Hipotesis dan Jenis Data dalam Penelitian

Hipotesis dan jenis data dalam penelitian perlu diketahui. Sahabat sekalian, pada kesempatan kali ini kita akan belajar untuk mengetahui hipotesis beserta jenis-jenis data penelitian. Sebelum kita bahas terkait hipotesis, dan jenis data dalam penelitian, maka perlu kita ketahui macam-macam statistik yang sering digunakan dalam penelitian. Secara umum, statistik dapat dibagi menjadi dua, pertama kita sebut dengan statistik deskriptif, kedua kita sebut dengan statistik analitik (inferensial).


1. Statistik Deskriptif

Prinsip dari statistik deskriptif adalah meneliti data dengan menitik beratkan pemahaman mendetile dari karateristik data yang dimiliki. Variabel yang dapat digunakan dapat berupa variabel kategorik, maupun numerik. Dalam variabel kategorik, biasanya dinyatakan dalam jumlah ataupun presentase yang di sajikan dalam bentuk tabel maupun grafik. Sedangkan pada variabel numerik, biasanya dinyatakan dalam parameter pemusatan, seperti mean, median, modus, maupun parameter penyebaran, seperti standard deviasi, varian, range, nilai maksumum, nilai minimal dan lain sebagainya.

Bacaan Lainnya

Contoh Statistik Deskriptif.
Pada sebuah kabupaten di Yogyakarta, diteliti berapa banyak yang menderita demam berdarah pada bulan Februari tahun 2017. Kemudian peneliti mengambil data dan menyajikan dalam prosentase setiap kabupaten di yogyakarta tanpa memberikan intervensi/perlakuan. misal dalam data hasil penelitian didapatkan data :

Sleman Bantul Kulonprogo Kota
23% 12% 54% 3%

Data tersebut menunjukkan adanya hasil penelitian, tanpa melakukan perlakuan yang dideskriptifkan (disajikan) oleh peneliti dalam bentuk tabel prosentase, maka penelitian tersebut termasuk jenis penelitian dengan statistif deskriptif.

2. Statistik Analitik (Inferensial)
Prinsip dari penelitian ini adalah dilakukannya perlakuan dimana nantinya akan membawa kesimpulan tentang hipotesis yang sebelumnya telah di buat. Untuk itu biasanya dalam penelitian statistik analitik, maka akan dilakukan uji hipotesis untuk menentukan ada atau tidaknya hubungan atau perbedaan yang diperoleh dari data pada sampel.

Contoh Statistik Analitik.
Sebuah penelitian meneliti apakah ada hubungan merokok dan tidak merokok terhadap tekanan darah dalam satuan mmHg. Maka dilakukan penelitian di satu kecamatan. Dengan hipotesis , terdapat perbedaan bermakna tekanan darah antara orang merokok dengan orang tidak merokok. Kemudian dilakukan uji hipotesis, dengan uji kolomogorov smirnov didapatkan P =0,45, dan selanjutnya di uji dengan uji statistik lainnya. Uji kolomogorof smirnov ini menunjukkan penelitian ini menggunakan statistik analitik.


UJI HIPOTESIS

Selanjutnya, kita perlu mengetahui terkait uji hipotesis dan kesalahan-kesalahan dalam uji hipotesis.

  • Uji Hipotesis adalah salah satu uji statistik dimana bertujuan untuk menentukan ada atau tidaknya hubungan atau perbedaan yang diperoleh dari data pada sampel. Hipotesis sendiri terbagi menjadi dua, Hipotesis nol (Ho), dan Hipotesis utama (H1).
  • Hipotesis Nol (Ho) adalah hipotesis bahwa tidak ada perbadaan atau tidak ada hubungan antar variabel. Sedangkan, hipotesis H1, adalah hipotesis bahwa terdapat perbedaan bermakna atau hubungan yang diperoleh dari data pada sampel.
  • Tujuan penelitian adalah menolak hipotesis nol Ho, dan menerima hipotesis H1, artinya membuktikan bahwa terdapat perbedaan atau hubungan antara dua atau lebih kelompok.
  • Batas kemaknaan uji hipotesis dinyatakan dalam nilai P. Nilai P berarti besarnya kemungkinan untuk mendapatkan hasil yang diperoleh atau hasil yang lebih ekstrem apabila hipotesis nol benar.

KESALAHAN DALAM UJI HIPOTESIS

Kesalahan dalam uji hipotesis dinyatakan dalam alfa dan beta. Alfa disebut juga kesalahan tipe 1, sedangkan beta disebut juga kesalahan tipe 2.

  • Kesalahan tipe 1 (Alfa) adalah besarnya peluang untuk menolak Ho pada suatu populasi, padahal di populasi Ho bernilai benar.
  • Kesalahan tipe 2 (Beta), adalah besarnya peluang untuk tidak menemukan perbedaan pada populasi padahal sebenarnya perbedaan itu ada.
  • Power adalah, kemampuan suatu uji hipotesis untuk menemukan perbedaan atau kita sebut asosiasi apabila memang terdapat perbedaan dalam populasi tersebut.

Untuk menentukan dan memahaminya, perhatikan tabel dibawah ini :

HIPOTESIS

Kondisi Dalam populasi
Berbeda/berhubungan Tidak berbeda/tidak berhubungan
Ho ditolak Positif Benar

(1-Beta)

(POWER)

Kesalahan tipe 1 (Alfa)

(Positif Palsu)

Ho diterima

Kesalahan tipe 2 (Beta)

(Negatif palsu_

Negatif Benar

(1-alfa)

Baik, pembaca sekalian. Setelah kita mengetahui jenis statistik dalam penelitian, dan uji hipotesis beserta tipe kesalahan, maka selanjutnya kita perlu mengetahui tipe dan karateristik data dalam penelitian. Hal ini sangat penting nantinya untuk menentukan jenis statistik apa yang perlu kita pilih dalam penelitian kita.


KARATERISTIK DATA VARIABEL

Secara umum, data variabel penelitian dibagi menjadi dua, yakni berupa data variabel skala kategorikal dan numerik. Data kategorikan, dibagi menjadi dua lagi yakni nominal dan ordinal, sedangkan skala data numerik dibagi lagi menjadi skala interval dan rasio.
Skala Kategorikal
1. Skala Nominal, adalah skala data yang tidak memiliki peringkat. Contohnya : jenis kelamin (Laki-laki-Perempuan), golongan darah (A, B, O, AB).
2. Skala Ordinal, adalah skala data yang mempunyai peringkat ataupun tingkatan level. Contohnya : Miskin-agak miskin-sedang-agak kaya-kaya, Besar-sedang-kecil.

Skala Numerik
1. Skala Interval adalah skala data yang tidak mempunyai nilai 0 alamiah. Contohnya Suhu tubuh, IQ seseorang. Tidak mungkin suhu tubuh seseorang 0 derajat, kecuali orangnya meninggal sehingga pada orang normal tidak memiliki suhu nol. Tidak mungkin IQ seseorang 0, sebodoh-bodohnya seseorang IQ nya tidaklah nol, walaupun dibawah 20 (pada retardasi mental sangat berat).
2. Skala Rasio adalah skala data yang mempunyai data nol alamiah. Contohnya : kadar kolesterol, kadar LDL, tinggi badan.

Untuk lebih memudahkan pemahaman, perhatikan tabel berikut ini :

Skala Data Variabel Definisi Contoh
Kategorikal
1.       Nominal Tidak berperingkat/tidak bertingkat Jenis kelamin, golongan darah
2.       Ordinal Berperingkat/ bertingkat Status ekonomi, ukuran benda
Numerik
1.       Interval Tidak punya nol alamiah Suhu tubuh, IQ seseorang
2.       Rasio Mempunyai nilai nol alamiah Kadar LDL, kadar kolesterol, tinggi Badan

Demikian sedikit pembahasan dan ilmu yang dapat kami sampaikan, semoga yang sedikit ini dapat kita fahami dan bermanfaat. Sampai berjumpa di artikel selanjutnya, jangan lupa dibagikan agar kebermanfaatan ilmunya lebih terasa bagi orang lain.


Referensi:
Sugiyono, 2011. Statistik Untuk Penelitian
Sudigdo et al, 2011. Dasar-Dasar Metodologi Penelitian Klinis

Baca Juga:  Isolasi DNA dengan Metode QIAamp dari Jaringan

Pos terkait

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *