Pelajari Analisis Statistik dengan Bagaimana Memilih Metode Analisis Statistik yang Tepat
Aplikasi analisis statistik terbukti sangat luas dalam berbagai bidang, seperti riset pasar, business intelligence, analisis data, finance, dan lain sebagainya. Analisis statistik adalah studi, ilmu mengumpulkan, mengatur, mengeksplorasi, menerjemahkan, dan menyajikan data untuk menghasilkan pola dan trend. Di era Big Data seperti saat ini, sudah banyak perusahaan yang "melek data", artinya perusahaan-perusahaan tersebut mulai menyadari bahwa data sangat dibutuhkan sebagai dasar pengambilan keputusan. Salah satu alasan perusahaan menggunakan analisis statistik adalah untuk memprediksi trend di masa depan dan meminimalisir risiko.
Analisis statistik merupakan salah satu tahap terpenting dalam proses penelitian. Pada tahap ini, data yang telah terkumpul akan diolah dan dianalisis sedemikian rupa sehingga dapat membantu peneliti menjawab pertanyaan penelitian. Dalam ilmu statistika, analisis statistik memiliki banyak macam metode. Oleh karena itu, pemilihan analisis statistik menjadi hal penting untuk menjamin bahwa analisis yang kita lakukan adalah tepat. Penggunaan teknik analisis data yang tidak tepat dapat mengakibatkan pengambilan keputusan yang salah maupun tertundanya proses penelitian. Artikel ini akan memberikan gambaran umum mengenai bagaimana memilih metode analisis statistik yang tepat bagi penelitianmu. Simak pembahasan berikut ini!
1. Panduan Memilih Analisis Statistik
Pemilihan analisis statistik bergantung pada dua hal utama, yakni tujuan penelitian dan sifat data yang tersedia.
Tujuan penelitian berkaitan erat dengan masalah yang hendak diteliti apakah membandingkan, mengkategorikan/mengelompokkan, menguji adanya hubungan, dan lain sebagainya.
Sifat data berkaitan erat dengan skala yang digunakan, sifat dari distribusi atau sebaran data, cara pengambilan data, maupun keberadaan data pencilan (ekstrim). Berdasarkan hal-hal itulah analisis statistik dapat dipilih dan dilaksanakan, sehingga diperoleh kesimpulan yang valid.
Selain itu terdapat juga beberapa faktor dalam pemilihan analisis statistik seperti, jenis penelitian (deskriptif/inferensial), jenis variabel (terikat/bebas), tingkat pengukuran variabel (nominal, ordinal, interval), banyaknya variabel (satu/lebih dari satu ), perbandingan (komparasi), interaksi, kesesuaian, dan sebagainya.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Banyaknya Variabel: Satu Variabel
No | Pengukuran Variabel | Maksud Statistik | Metode Analisis |
1. | Nominal | Tendensi Sentral | Mode (modus) |
Dispersi | Frekuensi relative | ||
Frekuensi | Frekuensi relative, persentase | ||
Uji Kesesuaian | Chi Kuadrat | ||
2. | Ordinal | Tendensi Sentral | Median |
Dispersi | Deviasi antar kuartil | ||
Frekuensi | Frekuensi relative, presentase | ||
Ujian Kesesuaian | Kolmogorov, Kolmogorov Smirnov | ||
3. | Interval | Tendensi Sentral | Mean |
Dispersi | Deviasi Standard | ||
Kesimetrian | Kemiringan | ||
Keruncingan | Kurtosis | ||
Frekuensi | Frekuensi relative, presentase | ||
Uji Kesesuaian | Lilliefors (normalitas) |
3. Banyaknya Variabel: Dua atau Lebih Variabel
No | Variabel & Tingkat Pengukuran Variabel | Maksud Statistik | Metode Analisis |
1. | VT=1; interval VB=1; interval VT: Variabel Terikat VB: Variabel Bebas | Hubungan antar variabel: | |
¡ªKekuatan Hubungan | Korelasi sederhana | ||
¡ªBentuk Hubungan | Regresi sederhana | ||
Prediksi | Regresi sederhana | ||
Sumbangan prediktor | Analisis kebersamaan | ||
2. | VT=1; interval VB>1; interval | Hubungan antar variabel: | |
¡ªKekuatan Hubungan | Korelasi ganda, parsial | ||
¡ªBentuk Hubungan | Regresi ganda | ||
Prediksi | Regresi ganda | ||
Sumbangan prediktor | Analisis Kebersamaan | ||
3. | VT=1; interval VB=1; nominal | Perbedaan efek Variabel bebas | Analisis varian satu jalan |
Perbedaan beberapa mean | Uji beda dua mean | ||
4. | VT=1; interval VB>1; nominal | Perbedaan efek Variabel bebas | Analisis varian multi jalan |
Kombinasi VB | Analisis varian multi jalan | ||
Perbedaan beberapa mean | Komparasi ganda (Metode Newman-Keuls Duncan) | ||
5. | VT≥1; interval VB≥1; ordinal | Perbedaan efek Variabel bebas | Analisis varian multi jalan. Prosedur: ubah data ordinal menjadi nominal |
Perbedaan beberapa mean | Komparasi Ganda. Prosedur: ubah data ordinal menjadi nominal | ||
Hubungan rank (jenjang) | Korelasi rank Spearman, korelasi rank Kendall. Prosedur: ubah data interval menjadi ordinal | ||
6. | VT≥1; ordinal VB≥1; interval | Perbedaan efek Variabel bebas | Analisis varian Friedmann. Prosedur: ubah data interval menjadi nominal |
Hubungan rank (peringkat) | Korelasi rank. Prosedur: ubah data interval menjadi ordinal |
4. Jenis Penelitian
Dalam memilih analisis statistik, kita juga dapat melihatnya dari apakah hanya penelitian deskriptif atau penelitian yang mengambil suatu kesimpulan (inferensial).
Jenis “ jenis data penelitian dapat digolongkan menjadi dua macam:
Data nominal, adalah data yang didapat dari hasil penghitungan dan pengkategorian.
Data kontinum, data yang didapat dari pengukuran. Data ini dapat dibagi lagi menjadi tiga macam; nominal, ordinal, dan interval/rasio.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Terapkan Analisis Statistik Tersebut dalam Penelitianmu
Analisis statistik dapat digunakan di bidang apapun, salah satunya adalah Data Science. Data Science adalah ilmu yang saat ini banyak diaplikasikan hampir di semua industri. Hal ini terjadi karena produksi data di dunia yang meningkat tajam dari waktu ke waktu, bahkan dalam satu hari dunia dapat memproduksi jutaan data. Salah satu profesi yang berkaitan dengan pengolahan data menggunakan metode statistika adalah Data Scientist. Di abad 21, profesi ini dinobatkan sebagai profesi terseksi di dunia. Tidak heran, profesi ini memiliki peluang kerja yang tinggi dengan gaji fantastis. Oleh karena itu, kini sudah banyak orang yang mulai serius untuk mempelajari Data Science.
Bagaimana? Tertarik menjadi Data Scientist? Kamu dapat memulai karir Data Scientist dengan kursus online di DQLab loh! Caranya sangat mudah, yaitu cukup SIGN UP di DQLab.id dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL! Yuk, mulai bangun portofolio datamu!
Penulis: Salsabila Miftah Rezkia
Editor: Annissa Widya Davita