Perbedaan Teknik Analisis Data Statistik dalam Teknik Pengolahan Data
Seringkali teknik analisis data dalam sebuah penelitian atau riset, variabel penelitian selalu menjadi pusat perhatian dan poros penting dalam melakukan analisis dan pengolahan data statistik. Hal ini dikarenakan variabel penelitian merupakan suatu hal penting yang perlu diperhatikan agar keputusan yang diambil oleh peneliti terbilang tepat dan efektif guna menjawab tujuan penelitian yang sudah disusun berdasarkan hasil penelitian. Biasanya penentuan variabel dikhususkan bergantung pada berapa banyak variabel yang diajukan dan memiliki indikasi pengaruh terhadap variabel yang akan dilihat pengaruhnya (variabel independen terhadap dependen). Dalam pengolahan data statistik, berapa banyaknya variabel yang diteliti akan mengikuti analisis data yang digunakan. Istilah tersebut dikenal dengan analisis univariat, bivariat dan multivariat. Sesuai dengan penamaannya, analisis univariat berfokus pada satu variabel. Lain perbedaannya dengan analisis univariat, analisis bivariat lebih menitikberatkan pada pengaruhnya antara dua variabel. Tidak pula ketinggalan, ada analisis multivariat untuk menganalisis lebih dari dua variabel. Bisa tiga variabel, empat atau bahkan enam hingga tujuh variabel. Penentuan variabel memang tergantung kepada seorang peneliti mau seberapa banyak variabel yang dianalisis tapi tentunya harus sejalan dengan tujuannya ya sahabat data.
Penggunaan pengolahan data statistik sesungguhnya bukan saja berperan hanya dalam analisis data, melainkan juga dalam menentukan sampel penelitian, merancang skema analisis, merumuskan hipotesis, dan menentukan metode pengumpulan data. Terkadang pengolahan data statistik berdasarkan banyaknya variabel yang ingin diteliti memiliki perlakuan pengolahan data yang berbeda-beda. Ada yang bisa langsung dianalisis hanya dengan bantuan tabel silang atau distribusi frekuensi. Namun, ada juga yang harus melewati beberapa asumsi asumsi yang harus dipenuhi tentunya. Biasanya dalam analisis multivariat yang diselesaikan menggunakan analisis regresi linear berganda patut diperhatikan dan harus memenuhi beberapa asumsi agar hasilnya valid dan sudah teruji. Maka dari itu, perlu diketahui dan didalami terlebih dahulu penggunaan pengolahan data statistik ini mulai dari analisis univariat, bivariat dan multivariat agar tidak salah kaprah dan keliru dalam melakukan analisis data. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang perbedaan teknik pengolahan data statistik univariat, bivariat dan multivariat yang biasanya digunakan dalam penelitian. Bagi kalian para pemula data tentunya artikel ini wajib untuk disimak dan diketahui sama-sama. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
1. Analisis Univariat
Analisis univariate adalah analisa yang dilakukan menganalisis tiap variabel dari hasil penelitian. Analisa univariat berfungsi untuk meringkas kumpulan data hasil pengukuran sedemikian rupa sehingga kumpulan data tersebut berubah menjadi informasi yang berguna. peringkasan tersebut dapat berupa ukuran statistik, tabel, grafik. Analisa univariat dilakukan masing“masing variabel yang diteliti.
Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data
2. Analisis Bivariat
Analisis Bivariate adalah analisis secara simultan dari dua variabel. Hal ini biasanya dilakukan untuk melihat apakah satu variabel, seperti jenis kelamin, adalah terkait dengan variabel lain, mungkin sikap terhadap pria maupun wanita kesetaraan. Analisis bivariate terdiri atas metode-metode statistik inferensial yang digunakan untuk menganalisis data dua variabel penelitian. Penelitian terhadap dua variabel biasanya mempunyai tujuan untuk mendeskripsikan distribusi data, menguji perbedaan dan mengukur hubungan antara dua variabel yang diteliti.
3. Analisis Multivariat
Analisis multivariat merupakan objek kajian pada statistika yang mempelajari perilaku dan hubungan antara dua atau lebih variabel. Dasar dari kajian ini adalah analisis korelasi dan analisis‚regresi untuk dua variabel. Prinsip yang sama kemudian dikembangkan untuk lebih dari dua variabel. Kompleksitas yang muncul akibat penambahan variabel dan tipenya (nominal, ordinal, atau rasional), serta teknik penyaringan informasi yang bisa diambil menjadi kajian pembahasannya.
4. Kategori Analisis Data Multivariat
Ada dua kategori teknik multivariat, masing-masing mengejar jenis hubungan yang berbeda dalam data dari analisis multivariat yaitu ketergantungan dan saling ketergantungan. Ketergantungan berhubungan dengan situasi sebab-akibat dan mencoba untuk melihat apakah satu set variabel dapat mendeskripsikan atau memprediksi nilai variabel lainnya. Saling ketergantungan mengacu pada interkorelasi struktural dan bertujuan untuk memahami pola yang mendasari data.
Ada beberapa model multivariat yang mampu menemukan hubungan tersebut, dan banyak faktor yang membedakannya. Salah satu faktor utama yang harus dipertimbangkan saat memilih teknik adalah sifat variabel data: dapat berupa metrik atau non-metrik.
Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif
5. Belajar Pengolahan Data Biar Makin Handal di DQLab Yuukk!
Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu gratis!
Dapatkan keuntungan-keuntungan yang didapatkan salah satunya tidak perlu install software tambahan. Karena kalian belajar secara langsung terhubung dengan live code editor dari device yang kalian gunakan. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, buruan SIGNUP Sekarang ya!
Penulis: Reyvan Maulid