Course Statistics

Course Description

Descriptive Statistics, including: data description (data tables and graphs), central tendency (average, mode, median, deciles, quartiles and percentiles), dispersion (standard deviation, variance). Statistical computer program (SPSS). Estimation of population parameters (mean, standard deviation/variance, proportion). Principles of hypothesis testing (one tail and two tails). Parametric statistics: (1) similarity test of the average of one sample and two samples (t-test and z test), (2) test of similarity of the average of k samples (1-way ANOVA, 2-way factorial ANOVA, and post hoc test) , (3) correlation analysis (moment and partial products), (4) regression analysis. Test analysis requirements (normality of distribution, homogeneity/homoscedasticity of variance, linearity of homoscedasticity/heteroscedasticity relationship, independence of independent variables (multicollinearity), and auto correlation). Non-parametric statistics, includes comparative hypothesis testing: (1) one sample, (2) two independent samples, (3) two correlated samples, (4) many (k) samples, (5) associative hypothesis testing of nominal and ordinal data.

Program Objectives (PO)

Mahasiswa dapat menganalisis dan menginterpretasi data menggunakan metode statistik untuk mendukung penelitian di bidang pendidikan teknologi informasi
Mahasiswa dapat menerapkan teknik sampling dan estimasi untuk mengumpulkan dan menganalisis data dalam proyek penelitian teknologi pendidikan

Mahasiswa dapat menganalisis tren dan pola dari data besar untuk mendukung keputusan strategis dalam teknologi informasi
Mahasiswa dapat menerapkan analisis regresi dan korelasi untuk menilai hubungan antar variabel dalam penelitian pendidikan teknologi informasi (C3)

Aktifitas Pembelajaran

Pertemuan 1
Konsep dasar dan kegunaan ilmu statistika
Date 29 Agustus 2023
Pertemuan 2
Dan menyajikan Data Statistik ke dalam tabel dan grafik
Date 5 September 2023
Pertemuan 3
Dan menghitung ukuran pemusatan data
Date 12 September 2023
Pertemuan 4
Dan dapat mengukur ukuran penyebaran data
Date 19 September 2023
Pertemuan 5
Konsep peluang dan menghitung estimasi peluang
Date 26 September 2023
Pertemuan 6
Konsep peluang dan menghitung estimasi peluang variabel random diskrit
Date 3 Oktober 2023
Pertemuan 7
Konsep peluang dan menghitung estimasi peluang variabel random kontinyu
Date 10 Oktober 2023
Pertemuan 8
Ujian Tengah Semester
Date 17 Oktober 2023
Pertemuan 9
Dan menghitung distribusi sampel
Date 24 Oktober 2023
Pertemuan 10
Dan menaksir parameter populasi
Date 31 Oktober 2023
Pertemuan 11
Membandingkan parameter 2 (dua) populasi
Date 7 November 2023
Pertemuan 12
Dan menggunakan teknik Analysis of Variance (ANOVA)
Date 14 November 2023
Pertemuan 13
Dan memodelkan regresi linier sederhana
Date 21 November 2023
Pertemuan 14
Memodelkan regresi linier berganda
Date 28 November 2023
Pertemuan 15
Dan menerapkan analisis korelasi
Date 5 Desember 2023
Pertemuan 16
Ujian Akhir Semester
Date 12 Desember 2023