Analisis regresi, korelasi, dan uji beda, Bagaimana cara memilih uji yang tepat?
Bagi seorang peneliti atau mahasiswa tingkat akhir yang sedang melakukan penelitian, menguasai metode analisis merupakan keharusan. Pemilihan metode analisis yang tepat akan menghindari kesalahan dalam pengambilan kesimpulan hasil penelitian.
Terdapat berbagai macam metode analisis data yang dapat dipilih oleh peneliti. Pemilihan metode analisis data disesuaikan dengan tujuan penelitian dan karakteristik data yang dikumpulkan.
Setiap tujuan penelitian akan berupaya dibuktikan melalui pengujian dan analisis terhadap data yang telah dikumpulkan. Oleh karena itu, untuk menjawab tujuan penelitian dapat disusun hipotesis penelitian.
Hipotesis penelitian dapat diuji melalui serangkaian aktivitas riset, baik penelitian eksperimen maupun penelitian survei. Selanjutnya peneliti perlu menyusun metode penelitian dan metode analisis sebelum mengumpulkan data.
Data yang telah dikumpulkan dan di tabulasi selanjutnya dianalisis menggunakan metode analisis yang tepat dan benar. Peneliti dapat membuat kriteria hipotesis statistik penelitian dalam hipotesis nol dan hipotesis alternatif.
Berdasarkan pengujian hipotesis statistik akan diperoleh kesimpulan hasil penelitian. Untuk menjamin kesimpulan hasil penelitian yang tepat, maka peneliti harus memenuhi kaidah-kaidah ilmiah dari seluruh rangkaian kegiatan riset.
Statistik inferensial: Uji asosiatif
Statistik inferensial paling sering digunakan oleh peneliti dalam menjawab hipotesis penelitian. Jika merujuk kembali pada teori statistik, statistik dapat dibagi menjadi statistik deskriptif dan statistik inferensial.
Merujuk pada yang telah saya sampaikan pada paragraf sebelumnya, dimana peneliti mengumpulkan data kemudian dianalisis untuk membuktikan penerimaan atau penolakan hipotesis nol, maka disebut dengan statistik inferensial.
Ada banyak sekali pilihan uji pada statistik inferensial. Namun demikian, ujian asosiatif merupakan yang paling sering dipilih oleh peneliti.
Uji asosiatif yang dimaksud meliputi uji pengaruh, uji hubungan, dan uji beda. Uji pengaruh sering diidentikkan dengan analisis regresi, sedangkan uji hubungan sering diidentikkan dengan analisis korelasi. Adapun untuk uji beda sering digambarkan dengan uji rata-rata (mean) atau uji t.
Mengingat pentingnya ketiga uji asosiatif tersebut, kita perlu paham dengan baik perbedaannya. Kapan uji tersebut dapat dilakukan dan asumsi apa saja yang perlu dipenuhi untuk menggunakan uji tersebut perlu dipahami dengan baik oleh peneliti.
Oleh karena itu, pada kesempatan ini saya akan mencoba mengulas mengenai ketiga uji asosiatif tersebut, yaitu analisis regresi, analisis korelasi, dan uji beda.
Analisis regresi
Analisis regresi merupakan analisis yang dapat digunakan untuk menguji pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lainnya. Dalam analisis regresi dapat dibagi menjadi dua yaitu analisis regresi linier dan analisis regresi non linier.
Seperti yang sudah kita ketahui pada berbagai publikasi yang ada, analisis regresi linier paling sering digunakan oleh peneliti.
Analisis regresi linier juga terdapat beberapa pilihan uji yang disesuaikan dengan karakteristik data yang dikumpulkan. Analisis regresi linier metode Ordinary Least Square sering digunakan oleh peneliti.
Pada analisis regresi linier metode OLS terdapat beberapa asumsi yang harus dipenuhi oleh peneliti, misalnya pada data cross section perlu uji normalitas residual, uji heteroskedastisitas, multikolinearitas, dan uji linieritas. Pada data time series juga perlu dilakukan uji autokorelasi.
Regresi linier dengan metode OLS berpotensi dapat digunakan jika skala pengukuran datanya merupakan skala interval dan rasio. Jika skala pengukuran datanya merupakan skala nominal dan ordinal, maka peneliti dapat mempertimbangkan untuk menggunakan uji non parametrik.
Uji alternatif regresi yang dapat dipilih diantaranya regresi logistik, regresi ordinal, dan uji lain untuk variabel-variabel non parametrik.
Dalam metode OLS, analisis regresi linier dapat dibagi menjadi regresi linier sederhana dan analisis regresi linear berganda. Perbedaan keduanya ada pada jumlah variabel bebas yang digunakan.
Jika jumlah variabel bebas yang digunakan dalam persamaan lebih dari dua atau sama dengan dua, maka disebut dengan regresi linier berganda. Sebaliknya jika hanya terdiri dari satu variabel bebas maka disebut dengan regresi linier sederhana.
Berdasarkan yang saya sampaikan pada paragraf sebelumnya, regresi linier ditujukan untuk menguji pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Oleh karena itu peneliti perlu menyusun spesifikasi persamaan variabel apa yang termasuk dalam variabel terikat dan yang masuk dalam variabel bebas.
Selanjutnya peneliti perlu menentukan skala pengukuran dari variabel yang digunakan baik variabel bebas maupun variabel terikat. Hal ini digunakan untuk interpretasi hasil koefisien estimasi yang diperoleh.
Analisis korelasi
Berbeda dengan analisis regresi, analisis korelasi ditujukan untuk menguji hubungan antar variabel. Jika sebelumnya pada analisis regresi terdapat variabel terikat dan variabel bebas, pada analisis korelasi sudah tidak menggunakan kedua jenis variabel tersebut.
Pada intinya, analisis korelasi untuk menguji hubungan variabel secara dua arah. Adapun pada analisis regresi menguji pengaruh satu arah.
Contoh, jika peneliti menguji korelasi variabel A dan variabel B, maka dapat diinterpretasikan bahwa A berhubungan dengan B. Selain itu, juga dapat diinterpretasikan bahwa B berhubungan dengan A. Ini yang dimaksud dengan hubungan dua arah.
Adapun jika dibandingkan dengan analisis regresi, misalkan A berpengaruh terhadap B. Namun, B belum tentu berpengaruh terhadap A. Inilah contoh dari uji asosiasi satu arah.
Baik, jadi sekarang kita sudah dapat memahami bahwa dalam analisis korelasi dilakukan pengujian hubungan dua arah.
Selanjutnya, apakah uji korelasi juga ada beberapa pilihan? Ya, sama seperti halnya analisis yang lain, analisis korelasi juga terdapat beberapa pilihan uji disesuaikan dengan tujuan penelitian dan karakteristik data.
Dalam uji korelasi juga dapat dibagi menjadi uji korelasi parsial dan uji korelasi berganda. Uji korelasi parsial merupakan analisis yang paling sering digunakan oleh peneliti.
Untuk pengukuran variabel dengan skala interval atau rasio, peneliti dapat mempertimbangkan untuk menggunakan korelasi pearson.
Adapun jika skala pengukurannya non parametrik (berskala nominal atau ordinal), maka peneliti dapat memilih uji untuk variabel non parametrik.
Contohnya jika peneliti menggunakan skala ordinal, dapat mempertimbangkan menggunakan korelasi rank spearman atau Kendal tau. Jika skala pengukurannya nominal, peneliti dapat mempertimbangkan uji Chi square.
Oleh karena itu, skala pengukuran data, baik skala nominal, ordinal, interval, dan rasio akan menentukan pilihan uji korelasi yang tepat.
Uji beda
Uji asosiatif yang ketiga adalah uji beda. Uji beda ditujukan untuk mengetahui perbedaan nilai rata-rata (mean) antar variabel yang diuji. Skala pengukuran data juga akan menentukan perbedaan pada uji beda yang dipilih.
Selain itu, uji beda dapat dilakukan pada dua kelompok sampel atau lebih dari dua kelompok sampel. Uji beda pada dua kelompok sampel dikenal dengan uji t. Sementara itu, uji beda pada lebih dari dua kelompok sampel dapat menggunakan uji one way Anova.
Pada uji t maupun one way Anova, terdapat asumsi-asumsi yang perlu dipenuhi. Uji t dilakukan untuk menguji nilai rata-rata dua kelompok sampel dengan asumsi data terdistribusi normal.
Variabel yang diukur dengan skala interval dan rasio dapat mempertimbangkan untuk menggunakan uji t. Sementara itu, pada variabel non parametrik (skala nominal dan ordinal) dapat mempertimbangkan untuk menggunakan uji beda pada variabel-variabel non parametrik.
Pada uji one way Anova, selain data terdistribusi normal, juga perlu memenuhi asumsi homogenitas. Dengan demikian, tujuan penelitian dan karakteristik skala pengukuran data akan menentukan pilihan uji beda yang tepat.
Kesimpulan
Berdasarkan yang telah saya sampaikan pada subbab-subbab sebelumnya, uji asosiatif meliputi analisis regresi, korelasi, dan uji beda sering digunakan oleh peneliti.
Analisis regresi ditujukan untuk menguji pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Adapun analisis korelasi ditujukan untuk menguji hubungan antar variabel, dan uji beda ditujukan untuk menguji perbedaan rata-rata (mean) variabel.
Tujuan penelitian dan skala pengukuran data akan menentukan pilihan uji asosiatif yang tepat. Peneliti dapat mendeteksi secara mandiri pilihan uji yang tepat sesuai dengan tujuan penelitian dan skala data pengukuran.
Beberapa video tutorial akan semakin memperjelas mengenai bagaimana cara analisis regresi, korelasi, dan uji beda. Di sini saya akan merekomendasikan sebuah channel edukasi KANDA DATA yang banyak membahas mengenai tutorial analisis regresi, korelasi, dan uji beda beserta cara interpretasinya.
Untuk terus mendapatkan notifikasi video edukasi terbaru dari channel KANDA DATA, silahkan bisa subscribe dan aktifkan loncengnya. Nanti jika ada video edukasi terbaru, akan ada notifikasi di gadget kita.
Semoga yang saya sampaikan pada kesempatan ini dapat bermanfaat dan menambah wawasan untuk sobat semuanya. Sampai jumpa pada artikel edukasi berikutnya.
Posting Komentar untuk "Analisis regresi, korelasi, dan uji beda, Bagaimana cara memilih uji yang tepat?"