Analisis Statistik yang Cocok Berdasarkan Jenis Skala Pengukuran

AsikBelajar.Com |  Ada baiknya si peneliti sebelum menentukan alat analisis yang akan digunakan dalam penelitiannya terlebih dahulu mengetahui jenis skala pemgukuran yang digunakannya dalam penelitian tersebut. Sebab Analisis Statistik yang Cocok tidak boleh sembarangan, tergantung Jenis Skala Pengukuran yang digunakan dalam penelitian tersebut. Inilah Analisis Statistik yang Cocok Berdasarkan Jenis Skala Pengukuran, seperti pada:

1. Skala Nominal
Skala nominal yaitu skala yang paling sederhana disusun menurut jenis (kategorinya) atau fungsi bilangan hanya sebagai simbol untuk membedakan sebuah karakteristik dengan karakteristik lainnya. Adapun ciri-ciri skala nominal antara lain: Hasil penghitungan dan tidak dijumpai bilangan pecahan, angka yang tertera hanya label saja, tidak mempunyai urutan (ranking), tidak mempunyai ukuran baru, dan tidak mempunyai nol mutlak.

Analisis statistik yang cocok adalah: Uji Binomium (Binomium Test); Uji Chi Kuadrat Satu Sampe| (x² One Sample Test); Uji Perubahan Tanda Mc. Nemar (Mc. Nemar Pot The Sigficant of Change); Uji Chi Kuadrat Dua Sampel (X² Test for Two Independent Samples); Uji Peluang Fisher (Fisher Exact Probability Test), Uji Chochran Q (Chochran Q-Test; Uji Chi Kuadrat Lebih dari Dua Sampel (X² Test for k independent Samples); dan Uji Koefisien Kontigensi [C] (Contigency Coefficient [C]). Sedang tes statistik yang digunakan ialah statistik non parametrik.

2. Skala Ordinal
Skala ordinal ialah skala yang didasarkan pada ranking diurutkan dari jenjang yang lebih tinggi sampai jenjang terendah atau sebaliknya.

Analisis statistik yang cocok adalah: Uji Kolmogorov-Smirnov Satu Sampel (Kolmogorov-Smirnov One Sample Test); Uji Deret Satu Sampel (One Sample Run Test); Uji Tanda (Sign Test); Uji Pasangan Tanda Wilcoxon (Wilcoxon Matched Pairs Sign Rank Test), Uji Median (Median Test); Uji Mann-Whitney U (Mann-Whitney U Test); Uji Kolmogorov-Smirnov Dua Sampel (Kolmogorov-Smirnov Two Sample Test); Uji Reaksi Ekstrim Moses (Moses Test of Extreme Reactions); Uji Analisis Varians Dua Arah Friedman (Friedman Two Way Analysis of Variance); Uji Koefisien Korelasi Rank Spearman (Spearman Rank Correlation Coefficient) [rs]; Uji Koefisien Korelasi Rank Kendall (Kendall Rank Correlation Coefficient [T]; Uji Koefisien Korelasi Rank Parsial Kendall (Kendall Partial Rank Correlation Coefficient of oncordance [W].

Analisis statistik yang digunakan ialah statistik non parametrik.

3. Skala Interval
Skala interval adalah skala yang menunjukkan jarak antara satu data dengan data yang lain dan mempunyai bobot yang Sama.

Analisis statistik yang cocok adalah: Uji t (t-test), Uji t (t-test) dua sampel; Anova Satu Jalur (One Way-Anova); Anova Dua Jalur (Test. ways-Anova); Uji Pearson Product Moment; Uji Korelasi Parsial (Partial Correlation); Uji Korelasi Ganda (Multiple Correlation); Uji Regresi (Regresion Test); dan Uji Regresi Ganda (Multiple Regression Test);

Uji statistik yang digunakan ialah uji statistik parametrik.

4. Skala Rasio
Skala ratio adalah skala pengukuran yang mempunyai nilai nol mutlak dan mempunyai jarak yang sama. Misalnya umur manusia dan ukuran timbangan keduanya tidak memiliki angka nol negatif. Artinya seseorang tidak dapat berumur di bawah nol tahun dan seseorang harus memiliki timbangan di atas nol pula. Kalau data interval kita dapat mengatakan bahwa orang yang berumur 50 tahun adalah umurnya dua kali dari pemuda yang berumur 25 tahun, demikian pula seseorang yang berumur 20 tahun adalah setengah dari umur 40 tahun (Soewarno, 1987:234). Contoh yang lain adalah berat badan, tinggi pohon, tinggi badan manusia, jarak, panjang barang, nilai ujian dan sebagainya.

Analisis statistik yang cocok adalah: hampir sama dengan skala interval.

Tes statistik yang digunakan ialah tes statistik parametrik.

Sumber:
Riduwan, 2010. Metode & Teknik Menyusun Tesis. Bandung: ALFABETA. Hal. 81-85.

One thought on “Analisis Statistik yang Cocok Berdasarkan Jenis Skala Pengukuran

  1. NORHAILI

    Terimakasih untuk penjelasan yang ringan dan mudah dipahami, smoga bisa diterapkan dalam penelitian saya

    Reply

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *