STATISTIK DESKRIPTIF DAN INFERENSIAL
INFERENSIAL
STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK
JUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS
KONSEP DASAR PENGUJIAN HIPOTESIS
Kegiatan dalam analisis data adalah mengelompokkan data berdasarkan variable dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variable dari seluruh responden, menyajikan data tiap variable yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah dilakukan.
Analisis data : Statistik deskriptif dan statistik inferensial.
Statistika Inferensial meliputi : statistika INFERENSIAL
Statistika deskriptif : statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum.
Statistika deskriptif : penyajian data melalui table, grafik, diagram lingkaran, pictogram, perhitungan modus, median, mean, desil, persentil, penyebaran data melalui
Statistika inferensial (statistika induktif atau statistika probabilitas) : teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi.
Statistik ini akan cocok digunakan bila sampel diambil dari populasi yang jelas dan teknik pengambilan sampel dari populasi itu dilakukan secara random.
Statistik probabilitas karena kesimpulan yang diberlakukan untuk populasi berdasarkan data sampel itu kebenarannya
B. STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK
Statistik parametrik digunakan untuk menguji parameter populasi melalui statistik atau menguji ukuran populasi melalui data sampel.
Statistika non parametrik tidak menguji parameter populasi tetapi menguji distribusi.
Statistika parametrik mengasumsikan bahwa populasi berdistribusi normal sedangkan statistika non parametrik tidak
Statistika parametrik kebanyakan untuk menganalisis data interval dan rasio sedangkan statistika non parametrik kebanyakan digunakan untuk menganalisis data nominal atau ordinal.
Untuk menguji hipotesis dalam penelitian kuantitatif yang menggunakan statistik, ada dua hal utama yang harus diperhatikan yaitu macam data dan bentuk hipotesis yang diajukan.
Macam data : data nominal, ordinal, interval atau rasio
Bentuk hipotesis : hipotesis deskriptif, hipotesis komparatif dan hipotesis asosiatif.
Dalam hipótesis komparatif dibedakan menjadi dua
yaitu komparatif untuk dua sampel dan lebih dari dua sampel.
Untuk menguji hipotesis deskriptif satu sampel bila digunakan datanya berbentuk nominal maka digunakan teknik statistik :
Binomial
Chikuadrat satu sampel
Untuk menguji hipotesis deskriptif satu sampel bila datanya berbentuk ordinal maka digunakan teknik statistik : Run Test
Untuk menguji hipotesis deskriptif satu variabel bila datanya berbentuk interval atau ratio maka digunakan t-test satu sampel
Untuk menguji hipotesis komparatif dua sampel yang berpasangan bila datanya berbentuk nominal digunakan teknik statistik : McNemar
Untuk menguji hipotesis komparatif dua sampel berpasangan bila datanya berbentuk ordinal digunakan teknik statistik :
Sign test
Wilcoxon matched pairs
Untuk menguji hipotesis komparatif dua sampel berpasangan bila datanya berbentuk interval atau ratio digunakan t- test dua sampel
Untuk menguji hipotesis komparatif dua
sampel independen baik datanya berbentuk
nominal digunakan teknik statistik : Fisher exact probability
Chikuadrat Dua sampel
Untuk menguji hipotesis komparatif dua
sampel independen bila datanya berbentuk
ordinal digunakan teknik statistik : Median Test
Mann-Whitney U Test
Kolmogorov Smirnov
Wald-Wolfowitz
Untuk menguji hipotesis kompartif dua sampel
berpasangan bila datanya berbentuk interval dan ratio digunakan t-test sampel berpasangan. Untuk menguji hipotesis komparatif k sampel berpasangan bila datanya berbentuk nominal digunakan teknik statistik : Chocran Q
Untuk menguji hipotesis komparatif k sampel berpasangan bila datanya berbentuk ordinal digunakan teknik statistik : Friedman Two-way Anova
Untuk menguji hipotesis komparatif sampel berpasangan bila datanya berbentuk interval atau ratio digunakan analisis variansi satu
jalan maupun dua jalan (One way dan Two
Way Anova) Untuk menguji hipotesis komparatif k sampel
independen bila datanya berbentuk nominal
Untuk menguji hipotesis komparatif k sampel independen bila datanya berbentuk ordinal digunakan teknik statistik :
Median Extension
Kruskal-Wallis One Way Anova
Untuk menguji hipotesis hubungan assosiatif/hubungan korelasi bila datanya berbentuk nominal digunakan teknik statistik : Koefisien kontingensi
Untuk menguji hipotesis asosiatif/hubungan korelasi bila datanya berbentuk ordinal digunakan teknik statistik :
Koefisien korelasi spearman rank
Untuk menguji hipotesis asosiatif/hubungan bila datanya berbentuk interval atau ratio digunakan :
Koefisien Produk Momen : untuk menguji hipotesis hubungan antara satu variabel independen dengan satu dependen
Korelasi ganda bila untuk menguji hipotesis tentang hubungan dua variabel independen atau lebih secara bersama-sama dengan satu variabel dependen
Korelasi parsial digunakan untuk menguji hipotesis hubungan antara dua variabel atau lebih bila terdapat variabel yang dikendalikan
Analisis regresi digunakan untuk melakukan prediksi,
bagaimana perubahan nilai variabel dependen bila
nilai variabel independen dinaikkan atau diturunkan nilainya (dimanipulasi)C. JUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS
Judul penelitian : Pengaruh kecerdasan emotional
terhadap prestasi pegawai di pemerintah propinsi
Madukara Paradigma :
Kecerdasan Emosional - Prestasi Kerja Pegawai
Misalkanya koefisien korelasi 0,7 maka koefisien determinasinya 0,49 artinya bahwa variasi yang
terjadi pada variable prestasi kerja pegawai 49 %
dapat dijelaskan melalui variasi yang terjadi pada
kecerdasan emotional pegawai sedangkan sisanya 51 % ditentukan oleh factor di luar variable kecerdasan emotional seperti IQ, kedisiplinan dll. Korelasi positif antara kecerdasan emotional dengan
Rumusan masalah, hipotesis dan teknik statistik untuk analisis data
Rumusan masalah :
1. Berapakah rata-rata kecerdasan emosional pegawai di propinsi Madukara ?
2. Berapakah rata-rata prestasi kerja pegawai ?
3. Adakah hubungan positif dan signifikan antara kecerdasan emotional pegawai dengan prestasi kerja ?
4. Bagaimana pengaruh kecerdasan Hipotesis :
1. Kecerdasan emosional pegawai di pemerintahan
propinsi Madukara paling tinggi 150 2. Prestasi kerja pegawai pemerintah propinsi
Madukara paling tinggi 140 atau 70 % dari kriteria
yang diharapkan
(kriteria prestasi kerja pegawai paling tinggi misalnya
200)
3. Terdapat hubungan yang positif dan signifikan
antara kecerdasan emotional dengan prestasi kerja
pegawai
4. Kecerdasan emotional berpengaruh positif terhadap prestasi kerja pegawai Statistik untuk uji hipotesis :
1. Teknik statistik yang digunakan untuk menguji
hipotesis dapat dilihat pada Tabel 8.1. Data yang
terkumpul adalah ratio. Bentuk hipotesisnya adalah deskriptif maka teknik uji untuk hipotesis no 1 dan no 2 adalah sama yaitu : t-test (untuk satu sampel).
3. Data kedua variabel adalah data ratio, oleh
karena itu teknik statistik yang digunakan untuk
menguji hipotesis adalah : Korelasi Pearson Product Moment.
D. KONSEP DASAR PENGUJIAN HIPOTESIS
Hipotesis diartikan sebagai jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian. Kebenaran dari hipotesis itu harus dibuktikan melalui data yang terkumpul.
Secara statistik hipotesis adalah pernyataan mengenai keadaan parameter yang akan diuji kebenarannya berdasarkan data yang diperoleh dari sampel penelitian (statistik).
Taraf kesalahan : Pada dasarnya menguji hipotesis adalah menaksir parameter populasi berdasarkan data sampel.
Terdapat dua cara menaksir yaitu taksiran titik dan taksiran interval.
Taksiran titik : suatu taksiran parameter populasi berdasarkan satu nilai dari rata-rata data sampel.
Taksiran interval : suatu taksiran parameter populasi berdasarkan nilai interval rata-rata data sampel.
Menaksir parameter populasi menggunakan nilai tunggal (point estimate) akan mempunyai resiko kesalahan yang lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan interval estimate.
Makin besar interval taksirannya maka akan semakin kecil kesalahannya.
Dua kesalahan dalam menguji hipotesis
Dalam menaksir parameter populasi berdasarkan data sampel, kemungkinan akan terdapat dua kesalahan yaitu :
Kesalahan tipe I adalah suatu kesalahan bila menolak hipotesis nol H0 yang benar. Dalam hal ini tingkat kesalahan dinyatakan dengan .
Kesalahan tipe II adalah kesalahan bila menerima hipotesis yang salah (seharusnya ditolak). Tingkat kesalahan untuk ini dinyatakan dengan . Hubungan antara keputusan menolak atau
menerima hipotesis dapat dijelaskan sebagai
berikut : Keputusan menerima hipotesis nol yang benar berarti tidak membuat kesalahan.
Keputusan menerima hipotesis nol yang salah berarti terjadi kesalahan tipe II ().
Keputusan menolak hipotesis yang benar berarti terjadi kesalahan tipe I ().
Keputusan menolak hipotesis nol yang salah
berarti tidak membuat kesalahan.
Dalam pengujian hipotesis kebanyakan digunakan
kesalahan tipe I yaitu berapa persen kesalahan untuk menolak Ho yang benar (yangMacam Pengujian Hipotesis
Uji Dua Pihak (Two tail Test) : digunakan bila hipotesis nol Ho berbunyi sama dengan dan hipotesis alternatifnya Ha berbunyi “tidak sama dengan”.
Uji Pihak Kiri : digunakan bila hipotesis nol Ho berbunyi “lebih besar atau sama dengan ” ( ) dan hipotesis alternatifnya Ha berbunyi ”lebih kecil” ( < ).
Uji Pihak Kanan : digunakan apabila hipotesis nol Ho berbunyi “lebih kecil atau sama dengan ( ) dan hipotesis alternatifnya Ha berbunyi “lebih besar “ ( > ).
Dalam uji dua pihak taraf kesalahan dibagi menjadi dua