Memahami Makna P-value 1%, 5%, dan 10% pada Analisis Statistik Hasil Penelitian
Ketika kamu melakukan penelitian dan hasilnya kamu analisis menggunakan statistik inferensial, tentu kamu akan menyusun hipotesis statistik. Dalam menguji hipotesis statistik tersebut, kita dapat menguji apakah menerima atau menolak hipotesis nol.
Kriteria yang dapat digunakan untuk menguji hipotesis statistik tersebut, kamu dapat menggunakan nilai P value. Apa itu P value dan kapan kita memilih untuk menggunakan P value 1%, 5%, dan 10% pada analisis statistika hasil penelitian?
Nah, pada kesempatan ini saya akan menuliskan artikel ringan yang membahas mengenai hal tersebut. Sehingga nanti kita tidak kesulitan lagi dalam penggunaan nilai P value tersebut.
Menyusun hipotesis statistik penelitian
Hal pertama yang perlu kamu lakukan adalah menyusun hipotesis statistik penelitian. Bagi kamu yang sudah terbiasa menulis proposal penelitian, kita dapat menuliskan hipotesis penelitian. Untuk memudahkan dalam menjawab hipotesis penelitian tersebut, kita perlu menyusun hipotesis statistik penelitian.
Hipotesis statistik penelitian ini dapat ditulis secara tersurat pada proposal kita. Hipotesis statistik dapat dibagi menjadi dua yaitu hipotesis nol (Ho) dan hipotesis alternatif (Ha).
Pada penulisan hipotesis statistik ini, antara hipotesis nol dan hipotesis alternatif ditulis secara berlawanan. Untuk memudahkan memahami, saya contohkan ketika kita melakukan analisis regresi linear berganda dengan tiga variabel bebas.
Dimisalkan seorang peneliti mengamati pengaruh luas lahan, input benih, dan modal terhadap produksi padi. Maka penulisan hipotesis statistiknya sebagai berikut:
Ho: luas lahan input benih dan modal tidak berpengaruh nyata terhadap produksi padiH1: luas lahan input benih dan modal berpengaruh nyata terhadap produksi padi
Selanjutnya kita juga dapat melengkapi penulisan hipotesis statistik tersebut dengan menggunakan simbol statistik. Simbol statistik pada regresi linear tersebut sering disimpulkan dengan beta (β) yang menunjukkan besaran koefisien hasil estimasi regresi. Maka persamaannya dapat dilengkapi atau ditambahkan dengan:
Ho: β1=0, β2=0, β3=0H1: βi≠0
Berdasarkan penulisan simbol hipotesis statistik tersebut menunjukkan bahwa pada hipotesis nol ini variabel bebas tidak berpengaruh nyata terhadap variabel terikat. Adapun pada hipotesis alternatif menunjukkan bahwa minimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh nyata terhadap variabel terikat.
Kriteria penerimaan hipotesis statistik
Sebelum kita mulai membahas mengenai P value, kita perlu memahami dulu kriteria penerimaan hipotesis statistik yang melibatkan nilai tersebut. Berdasarkan contoh kasus tersebut, jika kita menggunakan P value 5%, maka kriteria penerimaan hipotesis statistiknya yaitu sebagai berikut:
Jika P value ≤ 0,05 maka hipotesis nol ditolak (menerima hipotesis alternatif)Jika P value > 0.05 maka hipotesis nol diterima
Memahami definisi nilai P-value
Setelah kita memahami mengenai kriteria penerimaan hipotesis berdasarkan nilai P value, maka langkah berikutnya adalah kamu perlu memahami apa itu nilai P value. Pada beberapa hasil analisis statistik, nilai P value juga sering ditunjukkan dengan sig.
Nilai P-value ini menunjukkan nilai probabilitas dari tingkat kesalahan dalam penelitian. Pada contoh studi kasus yang saya Sebutkan pada artikel ini menggunakan nilai P value sebesar 5%.
Hal ini menunjukkan bahwa nilai batas atau titik kritis dari tingkat kesalahan yang dapat ditolerir dalam penelitian maksimal sebesar 5%. Jika tingkat kesalahan dalam penelitian berdasarkan hasil analisis menunjukkan nilai lebih kecil dari 5%, maka hipotesis nol ditolak.
Karena kita menolak hipotesis nol maka kita menerima hipotesis alternatifnya. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel luas lahan, input benih, dan modal berpengaruh nyata terhadap produksi padi.
Adapun jika tingkat kesalahan lebih besar dari 5%, maka dapat disimpulkan bahwa kita menerima hipotesis nol atau pengaruh variabel bebas tidak nyata terhadap Variabel terikat.
Sebagai tambahan untuk memberikan pemahaman mengenai definisi P value, saya contohkan hal lain dalam melakukan percobaan. Pada prinsip P value 5%, jika dari 100 kali melakukan percobaan, terjadi kesalahan maksimal 5 kali maka penelitian kita disebut berhasil. Sebaliknya jika kesalahan yang terjadi lebih dari 5 kali, maka penelitian dianggap gagal.
Sekarang kita lihat pada P-value 1%. Pada nilai P value 1%, maka penelitian dianggap berhasil jika kesalahan terjadi maksimal 1 kali dalam 100 kali percobaan. Adapun pada P value 10%, sebuah penelitian disebut berhasil jika kesalahan yang terjadi maksimal 10 kali. Dengan penjelasan ini, semoga kamu semakin memahami P-value sampai ke akar-akarnya ya.
Kapan menggunakan P value 1%, 5%, dan 10%
Setelah kamu memahami definisi dan perbesaan P value 1%, 5%, dan 10%, sekarang mari kita telisik lebih lanjut kapan kita dapat menggunakannya. Jika ditinjau dari besaran persentasenya maka kita dapat mengetahui bahwa P value yang lebih kecil menunjukkan tingkat kesalahan yang lebih kecil dalam penelitian.
Dengan demikian, semakin kecil nilai P value maka semakin akurat hasil penelitian. Adapun semakin besar nilai P value maka semakin besar potensi terjadinya kesalahan dalam penelitian.
Nilai P value yang umum digunakan dalam penelitian di berbagai bidang yaitu menggunakan nilai P value 5%. Adapun nilai P value yang lebih kecil yaitu sebesar 1% umumnya digunakan pada bidang-bidang riset yang membutuhkan akurasi tinggi misalnya dalam bidang kedokteran yang memungkinkan tolerir kesalahan seminimal mungkin.
Adapun pada jurnal internasional juga kita kadang dapat menjumpai nilai P value 10%, terutama pada bidang-bidang sosial dan ekonomi. Namun demikian, sebagian besar pada bidang-bidang tersebut memang menggunakan P value 5% yang dianggap lebih akurat dibandingkan dengan P value 10%.
Baik, ini artikel yang dapat saya tulis pada kesempatan ini. Semoga bermanfaat dan memberikan wawasan baru bagi yang membutuhkan. Terima kasih telah mampir di blog priyono id. Tunggu update artikel pada kesempatan berikutnya.
Posting Komentar untuk "Memahami Makna P-value 1%, 5%, dan 10% pada Analisis Statistik Hasil Penelitian"