Distribusi normal adalah model statistik yang sering digunakan dalam penelitian ilmiah dan matematika. Menurut distribusi ini, data dalam suatu set diharapkan untuk berpusat di sekitar rata-rata dan menyebarkan secara merata pada kedua sisi sepanjang sumbu x, membentuk kurva yang dikenal sebagai kurva lonceng.
Distribusi normal adalah salah satu distribusi paling umum digunakan dalam statistika, dan itu sering menjadi asumsi utama dalam banyak metode statistik termaju. Namun, tidak semua variabel yang kita amati dalam penelitian ilmiah mengikuti distribusi normal. Oleh karena itu, sering kali penting untuk mengetahui distribusi mana yang paling relevan bagi data yang kita perhatikan.
Distribusi Uniform
Distribusi uniform sering digunakan sebagai alternatif untuk distribusi normal ketika data memiliki rentang yang sama antara nilai minimal dan maksimal. Sebuah distribusi seragam memiliki probabilitas konstan (uniform) sepanjang rentang tersebut.
Distribusi Binomial
Distribusi binomial digunakan saat kita memiliki hasil biner (dua hasil yang mungkin) dan setiap hasil adalah independen satu sama lain. Contoh yang bagus dari ini adalah lemparan koin.
Distribusi Poisson
Distribusi Poisson digunakan untuk menggambarkan peristiwa yang terjadi secara independen dalam interval waktu atau ruang tertentu. Contohnya adalah jumlah panggilan yang diterima oleh pusat panggilan per jam atau jumlah email yang diterima per hari.
Distribusi Exponential
Distribusi eksponensial sering digunakan untuk mendeskripsikan waktu antara peristiwa yang terjadi secara independen dan secara acak. Misalnya, distribusi eksponensial dapat digunakan untuk mendeskripsikan waktu antara kedatangan bus di halte bus.
Distribusi Gamma
Distribusi gamma adalah model probabilitas kontinu yang digunakan dalam berbagai disiplin, termasuk ilmu pengetahuan dan teknik. Distribusi ini umumnya digunakan untuk mendekati berbagai jenis pola peristiwa yang merugikan, seperti tingkat kegagalan per jam dalam sistem komputer atau tingkat kesalahan dalam proses manufaktur.
Dengan demikian, ada banyak distribusi yang dapat digunakan sebagai alternatif untuk distribusi normal tergantung pada sifat data yang sedang dipertimbangkan. Dalam pemilihan distribusi, penting untuk mempertimbangkan tentang jenis data, asumsi yang mendasarinya, dan pertanyaan penelitian yang ingin dijawab.
