Perbedaan hipotesis statistik pada analisis regresi linier, korelasi, dan uji t
Penyusunan hipotesis merupakan salah satu tahapan penting dalam suatu aktivitas riset. Bahkan dalam penyusunan proposal, peneliti umumnya akan menyusun hipotesis penelitian. Untuk menguji hipotesis penelitian tersebut, peneliti perlu melakukan suatu rangkaian aktivitas ilmiah berbasis riset.
Rangkaian aktivitas ilmiah tersebut meliputi penyusunan proposal penelitian, seminar usulan penelitian untuk memperoleh masukan, pengumpulan data, analisis data, dan pengujian hipotesis untuk memperoleh kesimpulan penelitian.
Jika kita telisik lebih dalam, beberapa sumber menyatakan bahwa hipotesis itu adalah kesimpulan sementara dari suatu penelitian. Selanjutnya, hipotesis tersebut perlu dibuktikan melalui suatu rangkaian aktivitas riset seperti yang sudah saya sebutkan tadi.
Pertanyaan selanjutnya adalah bagaimana peneliti menguji hipotesis penelitian? Untuk melakukan pengujian hipotesis penelitian, peneliti dapat menyusun hipotesis statistik. Selanjutnya hipotesis statistik ini diuji berdasarkan kriteria penerimaan hipotesis.
Pada artikel terdahulu, saya telah menulis bahwa uji asosiatif yang paling sering digunakan oleh peneliti yaitu uji pengaruh, uji hubungan, dan uji beda. Tentunya dalam penyusunan hipotesis statistik diantara ketiga uji asosiatif tersebut akan menunjukkan perbedaan.
Mengingat pentingnya pemahaman hipotesis statistik bagi peneliti, maka pada kesempatan ini saya akan mengulas mengenai perbedaan hipotesis statistik pada analisis regresi linier, uji korelasi, dan uji beda untuk 2 kelompok sampel.
Hipotesis statistik
Hipotesis statistik dalam penelitian dapat dibagi menjadi 2, yaitu hipotesis nol dan hipotesis alternatif. Ciri khas penulisan hipotesis statistik ini ditulis secara berpasangan.
Jika peneliti telah menulis hipotesis nol, maka selanjutnya peneliti perlu menuliskan hipotesis alternatif sebagai pasangannya.
Hipotesis nol sering dinotasikan dengan Ho, sedangkan hipotesis alternatif sering dinotasikan dengan Ha atau H1.
Mengapa dalam penulisan hipotesis statistik perlu dibuat secara berpasangan? Alasan utamanya yaitu bahwa dalam uji hipotesis statistik yang diuji adalah hipotesis nolnya.
Dalam uji hipotesis nol, bisa terjadi dua kondisi. Bisa saja kita menerima hipotesis nol, atau menolak hipotesis nol. Jika menerima hipotesis nol, maka kesimpulannya yaitu statement yang hipotesis nol tersebut.
Adapun jika berdasarkan hasil pengujian ternyata hipotesis nol ditolak, maka kita akan menerima hipotesis alternatifnya. Oleh karena itu, kesimpulannya menggunakan statement yang ada pada hipotesis alternatifnya.
Kaitan hipotesis statistik dengan tujuan penelitian
Setelah memahami mengenai penyusunan hipotesis statistik, selanjutnya saya akan mengulas mengenai kaitan hipotesis statistik dengan tujuan penelitian. Hal ini penting untuk diketahui karena hipotesis statistik erat kaiatannya dengan tujuan penelitian.
Filosofinya, ketika peneliti melakukan suatu penelitian, sudah pasti ada tujuan penelitian yang hendak dicapai. Tujuan penelitian disusun berdasarkan research question yang diperoleh berdasarkan perumusan masalah penelitian.
Untuk menjawab tujuan penelitian, peneliti perlu menyusun metode penelitian dan metode analisis data. Penyusun metode penelitian dan metode analisis ini dilakukan untuk menguji hipotesis penelitian.
Hipotesis penelitian ini dapat disusun dalam hipotesis statistik untuk mempermudah dalam pengujian hipotesis. Setiap tujuan penelitian dapat dibuatkan hipotesis statistiknya.
Apakah setiap tujuan penelitian harus ada hipotesis statistiknya? Jika tujuannya adalah mengulas dengan statistik inferensial, maka hipotesis statistik perlu dituliskan secara jelas.
Sebaliknya, jika tujuan penelitiannya mengulas statistik deskriptif maka hipotesis statistik boleh tidak dituliskan.
Hipotesis statistik pada analisis regresi linier
Analisis regresi linier ditujukan untuk mengamati pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika peneliti memilih untuk menggunakan uji asosiatif regresi linear maka perlu dirumuskan hipotesis statistiknya.
Sebagai contoh, seorang peneliti mengamati pengaruh biaya iklan dan jumlah staf marketing terhadap penjualan produk.
Berdasarkan contoh ini, kita dapat menyimpulkan bahwa peneliti tersebut menggunakan regresi linier berganda. Selain itu, sudah jelas bahwa tujuan penelitian tersebut dirumuskan untuk mengetahui pengaruh biaya iklan dan jumlah staf marketing terhadap penjualan produk.
Selanjutnya, peneliti dapat menyusun hipotesis bahwa biaya iklan dan jumlah staf marketing berpengaruh nyata terhadap penjualan produk. Peneliti dapat menulis hipotesis penelitian tersebut dalam hipotesis statistik sebagai berikut:
Ho: Biaya iklan dan jumlah staf marketing tidak berpengaruh nyata terhadap penjualan produk
Ha: Biaya iklan dan jumlah staf marketing berpengaruh nyata terhadap penjualan produk
Selain itu peneliti juga dapat menyusun hipotesis statistik pengaruh parsial masing-masing variabel sebagai berikut:
Ho: Biaya iklan secara parsial tidak berpengaruh nyata terhadap penjualan produk
Ha: Biaya iklan secara parsial berpengaruh nyata terhadap penjualan produk
Ho: Jumlah staf marketing secara parsial tidak berpengaruh nyata terhadap penjualan produk
Ha: Jumlah staf marketing secara parsial berpengaruh nyata terhadap penjualan produk
Peneliti dapat menuliskan notasi penulisan hipotesis statistik pada analisis regresi linier mengikuti bentuk umum dari yang ada di pada buku statistik. Umumnya notasi yang digunakan pada hipotesis statistik pada analisis regresi menggunakan beta (β).
Hipotesis statistik pada analisis korelasi
Analisis korelasi ditujukan untuk menguji hubungan antar variabel. Pada analisis korelasi uji asosiatif nya bersifat ke dua arah.
Contohnya, misalkan A berhubungan dengan B, maka dapat dikatakan bahwa B juga berhubungan dengan A. Hal ini berbeda dengan analisis regresi linier dimana jika A berpengaruh terhadap B, maka belum tentu B juga berpengaruh terhadap A.
Analisis korelasi dapat dibagi menjadi analisis korelasi parsial dan analisis korelasi berganda. Analisis korelasi parsial merupakan analisis korelasi yang paling sering digunakan oleh peneliti.
Contoh kasus, misalkan seorang peneliti melakukan suatu penelitian dengan tujuan untuk mengetahui hubungan antara kompetensi dengan kinerja usaha.
Peneliti tersebut dapat menyusun hipotesis penelitian bahwa kompetensi memiliki hubungan nyata dengan kinerja usaha. Notasi statistik yang sering digunakan pada analisis korelasi menggunakan rho (ρ). Selanjutnya hipotesis penelitian ini dapat dirumuskan dalam hipotesis statistik sebagai berikut:
Ho: Kompetensi tidak memiliki hubungan yang nyata dengan kinerja usaha
H1: Kompetensi memiliki hubungan yang nyata dengan kinerja usaha
Hipotesis statistik pada uji t
Uji t merupakan uji yang digunakan oleh peneliti untuk menguji perbedaan rata-rata (mean) dari dua kelompok sampel. Uji t dapat berupa uji t untuk sampel berpasangan (paired t test) dan uji t untuk sampel yang saling bebas (independent t test).
Batasan penggunaan uji t adalah hanya digunakan pada dua kelompok sampel dengan asumsi data terdistribusi normal. Adapun untuk uji beda lebih dari dua kelompok sampel dapat menggunakan uji one way ANOVA.
Contoh kasus, seorang peneliti melakukan penelitian dengan tujuan untuk mengetahui perbedaan rata-rata (mean) hasil belajar penerapan kurikulum lama dengan hasil belajar kurikulum baru.
Notasi yang digunakan untuk menuliskan hipotesis statistik pada uji beda menggunakan mu (µ). Selanjutnya hipotesis penelitian ini dapat dirumuskan dalam hipotesis statistik sebagai berikut:
Ho: Mean hasil belajar kurikulum lama sama dengan hasil belajar kurikulum baru
H1: Mean hasil belajar kurikulum lama berbeda nyata dengan hasil belajar kurikulum baru
Kriteria pengujian hipotesis statistik
Pengujian hipotesis statistik dapat menggunakan dua pilihan kriteria pengujian. Kedua kriteria pengujian hipotesis statistik tersebut akan menghasilkan kesimpulan yang sama.
Kriteria pengujian hipotesis statistik yang pertama dapat dilakukan dengan membandingkan nilai estimasi dengan tabel F atau tabel T atau tabel r.
Jika nilai estimasi lebih tinggi dibandingkan nilai tabel, maka hipotesis nol ditolak, sebaliknya jika nilai estimasi lebih rendah dibandingkan dengan nilai tabel, maka hipotesis nol diterima.
Kriteria pengujian hipotesis statistik kedua dapat melihat nilai probabilitas (p-value) alpha. Jika p-value lebih kecil dari alpha yang ditetapkan (misal 5%), maka hipotesis nol ditolak, sebaliknya jika p-value lebih besar dari 5%, maka hipotesis nol diterima.
Kesimpulan
Sesuai dengan yang telah dibahas diatas, dapat disimpulkan bahwa hipotesis memiliki peran penting dalam penelitian. Hipotesis penelitian diuji melalui serangkaian kegiatan riset sesuai kaidah ilmiah.
Hipotesis penelitian dapat disusun dalam hipotesis statistik untuk kemudian diuji apakah menerima hipotesis nol atau menolak hipotesis nol. Jika berdasarkan uji hipotesis statistik menolak hipotesis nol, maka hipotesis alternatif akan diterima.
Penyusunan hipotesis statistik pada uji asosiatif meliputi analisis regresi linier, analisis korelasi, dan uji t terdapat perbedaan. Namun pada prinsipnya sama dimana pengujian hipotesis statistik dilakukan untuk menguji hipotesis nol.
Pengujian hipotesis statistik dapat memilih salah satu kriteria yang ada. Peneliti bisa memilih membandingkan nilai estimasi dengan nilai tabel atau dengan melihat nilai probabilitas (p-value) alpha.
Hasil kesimpulan dari pengujian hipotesis akan digunakan untuk menjawab tujuan penelitian. Oleh karena itu, peneliti perlu memiliki pengetahuan yang cukup mengenai hipotesis statistik.
Baik, ini artikel yang dapat saya tulis pada kesempatan ini. Semoga bermanfaat dan memberikan nilai tambah bagi pihak yang membutuhkan bahasan topik ini. Jangan sungkan untuk memulai diskusi pada kolom komentar. Terima kasih.
Posting Komentar untuk "Perbedaan hipotesis statistik pada analisis regresi linier, korelasi, dan uji t"