Setiap peneliti yang melakukan eksperimen dan mendapatkan hasil tertentu harus mengajukan pertanyaan: “Bisakah saya melakukannya lagi?” Pengulangan adalah ukuran kemungkinan bahwa jawabannya adalah ya. Untuk menghitung keterulangan, Anda melakukan percobaan yang sama beberapa kali dan melakukan analisis statistik pada hasilnya. Pengulangan terkait dengan standar deviasi, dan beberapa ahli statistik menganggap keduanya setara. Namun, Anda dapat melangkah lebih jauh dan menyamakan keterulangan dengan standar deviasi rata-rata, yang Anda peroleh dengan membagi standar deviasi dengan akar kuadrat dari jumlah sampel dalam kumpulan sampel.
TL;DR (Terlalu Panjang; Tidak Dibaca)
Standar deviasi dari serangkaian hasil percobaan adalah ukuran pengulangan percobaan yang membuahkan hasil. Anda juga dapat melangkah lebih jauh dan menyamakan keterulangan dengan standar deviasi rata-rata.
Menghitung Pengulangan
Untuk mendapatkan hasil yang andal untuk keterulangan, Anda harus dapat melakukan prosedur yang sama beberapa kali. Idealnya, peneliti yang sama melakukan prosedur yang sama dengan menggunakan bahan dan alat ukur yang sama di bawah kondisi lingkungan yang sama dan melakukan semua uji coba dalam waktu singkat. Setelah semua percobaan selesai, dan hasilnya dicatat, peneliti menghitung jumlah statistik berikut:
Rata -rata: Rata -rata pada dasarnya adalah rata-rata aritmatika. Untuk menemukannya, jumlahkan semua hasil dan bagi dengan jumlah hasil.
Deviasi Standar : Untuk menemukan standar deviasi, kurangi setiap hasil dari rata-rata dan kuadratkan selisihnya untuk memastikan Anda hanya memiliki angka positif. Jumlahkan perbedaan kuadrat ini dan bagi dengan jumlah hasilnya dikurangi satu, lalu ambil akar kuadrat dari hasil bagi itu.
Standar Deviasi Rata-Rata: Standar deviasi rata-rata adalah standar deviasi dibagi dengan akar kuadrat dari jumlah hasil.
Apakah Anda menganggap keterulangan sebagai standar deviasi atau standar deviasi rata-rata, memang benar bahwa semakin kecil angkanya, semakin tinggi keterulangannya, dan semakin tinggi reliabilitas hasilnya.
Contoh
Sebuah perusahaan ingin memasarkan perangkat yang meluncurkan bola bowling, mengklaim perangkat tersebut secara akurat meluncurkan bola sesuai jumlah kaki yang dipilih pada dial. Peneliti menyetel dial ke 250 kaki dan melakukan tes berulang, mengambil bola setelah setiap percobaan, dan meluncurkannya kembali untuk menghilangkan variabilitas berat. Mereka juga memeriksa kecepatan angin sebelum setiap uji coba untuk memastikan kecepatannya sama untuk setiap peluncuran. Hasil di kaki adalah:
250, 254, 249, 253, 245, 251, 250, 248.
Untuk menganalisis hasil, mereka memutuskan untuk menggunakan standar deviasi rata-rata sebagai ukuran pengulangan. Mereka menggunakan prosedur berikut untuk menghitungnya:
Mean adalah jumlah dari semua hasil dibagi dengan jumlah hasil = 250 kaki.
Untuk menghitung jumlah kuadrat, mereka mengurangkan rata-rata setiap hasil, menguadratkan selisihnya, dan menjumlahkan hasilnya:
(0)^2 + (4)^2 + (-1)^2 + (3)^2 + (-5)^2 + (1)^2 + (0)^2 + (-2)^2 = 56
Mereka menemukan SD dengan membagi jumlah kuadrat dengan jumlah percobaan dikurangi satu dan mengambil akar kuadrat dari hasilnya:
text{SD} = sqrt{frac{56}{7}} = 2,83
Mereka membagi standar deviasi dengan akar kuadrat dari jumlah percobaan (n) untuk menemukan standar deviasi rata-rata:
text{SDM} = frac{text{SD}}{sqrt{n}} = frac{2.83}{2.83} = 1
SD atau SDM 0 ideal. Artinya tidak ada variasi antar hasil. Dalam hal ini, SDM lebih besar dari 0. Meskipun rata-rata dari semua uji coba sama dengan pembacaan dial, terdapat perbedaan di antara hasilnya, dan terserah perusahaan untuk memutuskan apakah varian tersebut cukup rendah untuk dipenuhi. standarnya.
GaudiLab/iStock/GettyImages
