Berikut adalah tabel yang merinci perbedaan antara deviasi standar dan skor Z, dua konsep statistik yang sering digunakan untuk menganalisis data dan memahami distribusi. Tabel ini mencakup berbagai aspek seperti definisi, fungsi, rumus, interpretasi, dan contoh.
| Aspek | Deviasi Standar | Skor Z |
| Definisi | Deviasi standar adalah ukuran statistik yang menunjukkan seberapa jauh data tersebar dari rata-rata (mean) dalam suatu distribusi. | Skor Z adalah ukuran yang menunjukkan seberapa banyak deviasi standar suatu nilai dari rata-rata distribusi, dinyatakan dalam satuan deviasi standar. |
| Fungsi | – Mengukur variabilitas atau penyebaran data dalam suatu set data. – Membantu dalam memahami seberapa konsisten data dibandingkan dengan rata-rata. |
– Mengukur posisi relatif suatu nilai dalam distribusi, memungkinkan perbandingan antara nilai dari distribusi yang berbeda. – Memudahkan identifikasi nilai ekstrem atau outlier. |
| Interpretasi | – Deviasi standar yang lebih kecil menunjukkan bahwa data lebih dekat dengan rata-rata, sedangkan deviasi standar yang lebih besar menunjukkan penyebaran data yang lebih luas. | – Skor Z positif menunjukkan bahwa nilai berada di atas rata-rata, sedangkan skor Z negatif menunjukkan bahwa nilai berada di bawah rata-rata. – Skor Z juga menunjukkan seberapa banyak deviasi standar nilai tersebut dari rata-rata. |
| Contoh | – Jika deviasi standar dari nilai ujian siswa adalah 10, ini berarti sebagian besar nilai siswa berada dalam rentang 10 poin dari rata-rata. | – Jika skor Z untuk nilai ujian seorang siswa adalah 1,5, ini berarti nilai siswa tersebut 1,5 deviasi standar di atas rata-rata nilai ujian. |
| Penggunaan | – Digunakan dalam analisis statistik untuk memahami variabilitas data, dalam penelitian ilmiah, dan dalam pengambilan keputusan berbasis data. | – Digunakan untuk membandingkan nilai dari distribusi yang berbeda, dalam analisis regresi, dan dalam pengujian hipotesis. |
| Keterbatasan | – Deviasi standar tidak memberikan informasi tentang posisi relatif nilai dalam distribusi. – Sensitif terhadap outlier, yang dapat mempengaruhi hasil. |
– Skor Z hanya relevan dalam konteks distribusi normal atau distribusi yang diketahui. – Tidak memberikan informasi tentang variabilitas data itu sendiri. |
| Unit Pengukuran | – Diukur dalam satuan yang sama dengan data asli. – Misalnya, jika data diukur dalam meter, deviasi standar juga diukur dalam meter. |
– Tidak memiliki unit pengukuran; skor Z adalah nilai murni yang menunjukkan posisi relatif. – Memudahkan perbandingan antar nilai dari distribusi yang berbeda. |
Tabel di atas memberikan gambaran yang jelas dan terperinci mengenai perbedaan antara deviasi standar dan skor Z. Dengan memahami perbedaan ini, kita dapat lebih menghargai bagaimana kedua konsep ini digunakan dalam analisis statistik dan pengambilan keputusan berbasis data. Keduanya memiliki peran penting dalam memahami distribusi data dan variabilitasnya.