Model Transformasi dalam SAE

Dalam statistika, secara umum transformasi biasanya digunakan untuk mengatasi atau memenuhi asumsi kenormalan, kelinieran dan kehomogenan ragam.  Namun demikian, literatur yang membahas model-model transformasi dalam small area estimation (SAE) khususnya tidak mudah ditemukan.  Sementara itu kebutuhan terhadap pengembangan model-model transformasi dalam analisis data survei dan SAE semakin berkembang.

Di sisi lain, misalnya dalam kasus data BPS seperti pendugaan tingkat kemiskinan yang direpresentasikan oleh pengeluaran per kapita, penerapan metode SAE baku tidak memberikan perbaikan yang memuaskan karena sebaran data (galat) yang tidak normal. Oleh karenanya modifikasi metode SAE baku dengan melakukan transformasi terlebih dahulu terhadap data respon sebelum menggunakan teknik SAE untuk menduga parameter (misalnya nilai tengah) dari peubah yang menjadi perhatian menjadi sangat penting.  Namun demikian, akibat dari transformasi ini adalah dihasilkannya penduga parameter dari transformasi-balik (back-transformation) yang bersifat berbias serta munculnya kesulitan untuk menurunkan kuadrat tengah galatnya. Masalah lainnya adalah statistik yang diperoleh dari transformasi-balik tersebut juga belum tentu mengikuti sebaran normal.

Penelitian lebih lanjut untuk mengevaluasi sifat-sifat dari statistik yang diperoleh berdasarkan transformasi-balik tersebut (terlebih dengan banyaknya teknik transformasi yang bisa digunakan) masih terbuka untuk dilakukan. Siapa tertarik ?

Leave a Reply

You must be logged in to post a comment.