Dalam statistika, terdapat banyak sekali metode analisis data. Data analysis atau analisis data yaitu mengumpulkan, mengeksplorasi, membersihkan, mentransofrmasi, dan melakukan pemodelan data. Artikel ini akan fokus pada metode eksploratif dan pemodelan - artinya, panduan ini akan memberikan gambaran terkait cara mengenal berbagai jenis data agar Anda bisa menentukan jenis pengujian apa yang tepat bagi data yang Anda miliki.
Setelah data yang Anda butuhkan selesai dikumpulkan, langkah pertama yang harus dilakukan adalah memahami makna dari setiap variabel dan apakah variabel-variabel tersebut termasuk kuantitatif atau kualitatif. Cara pengujian data kuantitatif dan kualitatif tentu akan berbeda, maka dari itu perlu untuk mengidentifikasinya terlebih dahulu. Sebagian besar software statistik seperti SPSS bisa mengidentifikasi data secara otomatis. Namun, penting bagi Anda untuk meneliti sendiri setiap variabel yang Anda miliki untuk mengidentifikasinya dan melihat kenapa variabel tersebut dibutuhkan dalam analisis Anda.
Cara untuk melakukannya yaitu dengan melakukan analisis eksploratif. Cara yang paling banyak digunakan dalam mengeksplorasi data adalah dengan mengekstrak sejumlah statistik deskriptif. Caranya bisa Anda pelajari dari sebuah kursus statistika. Statistik deskriptif bisa disajikan baik dalam bentuk numerik maupun visualisasi data. Contoh dari laporan numerik seperti penghitungan rata-rata, median, dan standar deviasi. Selain itu, data juga dapat disajikan dalam bentuk visual. Representasi grafis dari sebuah data mentah bisa saja berupa diagram batang, diagram lingkaran, dan tabel korelasi.
Setelah melakukan analisis eksploratif, Anda harus melihat apakah data yang Anda miliki sudah memenuhi asumsi dari pengujian yang akan dilakukan. Berikut adalah langkah-langkahnya: Memahami deskriptif dari data Anda akan sangat membantu dalam menentukan jenis pengujian mana yang tepat untuk digunakan.
Terdapat banyak pendekatan yang bisa dilakukan dalam menganalisis data. Pengumpulan data merupakan sebuah langkah yang sangat vital - akan tetapi, untuk merancang sebuah desain penelitian, penting untuk menyusun pertanyaan penelitian terlebih dahulu berdasarkan observasi Anda terhadap sebuah populasi tertentu. Seringkali, pertanyaan penelitian ini berupa sebuah hipotesis. Pengujian hipotesis yang kita kenal hingga hari ini pertama kali dipopulerkan oleh seorang ahli statistika bernama Jerzy Neyman dan Egon Pearson pada tahun 1930an. Hipotesis dalam statistika biasanya berupa pernyataan terhadap suatu data, dan pengujian hipotesis adalah sebuah metode penelitian yang menguji apakah probabilitas dari pernyataan tersebut benar atau tidak.
Di samping hipotesis juga dikenal hipotesis nol. Hipotesis nol adalah sebuah pernyataan terhadap populasi sampel yang secara umum menyatakan bahwa kelompok lainnya yang sedang Anda uji tidak memiliki hubungan satu sama lain.
Tergantung pada apakah Anda melakukan analisis data kuantitatif atau analisis data kualitatif, hipotesis dan hipotesis nol akan berubah. Dalam menentukan pertanyaannya, Anda harus menentukan variabelnya terlebih dahulu.
Misalnya, jika Anda melakukan analisis varians, atau ANOVA, hipotesis Anda bisa jadi:
- H1: rata-rata dari variabel dependen tidak sama di semua kelompok
- H0: rata-rata dari variabel dependen sama di semua kelompok
Sepertinya akan sangat bermanfaat jika Anda menguji level Anda dalam statistika dengan mencoba sejumlah soal latihan secara online!
Metode Analisis Multivariat
Ada banyak sekali metodologi yang bisa digunakan untuk menguji hipotesis multivariat. Metddologi yang harus digunakan tergantung pada jenis pertanyaan yang henda dijawab dan jenis variabelnya. Bahkan tujuan analisisnya pun bisa saja berubah tergantung pada strategi yang Anda terapkan. Dengan membandingkan beberapa metode ini, Anda akan bisa memilih metode pengujian mana yang tepat bagi analisis Anda. Jika metode multivariat dependence digunakan dalam pengujian hipotesis, maka metode multivariat interdependence tidak ada hubungannya dengan pengujian hipotesis.
Anda bisa mulai mengikuti kursus data science hari ini.
Metode multivariat dependence digunakan untuk melihat hubungan antara satu atau lebih variabel dependen dengan variabel independen. Metode multivariat dependence yang paling sering digunakan adalah:
| Metode | Tujuan | Hipotesis | Variabel |
|---|---|---|---|
| Regresi Berganda | Untuk mencari hubungan antara dua atau lebih variabel dan menggunakan informasi tersebut untuk memprediksi nilai dari variabel dependen. | Hipotesis: variabel dependen memiliki pengarauh terhadap variabel independen Hipotesis Nol: variabel dependen tidak memiliki pengaruh | Satu variabel skala dependen dengan sejumlah variabel skala independen |
| Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) | Untuk melihat apakah dua variabel kategorikal memiliki pengaruh terhadap dua variabel skala. | Hipotesis: Terdapat pengaruh dari salah satu atau kedua variabel kategorikal terhadap varabel skala. Hipotesis Nol: Tidak ada pengaruh | Dua variabel skala dependen dan dua variabel kategorikal |
| Analisis Diskriminan | Untuk melihat apakah satu atau dua kelompok ada perbedaannya dan pada variabel yang mana kelompok tersebut menonjol perbedaannya. | Hipotesis: kelompok-kelompok tersebut memiliki perbedaan dalam variabel dependennya Hipotesis Nol: tidak ada perbedaan variabel dependen pada kelompok-kelompok tersebut | Satu variabel kategorikal dependen dan dua atau lebih variabel skala independen |
Metode Multivariat Interdependence
Metode multivariat interdependence digunakan untuk menginterpretasi sejumlah variabel sebagai sebuah kelompok. Tidak ada pembedaan apakah suatau variabel bersifat independen atau dependen. Metode multivariat interdependence yang paling sering digunakan adalah:
| Metode | Kegunaan | Variabel |
|---|---|---|
| Analisis Faktor | Untuk meringkas informasi jika terdapat banyak variabel guna mengurangi banyak variabel menjadi beberapa dimensi saja | Variabel skala atau ordinal |
| Analisis Cluster | Untuk menetapkan karakteristik bagi kelompok variabel sehingga setiap kelompok akan mirip dalam hal katrakteristik tersebut, dan kelompok-kelompok itu sendiri berbeda | Skala atau kategorikal, tetapi interpretasinya akan sedikit lebih sulit dengan perpaduan berbagai variabel |
Cara Menginterpretasi R Squared dan P-Value
Dalam menginterpretasi hipotesis, penting untuk memahami jenis pengujian yang sudah Anda lakukan. Biasanya, cara interpretasi hasilnya menyesuaikan dengan bagaimana hasil dari software statistik yang Anda gunakan menyajikan hasilnya. Pada umumnya hasil tersebut disajikan dalam bentuk tabel.
Sebagai contoh kita ambil regresi linear berganda, dengan berat badan sebagai variabel dependen kemudian penghasilan, diet, dan tinggi badan sebagai variabel independen. Nilai terpenting bisa ditemukan pada nilai R Squared dan p-value. Simak tabel berikut ini untuk melihat bagaimana cara menginterpretasinya.
| Aspek | Hasial | Penafsiran |
|---|---|---|
| Hipotesis | Regresi Berganda dimana: j menunjukkan jumlah variabel dependen B menunjukkan koefisiennya H1 adalah Bj tidak sama dengan 0 untuk setidaknya satu j H0 adalah Bj=0 | H1: Penghasilan, diet, dan tinggi badan memiliki pengarauh terhadap berat badan H0: Penghasilan, diet, dan tinggi badan tidak memiliki pengarauh terhadap berat badan |
| Nilai R Squared | R 2= 0,68 | 68% variabilitas pada berat badan dijelaskan oleh variabel independen - penghasilan, diet, dan tinggi badan - pada pemodelan |
| P-value | p = 0,0001 | Dengan p-value kurang dari 0,05 pada 0,0001, kita mempertahankan hipotesisnya dan menolak hipotesis nol. |
Perlu dicatat bahwa saat menggunakan metode multivariat yang berbeda, istilah korelasi jarang sekali muncul di luar tabel korelasi. Pastikan Anda menggunakan istilah korelas pada laporan atau paper Anda dengan tepat.
Temukan kursus statistika online di sini.
Cara Menyusun Laporan Analisis Anda
Kita semua pernah mengalami betapa sulitnya menulis sebuah kesimpulan. Akan tetapi, kesulitan seperti ini dapat dihindari dengan menyusun laporan Anda dengan benar. Umumnya, abstrak muncul paling awal, yang berisi ringkasan singkat dari proses penelitian Anda yang ditulis setelah penelitian dan analisis selesai dilakukan.
Selanjutnya akan diikuti oleh pengenalan terhadap penelitian Anda, karena di situ akan dipaparkan kerangka konsep dari penelitian Anda. Tidak hanya menjelaskan tujuan penelitian, bagian ini juga memaparkan penelitian lain yang menjadi rujukan dalam teori yang mendasarinya. Validitas penelitian yang dirujuk sangat penting, karena dengan menyadur penelitian-penelitian tersebut, Anda bisa menyajikan analisis konten terhadap penelitian Anda sendiri.
Selanjutnya, jika Anda adalah sebagai peneliti dalam prosesnya, artinya Anda terlibat dalam pengumpulan datanya, maka Anda perlu untuk menyatakan metodologi yang Anda gunakan. Metode pengumpulan data mentah ada banyak, seperti survey, uji laboratorium, atau mengambil dari database online - itulah kenapa penting sekali untuk menyebutkannya dengan jelas.
Bagian analisis data mencakup semua yang telah kita bahas sebelumnya. Bagian ini mencakup analisis eksploratif berupa grafik dan tabel, begitu juga metode statistik yang Anda gunakan dalam menganalisis data Anda. Anda harus paparkan dengan jelas apakah semua variabel yang ada sudah memenuhi semua asumsi dari pengujian yang Anda gunakan.
Pada bagian ini, dimana Anda menganalisis hasil dari data Anda, merupakan inti dari penelitian Anda dan harus disusun dengan rapi dan jelas. Setiap asumsi yang tidak terpenuhi atau setiap transformasi variabel harus disebutkan di bagian ini atau di bagian lampiran, tergantung kepada siapa target pembaca Anda.
Salah satu cara mudah untuk menyusun bagian ini adalah dengan memastikan untuk membedakan bagian terpenting dari analisis Anda dari bagian lainnya. Caranya bisa dengan memberikan warna khusus, menggarisbawahi, atau menebalkan judul bagian ini.
Bagian terakhir dari laporan penelitian Anda yaitu kesimpulan. Bagian ini tidak hanya berisi ringkasan hasil pengujian Anda, tetapi juga evaluasi dari laporan penelitian itu sendiri. Artinya, di bagian ini juga dipaparkan jika ada cara-cara lainnya yang sebenarnya bisa dilakukan dalam proses penelitian dan juga kemungkinan-kemungkinan hal yang bisa dilakukan di masa yang akan datang. Selain itu, penting juga untuk menambahkan kira-kira apa saja yang bisa dilakukan selanjutnya jika ada seseorang yang ingin meneliti hal yang sama atau mirip.
Jika Anda butuh penjelasan lebih atau bantuan terkait hal ini, cobalah mencari webinar atau bahkan tutor secara online!
Apa Anda menyukai artikel ini? Berikan penilaian Anda
Loading...
