Simak selengkapnya makalah Metodologi Penelitian Analisis Inferensial
A. Pengertian statistic Inferensial
Statistik inferensial adalah teknik analisis data yang digunakan untuk menentukan sejauh mana kesamaan antara hasil yang diperoleh dari suatu sampel dengan hasil yang akan didapat pada populasi secara keseluruhan. Jadi statistik inferensial membantu peneliti untuk mencari tahu apakah hasil yang diperoleh dari suatu sampel dapat digeneralisasi pada populasi.
Ketika seorang peneliti menggunakan sampel untuk menarik kesimpulan tentang karakteristik (parameter) populasi, maka peneliti harus membuat sebuah hipotesis. Ada dua hipotesis yang diajukan peneliti yaitu hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (Ha). Hipotesis nol ini dianggap benar sampai akhirnya bisa dibuktkan salah berdasarkan data sampel. Di lain pihak hipotesis alternatif merupakan lawan hipotesis nol. Hipotesis alternatif harus benar ketika hipotesis nol mampu dibuktikan salah.
Pendekatan yang paling umum digunakan di dalam menentukan besarnya tingkat kesalahan yang diterima adalah tingkat tipe kesalahan I (Type I Error) yang dikenal dengan alpha (a). Tipe kesalahan I atau a merupakan probabilitas menolak hipotesis nol (H0) yang benar. Ketika peneliti menentukan besarnya a, maka peneliti juga secara otomatis menentukan besarnya kesalahan jenis lain yang terkait yaitu tipe kesalahan II, dikenal dengan beta (b). Dengan demikian b merupakan probabilitas menerima hipotesis nol (H0) yang salah. Berkaitan dengan b, probabilitas yang sering digunakan adalah probabilitas 1- b yang menunjukkan kekuatan statistik inferensi (statistical power).1-b merupakan probabilitas menolak hipotesis nol yang salah. Hubungan antara kedua probablitas tersebut dapat digambarkan di dalam tabel berikut ini.
Tabel 1. Kesalahan di dalam Uji Hipotesis
Keputusan | Kondisi Populasi | |
Hipotesis nol (H0) benar | Hipotesis nol (H0 )salah | |
Menerima H0 | Keputusan benar dengan derajat kepercayaan (1 - a) | b (Kesalahan tipe II) |
Menolak H0 | a (Kesalahan tipe 1) | Keputusan benar (1- b) |
Dalam prosedur uji statistik, keputusan menolak atau menerima hipotesis nol tergantung dari besarnya statistik hitung dari uji statistik yang digunakan dibandingkan dengan nilai statistik kritis pada alpha yang dipilih. Jika nilai absolut statistik hitung lebih besar dari nilai kritisnya maka H0 ditolak atau menerima Ha. Berarti secara statistik signifikan. Sebaliknya, jika nilai absolut statistik hitung lebih kecil dari nilai kritisnya maka H0 dterima atau menolak Ha, sehingga secara statistik tidak signifikan. Menerima atau menolak H0 bisa digunakan dengan menggunakan nilai p-value. P-value merupakan besarnya alpha yang sebenarnya. Jika p-value lebih kecil dari alpha yang dipilih, maka Ho ditolak. Sebaliknya, jika p-value lebih besar dari alpha maka Ho diterima.
Konsep statistik inferensial yaitu;
1. Standard Error
Peluang setiap sampel sangat identik dengan populasinya sangat kecil (nill) meskipun inferensi populasi didapat dari informasi sampel. Penerapan random sampling tidak menjamin karakteristik sampel sama persis dengan populasi. Variasi prediksi antara mean disebut sampling error. Sampling error ini tidak bisa dihindari dan ini bukan kesalahan peneliti. Yang menjadi persoalan adalah apakah error tersebut semata-mata hasil sampling error atau merupakan perbedaan yang bermakna yang akan pula ditemukan pada papulasi yang lebih besar.
Ciri standard error adalah bahwa error yang terjadi bisaanya berdistribusi normal yang besarnya berbeda error tersebut. Faktor utama yang mempengaruhi standard error adalah jumlah sampel. Semakin banyak sampelnya, semakin kecil standard errornya. Ini menunjukkan bahwa sampel penelitian semakin akurat bila banyak sampelnya.
Faktor utama yang mempengaruhi standard error adalah jumlah sampel. Semakin banyak sampelnya, semakin kecil standard error meannya yang berarti bahwa semakin kecil standard error-nya, semakin akurat mean sampel untuk dijadikan estimator untuk mean populasinya.
2. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis adalah proses pengambilan keputusan dimana peneliti mengevaluasi hasil penelitian terhadap apa yang ingin dicapai sebelumnya. Misalnya, kita ingin menerapkan program baru dalam pelajaran membaca. Pada rencana penelitian dikemukanan hipotesis penelitian yang memprediksi perbedaan skor siswa yang menjalni program baru tadi dengan proglam lama, dan hipotesis nol (0), yang memprediksikan skor kedua kelompok tidak akan berbeda. Setelah data dihitung mean dan standar deviasinya dan hasilnya menunjukkan skor siswa dengan program baru lebih tinggi (berbeda secara signifikan) daripada siswa yang mengikuti program lama, maka hipotesis penelitian diterima dan hipotesis nol ditolak. Yang berarti bahwa program baru tersebut efektif untuk diterapkan pada program membaca. Intinya, pengujian hipotesis adalah proses evaluasi hipotesis nol, apakah diterima tau ditolak.
3. Uji Signifikansi
Uji signifikasi adalah cara mengetahui adanya perbedaan antara dua skor. Signifikansi merujuk pada tingkat statistik dari probabilitas dimana dengannya kita bisa menolak hipotesis nol. Uji signifikansi dilakukan dengan menentukan tingkat probabilitas praseleksi yang dikenal dengan tingkat signifikansi (α). Tingkat probailitas ini dijadikan dasar untuk menolak atau tidak menolak hipotesis nol. Standar yang digunakan umumnya 0,05 kesempatan (5 dari 100). Adapula yang menggunakan 0.01. Semakin kecil nilai probabilitasnya, semakin kecil pula kemungkinan temuan tersebut diperoleh karena disebabkan oleh peluang.
0 Response to "Makalah Metodologi Penelitian Analisis Inferensial"
Posting Komentar