Alibaba #59: Perbedaan Varians Dan Kovarian

[dirangkum oleh Diskominsta Kota Magelang]
Sahabat Data,

Dalam dunia statistik, memahami penyebaran dan hubungan antar data sangat penting untuk analisis yang akurat. Dua konsep utama yang sering digunakan untuk tujuan ini adalah varians dan kovarian

Varians: Ukuran Penyebaran Data

Varians adalah ukuran yang menunjukkan seberapa jauh nilai dalam suatu kumpulan data menyebar dari rata-rata (mean). Semakin besar varians, semakin tersebar datanya. Sebaliknya, semakin kecil varians, semakin dekat nilai-nilai data dengan rata-rata.

Contoh: Jika kita memiliki nilai ujian dari lima siswa: 60, 70, 80, 90, dan 100, varians membantu kita mengetahui seberapa jauh nilai tersebut tersebar dari rata-rata.

Kovarian: Mengukur Hubungan Dua Variabel

Kovarian mengukur hubungan linier antara dua variabel. Jika kovarian positif, berarti kedua variabel bergerak searah (jika satu meningkat, yang lain juga meningkat). Jika negatif, berarti keduanya bergerak berlawanan arah.

Contoh: Jika kita ingin melihat hubungan antara jumlah jam belajar dan nilai ujian, kovarian dapat menunjukkan apakah ada hubungan positif atau negatif antara keduanya.

Perbedaan Varians dan Kovarian

• Definisi:
  • Varians: Mengukur penyebaran data dari rata-rata.
  • Kovarian: Mengukur hubungan antara dua variabel.
• Hasil:
  • Varians: Selalu bernilai positif.
  • Kovarian: Bisa bernilai positif, negatif, atau nol.
• Satuan:
  • Varians: Kuadrat dari satuan data asli.
  • Kovarian: Gabungan satuan dari dua variabel yang dibandingkan.
• Fungsi:
  • Varians: Menunjukkan seberapa jauh nilai dalam dataset tersebar dari rata-rata.
  • Kovarian: Menunjukkan hubungan dan arah pergerakan antara dua variabel.