[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 14 Jam 43 Menit 48 Detik 

Simak Teknik Jitu Pengumpulan Data Kuantitatif!

Belajar Data Science di Rumah 24-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0d05b7f2aeee7f56d7e5e047cb827a8e_x_Thumbnail800.jpg

Metode kuantitatif menekankan pengukuran objektif dan analisis statistik, matematis, atau numerik dari data yang dikumpulkan melalui jajak pendapat, kuesioner, dan survei, atau dengan memanipulasi data statistik yang sudah ada sebelumnya menggunakan teknik komputasi. Penelitian kuantitatif berfokus pada pengumpulan data numerik dan menggeneralisasikannya ke seluruh kelompok orang atau untuk menjelaskan fenomena tertentu. Tujuan sahabat data dalam melakukan studi penelitian kuantitatif adalah untuk menentukan hubungan antara satu hal (variabel independen) dan lainnya (variabel dependen atau hasil) dalam suatu populasi. Desain penelitian kuantitatif baik deskriptif (subyek biasanya diukur sekali) atau eksperimen (subyek diukur sebelum dan setelah pengobatan). Sebuah studi deskriptif hanya menetapkan hubungan antar variabel; sebuah studi eksperimental menetapkan kausalitas.


Penelitian kuantitatif berkaitan dengan angka, logika, dan sikap objektif. Penelitian kuantitatif berfokus pada data numerik dan tidak berubah dan detail, penalaran konvergen daripada penalaran divergen (yaitu, generasi berbagai ide tentang masalah penelitian secara spontan, mengalir bebas). Sebelum merancang studi penelitian kuantitatif, sahabat data harus memutuskan apakah itu akan deskriptif atau eksperimental karena ini akan menentukan bagaimana sahabat data mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan hasilnya. Sebuah studi deskriptif diatur oleh aturan-aturan berikut: subyek umumnya diukur sekali; tujuannya adalah untuk hanya membangun hubungan antar variabel; dan, penelitian ini dapat mencakup populasi sampel ratusan atau ribuan subjek untuk memastikan bahwa perkiraan yang valid dari hubungan umum antara variabel telah diperoleh. Desain eksperimen mencakup subjek yang diukur sebelum dan sesudah perlakuan tertentu, populasi sampel mungkin sangat kecil dan dipilih secara sengaja, dan dimaksudkan untuk menetapkan kausalitas antar variabel.


Nah, yuk perhatikan bagaimana cara mengkoleksi data kuantitatif untuk penelitianmu!


1. Sampling Probabilitas

Sebuah teori probabilitas digunakan untuk menyaring individu dari populasi dan membuat sampel dalam sampling probabilitas. Partisipan sampel dipilih melalui proses seleksi acak. Setiap anggota audiens target memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih dalam sampel.

  • Pengambilan sampel acak sederhana: Seperti namanya, pengambilan sampel acak sederhana tidak lain adalah pemilihan elemen secara acak untuk sampel. Teknik pengambilan sampel ini diterapkan di mana populasi sasaran cukup besar.

  • Stratified random sampling: Dalam metode stratified random sampling, populasi yang besar dibagi menjadi beberapa kelompok (strata), dan anggota sampel dipilih secara acak dari strata ini. Berbagai strata terpisah idealnya tidak tumpang tindih satu sama lain.

  • Pengambilan sampel cluster: Pengambilan sampel cluster adalah metode pengambilan sampel probabilitas yang menggunakan segmen utama yang dibagi menjadi beberapa cluster, biasanya menggunakan parameter segmentasi geografis dan demografis.

  • Pengambilan sampel sistematis: Pengambilan sampel sistematik adalah teknik di mana titik awal sampel dipilih secara acak, dan semua elemen lainnya dipilih menggunakan interval tetap. Interval ini dihitung dengan membagi ukuran populasi dengan ukuran sampel target.


Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data


2. Bukan Samping dengan Probabilitas

Pengambilan sampel non-probabilitas adalah di mana pengetahuan dan pengalaman peneliti digunakan untuk membuat sampel. Karena keterlibatan peneliti, tidak semua anggota populasi sasaran memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi bagian sampel.

  • Convenience sampling: Dalam convenience sampling, elemen sampel dipilih hanya karena satu alasan utama: kedekatannya dengan peneliti. Sampel ini cepat dan mudah diterapkan karena tidak ada parameter seleksi lain yang terlibat.

  • Consecutive sampling: Consecutive sampling sangat mirip dengan convenience sampling, kecuali fakta bahwa peneliti dapat memilih satu elemen atau sekelompok sampel dan melakukan penelitian secara berurutan selama periode yang signifikan dan kemudian melakukan proses yang sama dengan sampel lainnya.

  • Pengambilan sampel kuota: Dengan menggunakan pengambilan sampel kuota, peneliti dapat memilih elemen menggunakan pengetahuan mereka tentang sifat dan kepribadian target untuk membentuk strata. Anggota dari berbagai strata kemudian dapat dipilih untuk menjadi bagian dari sampel sesuai pemahaman peneliti.

  • Pengambilan sampel bola salju: Pengambilan sampel bola salju dilakukan dengan audiens sasaran, yang sulit dihubungi dan mendapatkan informasi. Ini populer dalam kasus di mana audiens target untuk penelitian jarang disatukan.

  • Judgmental sampling: Judgmental sampling adalah metode pengambilan sampel non-probabilitas di mana sampel dibuat hanya berdasarkan pengalaman dan keterampilan peneliti.


3. Menggunakan survei untuk penelitian kuantitatif primer

Survei didefinisikan sebagai metode penelitian yang digunakan untuk mengumpulkan data dari kelompok responden yang telah ditentukan sebelumnya untuk mendapatkan informasi dan wawasan tentang berbagai topik yang diminati. Kemudahan penyebaran survei dan banyaknya orang yang dapat dijangkau tergantung pada waktu penelitian dan tujuan penelitian menjadikannya salah satu aspek terpenting dalam melakukan penelitian hasil kuantitatif.


4. Tingkat pengukuran dasar skala nominal, ordinal, interval dan rasio

Ada empat skala pengukuran yang mendasar untuk membuat pertanyaan pilihan ganda dalam survei. Mereka adalah skala pengukuran nominal, ordinal, interval, dan rasio tanpa dasar-dasarnya, tidak ada pertanyaan pilihan ganda yang dapat dibuat. Oleh karena itu, sangat penting untuk memahami tingkat pengukuran ini untuk dapat mengembangkan survei yang kuat.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Belajar Data Analis From 0 To Hero!

Hi Sahabat Data, ada track data analis yang melatih kamu dalam menentukan langkah langkah melakukan analisa data dengan tepat bersama DQLab . Belajar mengolah data dengan data industri dengan mudah dan anti ribet. Mulai dari pengenalan hingga pengolahan data tingkat advanced. Yuk kapan lagi belajar anti ribet dengan live code editor dan mudah dimengerti. Lakukan registrasi sekarang!


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!