan baku mentah yang diproses menjadi produk informasi jadi.

• Informasi merupakan data yang telah diubah menjadi konteks yang berarti dan berguna bagi pemakai akhir. 

 

Dua macam knowledge (pengetahuan)

• Explicit knowledge

    Data, dokumen, segala sesuatu yang tertulis atau disimpan dalam komputer

•  Tacit knowledge (pengetahuan implisit)    

   Pengetahuan bagaimana cara melakukan sesuatu yang ada di dalam diri para karyawan/pimpinan.

           Sistem manajemen pengetahuan dapat menyempurnakan berbagai teknik, teknologi, sistem dan hasil yang dilakukan para karyawan ketika mereka melakukan pekerjaan. 

Analisis statistika meliputi :

1. Statistika deskriptif :

membuat deskripsi dari suatu fakta (populasi/sampel) berdasarkan data. 

Hasil :  rata-rata, varian, tabel, histogram, dll

2. Statistika inferensial :

Menggunakan statistika sampel (rata-rata, varian  sampel) untuk membuat inferensi mengenai parameter populasi (rata-rata, varian populasi) dengan uji hipotesa statistika.contohnya untuk  membuat estimasi, prediksi, peramalan.

 

     Uji signifikansi statistika :

Dengan statistika penguji :

    Chi-Square, t-test, uji F, ANOVA.

3. Probabilita :

     sebuah metodologi yang mengizinkan uraian variabel bersifat random (acak) didalam sistem.

•  Suatu peristiwa mempunyai berbagai  kemungkinan untuk terjadi, menyebabkan adanya ketidaktepatan.

• Dengan probabilita dapat ditentukan nilai peluang kuantitatif terjadinya suatu persistiwa.

Penggunaan komputer

Penerapan statistika didukung oleh pengembangan teknologi informasi dengan perangkat lunak statistika : antara lain SPSS, SAS, Minitab, dan Matlab.

Peralatan teknologi informasi :

menyediakan dan menyajikan informasi data yang lebih lengkap, cepat, terpercaya, akurat, mutakhir dan tepat waktu.

Filosofi penggunaan statistika :

•      Statistical thinking:

pemahaman tentang prosedur penggunakan statistika dalam proses penerapan

•    Statistical tools :

prosedur penggunakan statistika dalam aspek

sebagai metode / alat

Analisis statistika memperhatikan :

a.      Skala pengukuran ( nominal, ordinal, interval, rasio)

b.     Asumsi mengenai populasi (parametrik, nonparametrik).

c.      Jumlah variabel (univariate, bivariate, multivariate)

d.     Jumlah grup atau sampel.