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)

Jenis Data dan Pemilihan Analisis Statistik Jenis Data dan Pemilihan Analisis Statistik — 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 teori-teori yang menyokong serta fakta yang terjadi di lapangan. 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

Jenis Data dan Pemilihan Analisis Statistik