Pemilihan Metode Statistik Skala Pengukuran

Pemilihan Metode Statistik terhadap alat statistika dalam penelitian kuantitatif sangat tergantung pada skala pengukuran dari variabel yang digunakan. Dalam analisis nantinya apakah menggunakan statistik parametrik atau statistik non parametrik. Bila dalam analisis kuantitatif tersebut dimana skala ukuran variabel adalah nominal atau ordinal umumnya menggunakan statistik non parametrik.

Apabila skala ukuran variabel yang digunakan adalah interval atau rasio maka statistik yang digunakan adalah statistik parametrik. Walaupun demikian untuk skala interval atau rasio dapat juga menggunakan alat statistik non parametrik namun banyak sekali kehilangan informasi yang dimiliki oleh data dengan skala interval dan rasio tersebut. Penggunaan statistik parametrik dan non parametrik untuk menganalisis data khususnya menguji hipotesis yang diajukan. Contoh statistik parametrik antara lain korelasi product moment, korelasi parsial, korelasi ganda, regresi, analisis varian dan sebagainya. Contoh statistik non parametrik adalah Chi kuadrat, Mann Whitney, Mc Memar, Cochran, Coefisien contingency, korelasi Rank Spearman, Kruskal Wallis, dan sebagainya.

Menurut sugiono (2003:147), hipotesis deskriptif yang akan diuji dengan statistik parametrik merupakan dugaan terhadap nilai dalam satu sampel dibandingkan dengan standar, sedangkan hipotesis deskriftif yang akan diuji dengan statistik non parametrik merupakan dugaan ada tidaknya perbedaan secara signifikan nilai antar kelompok dalam satu sampel. Hipotesis komparatif merupakan dugaan ada tidaknya perbedaan secara signifikan nilai-nilai 2 kelompok atau lebih.

Like - Bian Cari Metode statisti

Hipotesis asosiatif adalah dugaan terhadap ada tidaknya hubungan secara signifikan antara dua variabel atau lebih. Dibawah ini diberikan data yang berisi tentang penggunaan statistik parametrik dan non parametrik untuk menguji hipotesis. Hipotesis penelitian yang akan diuji dalam penelitian berkaitan erat dengan perumusan masalah yang diajukan walaupun tidak setiap penelitian harus ada hipotesisnya. Tetapi setiap penelitian harus merumuskan masalah. Pada tabel diatas yang memuat tentang teknik statistik belum lengkap terutama untuk mencari pengaruh (varian) tertentu terhadap varian variabel lain.

Untuk mencari pengaruh varian variabel dapat digunakan teknik statistik yaitu dengan menghitung besarnya koefisien determinasi. Koefisien determinasi dihitung dengan mengkuadratkan koefisien korelasi yang telah ditemukan dan selanjutnya dikalikan dengan seratus persen (100%).

Misalnya jika ditemukan korelasi positif dan signifikan antara variabel bebas dengan variabel terikat sebesar 0,80 ini berarti bahwa koefisien determinasi sama dengan 0,802 = 0,64. Jadi dapat disimpulkan bahwa varian yang terjadi pada variabel dependen 64% dapat dijelaskan melalui varians yang terjadi pada variabel bebas. Dan sisanya sebesar 36% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak masuk dalam model.

Interpretasi Hasil-Hasil Analisis Data Untuk interpretasi yang didasarkan atas statistik deskriptif khususnya tabulasi silang ada ketentuan atau aturan yang perlu diperhatikan. Jika diasumsikan ada satu variabel yang bertindak sebagai variabel pengaruh dan satunya lagi sebagai variabel terpengaruh maka arah perhitungan untuk tabulasi silang selalu dihitung searah dengan variabel pengaruhnya.

Dalam menginterpretasikan tabulasi silang tersebut dengan membandingkan angka persen pada sel tabel searah dengan variabel pengaruhnya.
Interpretasi hasil penelitian dilakukan untuk mencari makna dan implikasi yang lebih luas dari hasil-hasil penelitian. Interpretasi hasil analisis dapat dilakukan dengan dua cara yaitu sebagai berikut:
1. Interpretasi secara terbatas karena peneliti hanya melakukan interpretasi atas data dan hubungan yang ada dalam penelitiannya.
2. Peneliti mencoba mencari pengertian yang lebih luas tentang hasil-hasil yang telah didapatkannya dari analisis.

Interpretasi secara terbatas karena peneliti hanya melakukan interpretasi atas data dan hubungan yang ada dalam penelitiannya. Interpretasi ini dalam pengertian sempit tetapi paling sering dilakukan. Pada waktu menganalisis data penelitian, secara otomatis peneliti membuat interpretasi dimana analisis dan interpretasi yang dilakukan sangat erat hubungannya karena keduanya dilakukan hampir bersamaan. Apabila peneliti mencoba mencari pengertian yang lebih luas tentang hasil-hasil yang telah didapatkannya dari analisis. Hal ini dilakukan oleh peneliti dengan cara membandingkan hasil analisis dengan kesimpulan peneliti lain dan dengan menghubungkan kembali interpretasinya dengan teori. Tahap ini sangat penting dilakukan, namun sering tidak dilakukan oleh peneliti social. Misalnya suatu penelitian menggunakan teknik korelasi untuk mencari hubungan dua variabel.
Setelah dihitung diperoleh hasil koefisien korelasi yang cukup tinggi (r = 0,85) dengan tingkat signifikansi 0,001, tahap inilah yang dinamakan analisa. Proses analisa kemudian dilanjutkan dengan menginterpretasikan koefisien korelasi yang diperoleh tersebut. Dalam proses interpretasi ada serangkaian pertanyaan yang harus dijawab oleh seorang peneliti yaitu sebagai berikut ini:
1. Apakah arti koefisien korelasi 0,85 tersebut?
2. Apakah arti yang lebih luas dari penemuan tersebut bila dibandingkan dengan hasil penelitian-penelitian terdahulu?

Arti koefisien korelasi 0,85 ini adalah karena nilainya tinggi dan signifikan dapat dikatakan bahwa korelasi yang tinggi dapat disimpulkan bahwa hubungan yang tinggi antara variabel yang satu dengan variabel yang lainnya bukan terjadi secara kebetulan tetapi secara sistematis. Maka dapat dikatakan hipotesis tersebut didukung oleh observasi atau realitas, dengan demikian hasil ini dapat dikatakan mendukung teori dengan konsisten.
Pada garis besarnya analisis dalam penelitian sosial dapat dibagi kedalam dua (2) kelompok yaitu sebagai berikut:
1. Analisis untuk katagorikal.
2. Analisis untuk data bersambung.
Metode analisis dengan data katagorikal ini menggunakan metode tabulasi silang. Sedangkan data yang berkesinambungan biasanya menggunakan alat statistik seperti distribusi frekwensi, ukuran kecenderungan sentral, analisis perbedaan, analisis varians, analisis multivariat dan sebagainya.