STATISTIK DESKRIPTIF DAN
INFERENSIAL
STATISTIK PARAMETRIK DAN NON
PARAMETRIK
JUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK
YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS
KONSEP DASAR PENGUJIAN
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
A. STATISTIK DESKRIPTIF DAN
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
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 menuntut terpenuhinya banyak asumsi
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.
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 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
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
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 digunakan teknik statistik : Chikuadrat k
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
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 prestasi kerja sebesar 0,7 artinya makin tinggi
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
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.
Biasanya dalam penelitian, kesalahan taksiran
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
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 (yang
Macam 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
yaitu yang terletak pada pihak kiri dan kanan. Harga setengah ( /2 ) sedangkan pada uji satu pihak (kanan
maupun kiri) harga terletak pada satu pihak saja yaitu terletak di pihak kanan saja atau kiri saja, taraf
