1. Univariat,
Bivariat, dan Multivariat
Univariate Analysis, adalah
analisis yang dilakukan untuk satu variabel atau per variabel.
Catatan: Dalam pengertian tertentu, analisis deskriptif menjadi sama dengan
analisis univariat.
Metode
univariat untuk parametrik adalah uji t, uji z, dan anova; untuk non parametrik
adalah uji runs, uji binomial, uji Kolmogorov-Smirnov dan lainnya.
Kegunaan analisis univariat
1. Salah satu cara melihat adanya
kesalahan koding
atau entry data.
-
jawaban di luar area
penelitian
-
data yang sangat ekstrim mengganggu
nilai rerata
-
data yang tidak konsisten, misalnya
variabel seks pria tetapi variabel kehamilan positif
- jawaban
tdk berlaku diberi kode 9 /0 ikut dianalisis
2. Mendeskripsikan suatu fenomena dengan
baik.
3. Perincian/ gambaran besarnya suatu
fenomena
4. Petunjuk pemecahan masalah
5.
Persiapan analisis bivariat atau multivariat
Analisis univariat
ü Jenis kelamin :
è Skala data kategori, data disajikan sebagai sebaran frekuensi n
(%)
·
Laki-laki
·
Perempuan
·
Pendidikan
è Skala data kategori, data disajikan sebagai sebaran frekuensi n
(%)
·
Rendah
·
Sedang
·
Tinggi
Bivariate Analysis, adalah analisis yang dilakukan untuk menganalisis hubungan dua variabel yg
dapat bersifat :
(a) simetris tak saling mempengaruhi
(b) saling mempengaruhi
(c) variabel satu mempengaruhi variabel
lain
Metode
Bivariat untuk parametrik adalah uji korelasi dan regresi sederhana dan untuk
non-parametrik adalah uji korelasi Spearman, uji korelasi Kendal dan lainnya.
Analisis bivariat :
è Menjawab tujuan penelitian
-
Diketahuinya korelasi
antara tinggi badan dengan berat badan
tb : data kontinyu
bb: data kontunyu
-
Cek normalitas sebaran
data
Normal : korelasi pearson
Tidak normal : korelasi rank-spearman
-
Laporkan :
Kekuatan korelasi (coefficient
correlation)
Kamaknaan korelasi
Persamaan korelasi
è Menjawab tujuan penelitian
-
Diketahuinya hubungan
antara status gizi dengan jenis kelamin
-
Data kategorik
-
Chi-square
·
Memenuhi persyaratan?
·
Kemaknaan p?
·
Interpretasi?
è Menjawab tujuan penelitian
-
Diketahuinya beda rerata
IMT berdasarkan jenis kelamin
IMT : data kontinyu (distribusi?)
Jenis Kelamin : data kategorik
Test-t tidak berpasangan atau mann-whitney
·
Kemaknaan p?
·
Interpretasi?
è Menjawab tujuan penelitian
-
Diketahuinya beda rerata
IMT dan IMT saat ini
IMT : data kontinyu
Test-t berpasangan atau wilxocon
·
Kemaknaan p?
·
Interpretasi?
è Menjawab tujuan penelitian
-
Diketahuinya beda rerata
IMT dengan lebih dari 2 tingkatan kategori
IMT : data kontinyu (distribusi?)
Test anova atau kruskal-walls :
·
Kemaknaan p?
·
Interpretasi?
Multivariate Analysis, adalah
analisis yang dilakukan untuk menganalisis hubungan lebih dari dua variabel.
Catatan: Karena pada saat sekarang kecenderungan penelitian melibatkan banyak
variabel, maka terjadi kecenderungan analisis multivariat pula. Agar penamaan
analisis multivariat tidak menjadi suatu analisis yang ”biasa”, maka sekarang
digunakan pengertian lain dalam analisis hubungan asimetrik, yaitu;
Univariate Analysis, adalah analisis yang dilakukan pada dua
atau lebih variabel yang hanya memiliki 1 variabel terikat.
Dengan pengertian ini, analisis univariat menjadi tak sama lagi dengan analisis deskriptif.
Multivariate Analysis, adalah
analisis yang dilakukan pada tiga atau lebih variabel yang memiliki dua atau lebih variabel terikat.
Analisis
Multivariat adalah analisis multi variabel dalam satu atau lebih hubungan.
Analisis ini berhubungan dengan semua teknik statistik yang secara simultan
menganalisis sejumlah pengukuran pada individu atau objek.
Program SPSS menggunakan konsep seperti ini.
2. Parametrik
dan Nonparametrik
Parametric
Analysis, analisis yang dilakukan untuk menguji
parameter/berdasarkan asumsi-asumsi tertentu dan biasanya salah satu asumsinya
adalah distribusi normal.
Catatan: keluarga distribusi normal
antara lain adalah;
a. Distribusi Gauss
b. Distribusi Fisher
c. Distrbusi Student.
Nonparametric
Analysis, analisis yang dilakukan tidak untuk menguji
parameter/tidak berdasarkan asumsi-asumsi tertentu.
Catatan:
salah satu keluarga distribusi yang termasuk dalam kategori statistika bebas
distribusi (free distribution statistics) adalah Chi-Square.
3. Deskriptif
dan Inferensial
Descriptive
Analysis, seperti yang telah dipaparkan sebelum ini adalah
analisis yang dilakukan untuk satu variabel atau per variabel.
Dalam pengertian yang lain,
analisis deskriptif adalah analisis dimana kesimpulan yang didapat hanya
diberlakukan pada data tersebut, tanpa melakukan generalisasi pada lingkup data
yang lebih luas.
Catatan: a. pada pengertian pertama, analisis deskriptif merupakan
komplemen untuk analisis bi/multivariat.
b. pada pengertian yang kedua, analisis deskriptif merupakan komplemen
untuk analisis inferensial dan lebih cocok untuk sensus.
Penggunaan istilah deskriptif pada SPSS jika dikaitkan dengan konsep yang
telah dipaparkan adalah sebagai berikut:
|
SPSS
|
Konsep yang
Dipaparkan
|
||
|
Descriptive
Statistics
|
Descriptives
|
Statistika
Deskriptif
|
|
|
Crosstab
|
Statistika
Nonparametrik
|
Statistika
Bebas Distribusi
|
|
|
Nonparametric
Test
|
Uji
Nonparametrik
|
||
Inference Analysis, adalah
analisis dimana kesimpulan yang didapat (dari sampel) digunakan untuk melakukan
generalisasi pada lingkup data yang lebih luas (populasi) pada survey.
4. Eksplorasi
dan Konfirmasi
Exploratory
Analysis, atau disebut juga Tukey Analysis
dilakukan dengan cara melakukan berbagai analisis yang memungkinkan untuk
memahami/menemukan suatu sifat/pola tertentu pada data.
Karena itu analisis eksplorasi dilakukan seperti pekerjaan seorang detektif
dengan model sebagai berikut:
Catatan: Analisis eksplorasi cocok digunakan untuk penelitian yang tidak
menguji hipotesis seperti Data Driven Research.
Confirmatory Analysis, adalah
analisis yang dilakukan untuk menguji hipotesis yang telah dibuat berdasarkan
teori tertentu (mengkonfirmasi teori) seperti pada Theory Driven Research.
Referensi :
http://staff.blog.ui.ac.id/r-suti/files/2010/10/analisisdata1.pdf
