Untuk menganalisis data, materi statistik sering kali digunakan terutama uji-uji statistik. Adanya berbagai uji statistik tersebut membuat peneliti bisa membuat premis atau kesimpulan yang valid atau bisa diandalkan dari sekumpulan data. Tapi bagi mereka yang baru terjun dalam dunia statistik, bidang ini mungkin terasa cukup susah untuk dipahami.
Maka dari itu, kali ini akan dibahas beberapa materi-materi dasar seputar statistik.
Materi Statistik: Mengenal Uji Statistik
Salah satu materi statistik dasar yang penting dipahami oleh peneliti adalah uji statistik. Inilah metode yang digunakan untuk keperluan analisis, kita bisa buat keputusan tepat dari data-data yang cenderung tidak pasti nilainya. Sangat penting metode statistik ini diperlukan untuk pengujian hipotesis, memprediksi, lalu menyimpulkan keputusan yang lebih bisa dipertanggungjawabkan.
Data-data yang didapat dari penelitian biasanya kurang terstruktur sehingga rumit untuk dikelola. Menguasai materi statistik deskriptif bukan hanya untuk sekadar kebutuhan akademik saja, tapi perannya sangat penting untuk kebutuhan lingkup-lingkup lainnya. Dengan memanfaatkan statistik, maka kita bisa lebih mudah menganalisis data.
Memahami materi tentang statistik termasuk uji statistik berarti bisa juga membuka peluang untuk mengeksplorasi suatu informasi. Intinya pengujian statistik ini yang akan membuat kita bisa lebih mudah mendapatkan keputusan dengan basis data.
Kesimpulan yang dimaksud itu adalah dari populasi atau kelompok tertentu dan menggunakan pemeriksaan sample. Meski pada dasarnya data itu tidak pasti, tapi tetap bisa digunakan untuk dianalisis lalu diambil kesimpulan presisinya. Sekarang, penggunaan data sudah semakin kompleks untuk pengambilan keputusan penting apa pun bidangnya maka dari itu materi statistik berperan penting.Â
Baca Juga : 4 Kursus Data Science Online Terbaik Untuk Pemula Sampai Mahir
Kategori Uji Statistik
Cukup beragam teknik atau alat yang bisa kita gunakan agar bisa menganalisis data secara statistik. Uji statistik itu sendiri memiliki beberapa kategori, tiap kategori punya tujuan dan spesifikasi lain yang berbeda-beda, berikut penjelasan seputar materi statistik tersebut:
1. Uji Hipotesis
Kategori uji pertama dalam statistik adalah uji hipotesis, inilah pendekatan formal yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan sesuai data sampel. Uji hipotesis ini mencakup penetapan dua jenis hipotesis yaitu alternatif dan nol. Selanjutnya menentukan tingkat signifikansi, serta kemudian menentukan sesuai data apakah harus menolak atau menerima hipotesis nol.
2. Uji Parametrik
Uji statistik ini dimanfaatkan ketika data penelitian yang dianalisis sesuai dengan asumsi tertentu dan uji ini juga menggunakan estimasi parameter terhadap populasi kunci. Selain itu, uji parametrik sering kali mengasumsikan normal distribution dari data-data yang sudah terkumpul dalam penelitian. Uji parametrik yang biasa digunakan adalah uji F dan uji T. Uji-uji tersebut bisa dipakai untuk peneliti membandingkan rata-rata beberapa kelompok.Â
3. Uji Non-parametrik
Sementara uji non-parametrik dimanfaatkan ketika data penelitian terkait tidak mampu memenuhi asumsi parametrik, biasanya bersifat fleksibel. Meski fleksibel kategori uji satu ini umumnya kurang kuat kalau dibandingkan kategori parametrik. Jenis uji non-parametrik itu sendiri seperti Wilcoxon dan Mann-Whitney.
4. Uji Chi-square
Kategori lainnya adalah uji Chi-square, gunanya untuk analisis data dengan kategori-kategori atau kategorial. Anda bisa menggunakan uji Chi-square untuk mencari tahu hubungan antara variabel-variabel kategorial berbeda. Anda bisa juga melihat distribusi berbeda dari yang diharapkan dalam analisis.
5. Uji Korelasi-Regresi
Penggunaan uji ini untuk kebutuhan analisis hubungan variabel-variabel. Fungsi korelasi untuk peneliti memahami arah maupun kekuatan hubungan dua variabel. Sedangkan regresi bisa memungkinkan penelitian dilakukan secara lebih mendalam mengenai hubungan tersebut.
Dengan beragam kategori uji tersebut, maka peneliti bisa memilih secara leluasa uji mana yang paling relevan atau sesuai dengan spesifikasi penelitiannya. Memilih uji statistik harus secara selektif karena berperan penting untuk menunjang kesimpulan valid.
Mengenal Lebih Dalam Komponen Uji Statistik
Untuk menguasai materi statistik terutama uji statistik, kita perlu tahu beragam aspek-aspek penting di dalamnya, berikut beberapa di antaranya:
Tingkat Signifikansi atau α
Dalam berbagai pengujian statistik, tingkat signifikansi akan digunakan, biasanya tingkat signifikansi ditulis dengan simbol α. Peran tingkat signifikansi untuk uji statistik yaitu menentukan garis tertentu untuk antar menolak hipotesis nol atau tidak.
Tingkat signifikansi 5 persen atau 0.05 merupakan salah satu yang umum digunakan. Saat probabilitas data tidak lebih dari 5% sesuai hipotesis nol-nya, hipotesis nol bisa Anda tolak.
Hipotesis
Umumnya ada dua hipotesis pada suatu penelitian yaitu hipotesis alternatif atau H1 dan hipotesis nol atau H0. Makna hipotesis nol yaitu hipotesis yang peneliti uji, biasanya klaimnya mengenai tidak adanya efek. Sementara hipotesis alternatif merupakan pendapat atau hipotesis yang sebelum analisis kita percaya atau setujui.
Jadi hipotesis alternatif bisa disebut perubahan yang diharapkan karena sesuai dengan prediksi. Peneliti memakai data-data yang mereka teliti untuk bisa membuktikan apakah perlu menolak atau menerima hipotesis nol-nya.
Selain materi hipotesis statistik dan tingkat signifikansi, hal yang sangat penting dipahami adalah jenis uji statistik itu sendiri. Seperti yang kita tahu, uji statistik itu sangat beragam, dan kita harus memilih yang paling tepat. Memilih pengujian statistik harus disesuaikan dengan konteks detail penelitian misal dari tipe data, struktur data, pertanyaan, dan sebagainya. Interpretasi statistik juga perlu dipaparkan dengan baik, interpretasi inilah yang menjadi buah dari pengujian statistik sehingga bisa mudah dipahami.
Penjelasan Terperinci Uji-uji Statistik
Untuk beragam jenis pertanyaan dalam penelitian, materi statistik mampu menawarkan beragam jenis uji. Jika Anda pintar memilih uji tersebut, maka bisa memungkinkan analisis yang lebih akurat dan hasil valid. Untuk memahami materi data statistik lebih jauh, pelajari jenis uji-ujinya di bawah ini secara lebih terperinci:
1. ANOVA & ANCOVA
ANOVA merupakan singkatan dari analisis varian sementara ANCOVA singkatan analisis kovarian. Kegunaan ANOVA yaitu untuk perbandingan rata-rata tiga (atau lebih) kelompok sementara ANCOVA merupakan gabungan analisis regresi dengan ANOVA.
Dengan perpaduan tersebut, maka bisa memungkinkan menyesuaikan atau mengontrol variabel pengganggu dalam analisis. Jadi, ANCOVA bisa memberikan peneliti pemahaman lebih mendalam seputar hubungan dengan akomodasi variabel ekstra.
2. Uji Z & Uji T
Keduanya sama-sama berfungsi untuk perbandingan rata-rata, tapi yang membedakan yaitu penggunaannya berdasarkan varians populasi dan ukuran sampel. Untuk penggunaan materi uji t statistik, lebih ideal jika sampel-nya kecil yang berarti tidak lebih dari 30 dan varians populasinya tidak diketahui dalam penelitian. Sementara uji Z bisa Anda gunakan saat ukuran sampel penelitian cukup besar, misalnya melebihi 30, sedangkan varians populasinya diketahui peneliti.
3. Uji Chi-Square
Kegunaan uji Chi-Square adalah untuk perbandingan distribusi frekuensi 2 atau lebih kelompok dan ideal dipakai untuk tipe data kategorikal dalam penelitian.
4. Uji Fisher
Sementara Uji Fisher bisa Anda jadikan alternatif pengujian Chi-Square saat kondisi ukuran sampel penelitian Anda kecil. Meski sama-sama bertujuan menguji asosiasi atau independensi variabel-variabel tetapi persyaratan datanya berbeda antara keduanya.
5. Uji Wilcoxon & Uji Mann-Whitney
Keduanya menjadi alternatif non parametrik terhadap uji lainnya yaitu uji Z dan uji T. Pengujian Mann-Whitney ideal digunakan untuk membandingkan medan kelompok-kelompok independen. Pada sisi lain, Uji Wilcoxon bisa Anda andalkan untuk data yang berpasangan, keduanya bermanfaat saat asumsi distribusi yang normal belum terpenuhi pada penelitian Anda.
Bagi Anda yang ingin memahami lebih jauh seputar materi statistik, kursus data science ITBOX menyediakan materi statistik dengan materi komprehensif, pembelajaran fleksibel, dan didampingi mentor berkualitas.
