MEMILIH UJI STATISTIK INFERENSIAL YANG SESUAI

-

Setelah seorang peneliti memperoleh data hasil penelitian maka langkah selanjutnya yang dilakukan ialah analisis data. Data hasil penelitian dapat dianalisis menggunakan metode statistik.

Pemilihan metode statistik yang tepat sangat berpengaruh dalam proses analisis data. Penentuan metode statistik yang akan digunakan harus diputuskan terlebih dahulu sebelum memulai penelitian, lebih tepatnya telah dimuarakan pada tahap perencanaan. Pemilihan metode statistik yang keliru dapat mengakibatkan beberapa kendala selama proses interpretasi data serta dapat mempengaruhi hasil penelitian.

Berdasarkan tujuan pengolahan data metode statistik digolongkan menjadi dua bagian yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial.

Apa itu Statistik Inferensial?

Statistik inferensial disebut juga statistik induktif. Dengan statistik inferensial seorang peneliti dapat mengestimasi dan menguji hipotesis tentang berbagai ukuran (parameter) populasi.

Statistik inferensial juga lazim disebut sebagai statistik probabilitas karena kesimpulan yang diberlakukan untuk populasi berdasarkan data sampel kebenarannya bersifat peluang (probability).  

Alur dari penggunaan statistik inferensial adalah pengambilan sampel, pemilihan analisis, dan pengambilan keputusan untuk keseluruhan populasi.

Menurut Supardi (2013) ruang lingkup kajian statistik inferensial yaitu:

a. Uji persyaratan analisis, misalnya uji normalitas, uji homogenitas, variansi dan uji linearitas

b. Uji hipotesis asosiatif, misalnya analisis korelasi (correlations analysis), analisis regresi (regression analysis), dan analisis jalur (path analysis).

c. Uji hipotesis komparatif, misalnya uji t, uji McNemar, analisis varians (ANOVA), dan analisis kovarian (ANCOVA).

Jenis-jenis Statistik Inferensial

Statistik Inferensial terdiri ata dua jenis yaitu statistik parametrik dan statistik non-parametrik.

1. Statistik Parametrik

Statistik parametrik ialah jenis statistik yang digunakan untuk menganalisis data berbentuk data interval atau rasio, dimana data diambil dari populasi yang berdistribusi normal serta memiliki varians homogen.

a. Uji-t

b. ANOVA

c. Regresi

d. Korelasi

e. Analisis Jalur

Kriteria yang harus dipenuhi untuk uji parametrik, sebagaimana dikemukakan Hicks (2009) yaitu:

1. Data harus berbentuk interval atau rasio

2. Subjek dipilih secara random

3. Kelompok data harus terdistribusi normal

4. Variabilitas skor dalam setiap kelompok homogen


2. Statistik Non-parametrik

Statistik non-parametrik ialah statistik yang digunakan untuk menganalisis data nominal dan ordinal dari populasi yang bebas distribusi dan variansya tak perlu homogen.

Berikut beberapa contoh uji statistik non-parametrik:

1. Uji tanda (sign test)

2. Rank sum test (wilcoxon)

3. Rank correlation test (spearman)

4. Fisher probability exact test

5. Chi Kuadrat

Ciri-ciri kelompok data yang dapat diuji menggunakan statistik non-parametrik:

1. Kelompok data tidak berdistribusi normal

2. Umumnya data yang dimiliki memiliki skala nominal dan ordinal

3. Ukuran sampel kecil dan tidak berdistribusi normal

4. Sering ditemukan pada kasus penelitian ilmu sosial


DAFTAR RUJUKAN

Cresswell, J. W. 2018. Educational Research. Third Edition. New Jersey: Pearson Education.

Hicks, C. M. 2009. Research Methods for Clinical Therapists: Applied Project Design and

Analysis. Fifth Edition. Edinburgh: Churchill Livingstone.

Sugiyono. 2015. Statistika untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta.

Supardi, U. S. 2013. Aplikasi Statistika dalam Penelitian Konsep Statistika yang lebih

Komprehensif. Jakarta: Change Publication.

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

MANOVA DUA JALUR (TWO WAY MANOVA)

-
Gambar
source APA ITU UJI MANOVA? MANOVA ( Multivariate Analysis of Variance ) identik dengan ANOVA, kecuali ia menggunakan dua atau lebih variabel respon. Mirip dengan ANOVA, itu juga bisa satu jalur atau dua jalur.   APA ITU UJI MANOVA DUA JALUR? Analisis varians dua jalur multivariat (dua jalur MANOVA) sering dianggap sebagai perpanjangan dari ANOVA dua jalur untuk situasi di mana ada dua atau lebih variabel dependen. Tujuan utama dari MANOVA dua jalur adalah untuk memahami jika ada interaksi antara dua variabel independen pada dua atau lebih variabel dependen gabungan.   ASUMSI MANOVA DUA JALUR Untuk menjalankan MANOVA dua jalur, ada 10 asumsi yang perlu diperhatikan. Tiga asumsi pertama berhubungan dengan pilihan desain studi dan pengukuran yang dipilih, sementara tujuh asumsi lainnya berhubungan dengan bagaimana data cocok dengan model MANOVA dua jalur. Asumsi ini adalah: 1. Memiliki dua atau lebih variabel dependen yang diukur pada tingkat kontinu. 2. Memiliki dua variabel independen d
Baca selengkapnya

TUTORIAL SPSS UJI TWO-WAY ANOVA

-
Gambar
Source pic Contoh Kasus: Seorang guru ingin mengetahui prestasi belajar siswa berdasarkan gender (laki-laki dan perempuan). Sampel yang diambil 3 sekolah, dimana ketiga sekolah tersebut diterapkan model pembelajaran yang berbeda. Jenis Kelamin Sekolah SMA 1 (Model A) SMA 2 (Model B) SMA 3 (Model C) Laki-laki 53 65 64 55 65 48 68 58 54 70 73 48 64 68 49 48 45 61 Perempuan 48 80 60 82 63 45 59 65 55 61 75 58 69 68 43 83 87 58 64 71 45 48 58 77 78 40 73
Baca selengkapnya

UJI MANN-WHITNEY U DENGAN SPSS (CONTOH KASUS)

-
Gambar
Uji Mann-Whitney U merupakan uji non-parametrik untuk membandingkan dua sampel independen bila datanya berbentuk ordinal Berikut beberapa kriteria data yang menjadi ketentuan: 1. Data yang diuji harus berskala rasio, interval, atau ordinal. 2. Terdapat 2 kelompok data yang diuji. 3. Data tidak berpasangan alias berbeda kelompok. 4. Kelompok yang diuji variansnya sama alias homogen. Contoh Kasus:  Seorang guru Fisika ingin mengetahui apakah ada perbedaan nilai hasil belajar Fisika antara siswa laki-laki dan perempuan setelah menerapkan model pembelajaran Discovery Learning . Diambil 16 siswa sebagai sampel. Hipotesis untuk kasus di atas: Ho: Tidak terdapat perbedaan hasil belajar fisika antara siswa perempuan dan laki laki Ha: Terdapat perbedaan hasil belajar fisika antara siswa perempuan dan laki-laki Tabel Data Hasil Belajar Fisika Peserta Didik Langkah – langkah analisis dengan SPSS: 1. Jalankan program SPSS, pilih Variable View di bagian bawah. Isikan di kolom Name
Baca selengkapnya