Galat data (error data)

Galat dapat disebut juga error atau dalam keseharian dapat disebut sebagai kesalahan, kesalahan yang dimaksud disini adalah kesalahan dalam proses pengambilan data. Menurut buku karangan Suntoyo Yitnosumarto, 1993, galat adalah keanekaragaman (variabilitas) yang disebabkan oleh ketidakmampuan materi percobaan atau obyek percobaan untuk berperilaku sama dalam percobaan tersebut. Galat atau error dapat pula didefinisikan sebagai selisih dari nilai atau hasil yang kita harapkan terjadi (expected value) dengan observasi atau kenyataan yang terjadi di lapangan. Galat dapat berfungsi untuk menunjukkan efisiensi dari satu jenis percobaan atau penelitian ke penelitan yang lain. Secara normal kita menginginkan galat yang bernilai kecil bahkan tidak terjadi galat. namun ketiadaan galat juga dapat menyebabkan pertanyaan dalam penelitian kita. Terpenting dari galat ini adalah galat harus terjadi secara alami sehingga dapat menggambarkan obyek penelitian yang sesungguhnya. Cara yang paling efektif untuk menimbulkan kealamian galat adalah dengan menghomogenkan perlakuan terhadap obyek.

Jenis galat secara teoretis ada dua jenis, yaitu galat sistematis dan galat acak (random error). Galat sistematis adalah galat yang disebabkan oleh pengaruh pengukuran yang bias, yang terjadi secara teratur atau konstan. Misalkan pada alat ukur, alat hitung, alat timbang, dan lain sebagainya. Intinya galat ditimbulkan dari alat dan proses yang berlangsung secara konstan. Galat acak (random error) adalah galat yang timbul dari proses pengukuran namun terjadinya tidak konstan atau tidak sistematis. Terkadang terjadi karena proses yang berada diluar jangkauan kita sebagai peneliti.

Apa bedanya dengan residual ? Residual merupakan error dari penduga yang tidak bisa diamati. Residual ini hubungannya dengan sample, sedangkan galat atau error hubungannya dengan populasi. Artinya galat atau error adalah perbedaan atau selisih antara sample dengan populasi, kalau residual adalah perbedaan antara anggota sampel dengan statistic (misal: mean) dalam sampel tersebut. Apabila dijumlahkan nilai residual selalu nol.

Dalam www.ineddeni.wordpress.com dikatakan bahwa residual adalah selisih antara nilai duga (predicted value) dengan nilai pengamatan sebenarnya apabila data yang digunakan adalah data sampel. Sedangkan error adalah selisih antara nilai duga (predicted value) dengan nilai pengamatan yang sebenarnya apabila data yang digunakan adalah data populasi. Persamaan keduanya: merupakan selisih antara nilai duga (predicted value) dengan pengamatan sebenarnya.

Yang penting adalah biarkan saja galat itu terjadi secara alami agar kita mampu melihat keragaman secara alami pula, namun tidak mengabaikan standard prosedur pengukuran yang kita lakukan.