Binomial: Definisi, Kriteria, Rumus Distribusi Binomial
Populix

Binomial: Definisi, Kriteria, Rumus Distribusi Binomial

10 bulan yang lalu 3 MENIT MEMBACA

Binomial mungkin menjadi salah istilah yang jarang Anda dengar. Binomial adalah sekumpulan dua variabel (orang, objek, dll.) yang beroperasi sebagai satu kesatuan yang menjadikannya saling melengkapi dan bergantung satu sama lain.

Sementara dalam konteks penelitian, binomial adalah jenis distribusi yang memiliki dua kemungkinan hasil, atau biasa disebut dengan distribusi binomial.

Melansir laman Statistics How To, distribusi binomial dapat dianggap sebagai probabilitas hasil sukses atau gagal dalam eksperimen maupun survei yang diulang berkali kali.

Apa Itu Distribusi Binomial?

distribusi binomial adalah
Source: Freepik

Distribusi binomial adalah distribusi statistik yang merangkum probabilitas suatu nilai akan mengambil salah satu dari dua nilai independen berdasarkan serangkaian parameter atau asumsi tertentu.

Mengutip situs Investopedia, asumsi yang mendasari distribusi binomial adalah hanya terdapat satu hasil untuk setiap percobaan, setiap percobaan mempunyai probabilitas keberhasilan yang sama, dan setiap percobaan saling eksklusif atau independen satu sama lain.

Kriteria Distribusi Binomial

Distribusi binomial harus memenuhi 3 kriteria berikut ini:

  • Jumlah pengamatan atau uji coba ditetapkan. Dengan kata lain, Anda hanya dapat mengetahui kemungkinan terjadinya sesuatu jika Anda melakukannya beberapa kali.
  • Setiap observasi atau uji coba bersifat independen. Dengan kata lain, tidak ada uji coba Anda yang berpengaruh pada kemungkinan uji coba berikutnya.
  • Probabilitas sukses sama persis dari satu percobaan ke percobaan lainnya.

Setelah Anda mengetahui bahwa distribusi Anda adalah binomial, Anda dapat menerapkan rumus distribusi binomial untuk menghitung probabilitasnya.

Baca juga: Distribusi Data Adalah: Pengertian hingga Jenisnya

Rumus Distribusi Binomial

Inilah rumus distribusi binomial:

b(x; n, P) = nCx * Px * (1 – P)n – x

Keterangan:

  • b = Probabilitas binomial
  • x = Jumlah total ‘berhasil’ (lulus atau gagal, kepala atau ekor, dll.)
  • P = Probabilitas keberhasilan pada percobaan individu
  • n = Jumlah percobaan

Baca juga: Bootstrapping Adalah: Definisi serta Peran dalam Penelitian

Mengapa Distribusi Binomial Penting?

pentignya distribusi binomial
Source: Freepik

Distribusi binomial digunakan untuk menghitung probabilitas hasil lulus atau gagal dalam survei, atau eksperimen yang direplikasi berkali-kali.

Hanay ada dua kali potensial untuk distribusi jenis ini. Secara lebih luas, distribusi adalah bagian penting dalam menganalisis kumpulan data untuk memperkirakan semua potensi hasil data dan seberapa sering hal tersebut terjadi.

Memperkirakan dan memahami keberhasilan atau kegagalan suatu hasil sangat penting pengembangan bisnis.

***

Distribusi binomial adalah alat statistik yang sangat relevan dalam konteks layanan survei online seperti Poplite by Populix. Distribusi ini membantu dalam memahami dan memprediksi hasil survei dengan tingkat keberhasilan yang telah ditentukan sebelumnya.

Dengan menggunakan distribusi binomial, kita dapat mengukur probabilitas sukses dalam meraih tanggapan yang diinginkan dari responden. Sementara itu, untuk informasi lebih lanjut tentang layanan Poplite by Populix, jangan ragu untuk hubungi tim kami.

Poplite by Populix

Baca juga: Jurnal Ilmiah Adalah: Pengertian, Tujuan, dan Jenis

Artikel Terkait
15 Contoh Produk Kreatif dan Inovatif untuk Memulai Bisnis
Sebagai pebisnis, penting bagi Anda mempunyai sejumlah contoh produk kreatif yang bisa dijadikan sebagai pilihan penjualan terbaik. Hal ini tidak lain dan tidak bukan ditujukan untuk menarik minat lebih banyak pelanggan. Yup, Anda tentu perlu menawarkan produk yang unik agar mampu bersaing dengan kompetitor. Jangan khawatir, terdapat begitu banyak ide bisnis kreatif yang dapat Anda […]
Populix
02 Mar 2023
Variabel Pengganggu: Definisi hingga Dampak pada Riset
Dalam proses penelitian, ada beragam jenis variabel, salah satunya yaitu variabel pengganggu. Variabel perancu atau variabel pengganggu adalah jenis yang tidak menarik, tetapi mendistorsi hasil jika peneliti tidak mengontrolnya dalam analisis. Mengutip laman Scribbr, dalam penelitian yang menyelidiki potensi hubungan sebab-akibat, variabel perancu ini menjadi variabel ketiga yang tidak terukur yang memengaruhi dugaan sebab dan […]
Customer Journey: Pengertian, Tahapan, Contohnya
Customer journey adalah bentuk perhatian dari suatu brand pada pengalaman konsumen saat menggunakan produk ciptaannya. Dalam hal berikut, pengguna akan membagikan alasannya ketika memutuskan membeli barang tersebut atau berpindah pada kompetitor. Berbeda dengan customer experience, aspek berikut berguna sebagai feedback dalam lingkup lebih luas yang dapat membantu mengoptimalkan kinerja serta memberikan ide inovasi baru guna […]