Jenis Data dan Pemilihan Analisis Statistik Pendahuluan Desain penelitian menentukan teknik statistik, bukan sebaliknya teknik statistik menentukan rancangan penelitian. Statistik dipakai untuk melayani dan sebagai alat dalam penelitian, bukan untuk menguasainya. Agar kita tepat dalam melakukan analisis data, maka kiranya wajib bagi untuk memahami Pemilihan Analisis Statistik berdasarkan jenis data dan bentuk hipotesis.
Data dan Penyajian Data
Tugas peneliti adalah mendapatkan data untuk ‘mengisi’ variabel penelitian.
Data akan sangat bergantung daripada definisi operasional variabel penelitian.
Ditinjau dari cara memperoleh data
Data primer : data yang diperoleh langsung dari sumber data
Data sekunder : data yang diperoleh dari sumber tidak langsung
Ditinjau dari tingkat keterukuran variabel penelitian
Data kualitatif : data yang tidak boleh diukur dengan angka atau data yang tidak boleh diangkakan
Data kuantitatif : data yang boleh diangkakan atau dikuantifikasikan
Berdasarkan tingkat pengukuran variabel penelitian yang dikuantifikasikan:
Data nominal
Data ordinal
Data interval (scale)
Data rasio
Data nominal
Data yang ditetapkan berdasarkan proses penggolongan atau kategorisasi.
Data nominal ini bersifat diskrit dan saling terpisah (mutually exlusive) antara golongan (kategori) yang satu dengan yang lain.
Contoh : data tentang pendapat responden terhadap kenaikan iuran (setuju/tidak setuju).
Data ordinal
Data yang mempunyai urutan atau boleh diurutkan berdasarkan peringkat atau atribut tertentu.
Contoh : data tentang rangking pelajar, hasil lomba pidato bahasa Inggris bagi siswa SMK, dan sebagainya.
Data ordinal juga bersifat diskrit.
Data interval (scale)
Data yang dapat dikelompokkan berdasarkan ukuran (satuan/unit) yang sama; dapat diurutkan berdasarkan kelompok tersebut sebagaimana data ordinal.
Data interval umumnya bersifat kontinyu.
Contohnya : data tentang skor test pelajar, data tentang prestasi belajar, dan sebagainya.
Data rasio
Data yang dalam kuantifikasinya mempunyai nilai nol (0) mutlak; artinya ‘kuantiti’ nol (0) dapat masuk sebagai anggota data.
Dalam penelitian ilmu-ilmu sosial, jarang peneliti menggunakan data rasio.
Data rasio bersifat kontinyu.
Konversi data
Dalam praktek pengolahan data, dimungkinkan melakukan konversi dari data yang mempunyai tingkat lebih tinggi ke tingkat data yang lebih rendah.
Data rasio -> data interval -> data ordinal -> data nominal
Konversi data diperlukan biasanya untuk menyesuaikan dengan teknik analisis statistik yang akan dipakai.
Analisis data
Analisis non-statistik
Analisis statistik
Analisis non-statistik
Data kualitatif, iaitu data-data yang tidak dapat di-angkakan, analisis non-statistik lebih tepat digunakan
Data kualitatif biasanya diolah atau dianalisis berdasarkan isinya (subtansinya).
Analisis non statistik ini sering juga disebut dengan analisis isi (content analysis), yang mencakup analisis deskriptif, kritis, komparatif, dan sintesis.
Penelitian yang menggunakan data kualitatif disebut penelitian kualitatif.
Analisis statistik
Untuk data kuantitatif, iaitu data yang berupa angka atau bisa diangkakan, analisis statistik lebih tepat digunakan
Statistik deskriptif dan statistik inferensial
Statistik deskriptif digunakan untuk membantu memaparkan (menggambarkan) keadaan yang sebenarnya (fakta) dari satu sampel penelitian -> penelitian deskriptif
Penelitian deskriptif tidak untuk menguji suatu hipotesis.
Statistika Inferensial
Digunakan untuk mengolah data kuantitatif dengan tujuan untuk menguji kebenaran suatu teori baru yang diajukan peneliti yang dikenal dengan hipotesis -> penelitian inferensial
Dalam penelitian inferensial, teknik analisis statistik yang digunakan merujuk kepada suatu pengujian hipotesis
Langkah-langkah utama dalam pengujian hipotesis:
Membuat asumsi -> kondisi apa yang dapat “diterima “ oleh peneliti
menentukan statistik ujian
Memilih suatu tingkat Signifikansi
Menghitung harga statistik ujian
Membuat keputusan ujian (diterima / ditolak)
Rambu-rambu Pemilihan Analisis Statistik
Jenis penelitian (deskriptif, inferensial)
Jenis variabel (terikat, bebas)
Tingkat pengukuran variabel (nominal, ordinal, interval)
Banyaknya variabel (satu, lebih dari satu )
Maksud statistik (kecenderungan memusat, variabilitas, hubungan (korelasi, asosiasi), pembandingan (komparasi), interaksi, kesesuaian, dan sebagainya).
Tabel Panduan Pemilihan Analisis Statistik Berikut adalah Tabel panduan Pemilihan Analisis Statistik yang tepat:
Apabila Banyaknya Variabel adalah 1(Satu) (Klik Gambar Untuk Melihat Dalam Ukuran Besar)
Pemilihan Analisis Statistik
Apabila Banyaknya variabel 2 (dua) atau Lebih (Klik Gambar Untuk Melihat Dalam Ukuran Besar)
Statistik
hanyalah
alat
yang
membantu peneliti untuk
memudahkan
memahami dan memberikan makna dari data penelitian yang diperoleh. Tugas peneliti melakukan
interpretasi
terhadap
data
yang
diperoleh
dan membahasnya lebih lanjut secara lebih mendalam dan komprehensif berdasarkan lapangan.
teori-teori
yang menyokong
serta fakta yang terjadi
di
Pada ruang ‘interpretasi hasil analisis data’ inilah didapatkan
karya monumental seorang peneliti. Demikianlah penjelasan tentang Pemilihan Analisis Statistik berdasarkan jenis data atau skala data. Semoga bermanfaat. By Anwar Hidayat