Jenis Data dan Pemilihan Analisis Statistik

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)

Apabila Banyaknya variabel 2 (dua) atau Lebih

 

 

 

 

 
 

 

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.