Penelitian kuantitatif merupakan salah satu momok bagi mahasiswa. Cara menganalisis data kuantitatif yang selalu melibatkan angka dan rumus adalah faktornya.
Analisis data kuantitatif adalah topik yang kompleks, penuh dengan istilah yang menakutkan seperti median, mode, korelasi, dan kovarian. Mendengar istilah ini pasti muncul di benak mahasiswa, pelajaran paling menakutkan saat di SMA, yakni matematika.
Kabar baiknya, meskipun analisis data kuantitatif adalah topik yang sulit, mendapatkan pemahaman dasar-dasarnya tidaklah sulit, bahkan bagi kita yang alergi dengan angka dan matematika.
Dalam postingan ini, kami akan memecah analisis kuantitatif menjadi beberapa bagian sederhana dan singkat sehingga Anda bisa merasa nyaman dalam memahami cara menganalisis data kuantitatif dan menerapkannya pada penelitian.
Apa Itu Analisis Data Kuantitatif?
Meskipun merupakan analisis yang cermat, analisis data kuantitatif berarti menganalisis data yang berbasis angka (bukan berbasis kata), atau data yang dapat dengan mudah “diubah” menjadi angka tanpa kehilangan makna apa pun.
Misalnya, variabel berbasis kategori seperti jenis kelamin, etnis, atau bahasa asli semuanya dapat “diubah” menjadi angka tanpa kehilangan artinya.
Digunakan untuk apa analisis data kuantitatif?
Analisis data kuantitatif biasanya digunakan untuk mengukur perbedaan antara kelompok (misalnya, popularitas warna pakaian yang berbeda), hubungan antar variabel (misalnya, hubungan antara suhu cuaca dan jumlah pemilih), dan untuk menguji hipotesis dengan cara ilmiah yang teliti.
Cara menganalisis data kuantitatif berbeda dengan analisis data kualitatif, yang dapat digunakan untuk menganalisis persepsi dan perasaan orang tentang suatu peristiwa atau situasi. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang perbedaan antara penelitian kualitatif dan kuantitatif, lihat artikel ini.
Bagaimana cara kerjanya?
Karena analisis data kuantitatif adalah tentang menganalisis angka, tidak mengherankan jika ini melibatkan statistik. Metode dan teknik analisis statistik adalah mesin yang menggerakkan analisis data kuantitatif, dan metode serta teknik ini dapat bervariasi dari penghitungan yang cukup mendasar (misalnya, rata-rata dan median) hingga analisis yang lebih canggih (misalnya, korelasi dan regresi).
Apakah saya perlu menjadi ahli statistik?
Ada banyak teknik statistik yang berbeda dan, memang, banyak hal bisa menjadi sangat rumit. Namun, jangan stres – Anda tidak perlu menjadi ahli statistik untuk melakukan penelitian berkualitas.
Anda hanya perlu pemahaman yang kuat tentang dasar-dasarnya dan Anda dapat mempelajari tentang teknik analisis yang akan relevan dengan penelitian spesifik Anda seiring kemajuan Anda. Kami akan melihat dasar-dasarnya di sini.
Anda juga bisa meminta bantuan tim analisis data kami, baik untuk membimbing Anda atau membantu melakukan analisis data atas penelitian Anda.
Metode & Teknik Analisis Data Kuantitatif
Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, analisis data kuantitatif didukung oleh analisis statistik. Ada dua “cabang” utama dari metode / teknik statistik yang digunakan – statistik deskriptif dan statistik inferensial.
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memiliki peran sederhana namun sangat penting dalam penelitian Anda yakni untuk mendeskripsikan kumpulan data Anda. Dengan kata lain, teknik ini membantu Anda memahami detail sampel Anda (bagian kecil dari populasi).
Tidak seperti statistik inferensial (yang akan segera kita bahas), statistik deskriptif tidak bertujuan untuk membuat kesimpulan tentang seluruh populasi.
Saat Anda menulis bab analisis, statistik deskriptif adalah rangkaian statistik pertama yang akan Anda bahas, sebelum beralih ke statistik inferensial. Namun, bergantung pada tujuan penelitian dan pertanyaan Anda,teknik ini mungkin satu-satunya jenis statistik yang Anda gunakan.
Metode dan teknik analisis data statistik deskriptif
Beberapa teknik statistik umum yang digunakan di cabang ini meliputi:
- Mean – ini hanyalah rata-rata matematis dari serangkaian angka.
- Median – ini adalah titik tengah rentang angka (jika angka-angka itu disusun dari rendah ke tinggi).
- Simpangan baku dan varians – ini menunjukkan seberapa tersebar kisaran angka. Dengan kata lain, seberapa dekat (atau jauh) semua angka dengan (atau dari) rata-rata.
- Skewness – ini menunjukkan seberapa simetris serangkaian angka. Dengan kata lain, apakah mereka cenderung mengelompok menjadi bentuk kurva lonceng halus di tengah (ini disebut “distribusi normal”), atau apakah mereka condong ke kiri atau kanan?
Berikut adalah contoh cara kerja statistik deskriptif ini. Dalam contoh ini, kami melihat berat badan 10 orang. Dengan kata lain sampel kami terdiri dari 10 responden.
Seperti yang Anda lihat, statistik deskriptif ini memberi Anda gambaran yang jelas tentang kumpulan data.
- Berat rata-rata adalah 72,4 kilogram.
- Mediannya sangat mirip, menunjukkan bahwa kumpulan data ini memiliki distribusi yang relatif simetris (yaitu bentuk kurva lonceng yang mulus).
- Simpangan baku 10,6 menunjukkan bahwa terdapat sebaran angka yang cukup luas (berkisar dari 55 hingga 90).
- Skewness -0.2 menunjukkan bahwa data sedikit miring secara negatif.
Mengapa statistik deskriptif penting
Analisis deskriptif sangat penting karena beberapa alasan:
- Teknik ini dapat membantu Anda mendapatkan gambaran tingkat makro dan mikro dari data Anda. Dengan kata lain, teknik ini membantu Anda memahami gambaran besar dan detail.
- Analisis kuantitatif ini membantu Anda menemukan potensi kesalahan dalam data – misalnya, jika rata-rata jauh lebih tinggi dari yang Anda harapkan, atau jawaban atas pertanyaan sangat bervariasi.
Metode ini membantu menginformasikan teknik statistik inferensial mana yang dapat Anda gunakan, karena teknik tersebut bergantung pada kemiringan (simetri dan normalitas) data.
Sederhananya, statistik deskriptif sangat penting, meskipun teknik statistik yang digunakan cukup mendasar.
2. Statistik Inferensial
Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, statistik deskriptif membahas tentang rincian kumpulan data spesifik Anda (sampel Anda), sedangkan statistik inferensial bertujuan untuk membuat kesimpulan tentang populasi.
Dengan kata lain, statistik inferensial bertujuan untuk membuat prediksi tentang apa yang akan Anda temukan dalam populasi penuh. Ini dapat mencakup prediksi tentang:
- Perbedaan antar kelompok – misalnya, perbedaan tinggi badan antara anak-anak yang dikelompokkan berdasarkan makanan favorit mereka.
- Hubungan antar variabel – misalnya, hubungan antara berat badan dan jumlah jam seseorang melakukan yoga dalam seminggu.
Dengan kata lain, statistik inferensial (jika dilakukan dengan benar), memungkinkan Anda menghubungkan titik-titik dan memprediksi apa yang akan terjadi di dunia nyata, berdasarkan apa yang Anda amati dalam data sampel Anda. Untuk alasan ini, statistik inferensial digunakan untuk pengujian hipotesis – dengan kata lain, menguji pernyataan perubahan atau perbedaan.
Tentu saja, saat Anda bekerja dengan statistik inferensial, komposisi sampel Anda sangat penting. Dengan kata lain, jika sampel Anda tidak secara akurat mewakili populasi yang Anda teliti, maka temuan Anda belum tentu sangat berguna – yaitu Anda tidak akan dapat banyak menyimpulkan.
Misalnya, jika populasi minat Anda adalah campuran dari 50% pria dan 50% wanita, tetapi sampel Anda adalah 80% pria, Anda tidak dapat membuat kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel Anda, karena tidak representatif. Area statistik ini disebut pengambilan sampel, tetapi kami tidak akan membahas lubang kelinci itu di sini (ini dalam!) – kami akan menyimpannya untuk postingan lain.
Metode / teknik analisis data statistik inferensial
Beberapa teknik statistik inferensial yang umum meliputi:
- Uji-T – ini membandingkan rata-rata dari dua kelompok data untuk menilai apakah keduanya berbeda secara signifikan. Dengan kata lain, apakah mereka memiliki mean (rata-rata), deviasi standar, dan kemiringan yang berbeda secara signifikan.
- ANOVA – mirip dengan uji-T, tetapi memungkinkan Anda menganalisis beberapa grup, bukan hanya dua grup.
- Korelasi – teknik yang digunakan untuk menilai hubungan antara dua variabel. Dengan kata lain, jika satu variabel naik, apakah variabel lainnya juga ikut naik, turun, atau tetap sama.
- Regresi – ini mirip dengan korelasi, tetapi melangkah lebih jauh untuk memahami sebab dan akibat antar variabel, tidak hanya apakah keduanya bergerak bersama. Dengan kata lain, apakah satu variabel benar-benar menyebabkan yang lain bergerak, atau apakah mereka kebetulan bergerak bersama secara alami berkat gaya lain?
Mari kita lihat contoh cara menganalisis data kuantitatif dengan teknik analisis korelasi. Berikut adalah diagram sebar yang menunjukkan korelasi (hubungan) antara berat dan tinggi badan. Secara intuitif, kami mengharapkan ada beberapa hubungan antara kedua variabel ini, seperti yang kami lihat di bawah – yaitu hasilnya cenderung mengelompok bersama dalam garis diagonal dari kiri bawah ke kanan atas.
Ini hanyalah segelintir teknik metode kuantitatif, masih banyak lag teknik lainya. Teknik yang tepat bergantung pada banyak faktor, termasuk distribusi data (yaitu seberapa simetris atau miringnya).
Dan itulah mengapa statistik deskriptif sangat penting – ini adalah langkah pertama untuk mengetahui teknik inferensial mana yang dapat dan tidak dapat Anda gunakan.
Bagaimana Memilih Teknik Analisis Data Kuantitatif Yang Tepat
Ketika Anda mulai berpikir tentang analisis data kuantitatif, Anda tergoda untuk langsung beralih ke metode dan teknik analisis statistik – misalnya, analisis korelasi, analisis regresi, dll. Tetapi sebelum Anda dapat membuat keputusan tentang uji statistik dan analisis mana yang akan digunakan, Anda perlu memikirkan dua faktor yang sangat penting:
- Jenis data kuantitatif yang Anda miliki (level dan bentuk)
- Pertanyaan dan hipotesis penelitian Anda
Jenis data yang Anda miliki
Sayangnya, tidak semua data kuantitatif dibuat sama. Empat jenis data kuantitatif yang berbeda mencerminkan tingkat pengukuran yang berbeda – nominal, ordinal, interval, dan rasio.
Mengapa ini penting? Nah, karena metode dan teknik statistik yang berbeda membutuhkan jenis data yang berbeda pula. Misalnya, beberapa teknik bekerja dengan data kategorikal (seperti data nominal atau ordinal), sementara yang lain bekerja dengan data numerik (seperti interval atau rasio) – dan beberapa bekerja dengan campuran.
Faktor penting lainnya adalah bentuk data – dengan kata lain, apakah data tersebut berdistribusi normal (yaitu kurva berbentuk lonceng halus, berpusat di tengah) atau sangat miring ke kiri atau kanan.
Sekali lagi, teknik statistik yang berbeda bekerja untuk berbagai bentuk data – beberapa dirancang untuk data simetris sementara yang lain dirancang untuk skewed data. Satu lagi pengingat akan pentingnya statistik deskriptif!
Pertanyaan dan hipotesis penelitian Anda
Sifat pertanyaan penelitian dan hipotesis penelitian Anda akan sangat mempengaruhi metode dan teknik statistik yang Anda gunakan.
Jika Anda hanya tertarik untuk memahami atribut sampel Anda (bukan seluruh populasi), mungkin Anda hanya membutuhkan statistik deskriptif. Misalnya, jika Anda hanya ingin menilai mean (rata-rata) dan median (titik pusat) variabel dalam sekelompok orang.
Di sisi lain, jika pertanyaan penelitian Anda adalah menyelidiki seluruh populasi, ingin memahami perbedaan antara kelompok atau hubungan antar variabel, Anda mungkin memerlukan statistik deskriptif dan statistik inferensial.
Oleh karena itu, sangat penting untuk memperjelas tujuan dan sasaran penelitian Anda, dan yang lebih penting, pertanyaan dan hipotesis penelitian Anda sebelum Anda mulai melihat teknik statistik mana yang akan digunakan.
Jangan mencoba memasukkan teknik statistik tertentu ke dalam penelitian Anda hanya karena Anda menyukainya atau memiliki pengalaman dengannya.
Ringkasan
Mari kita ringkas, pembahasan di atas dalam beberapa poin berikut ini:
- Analisis data kuantitatif adalah tentang menganalisis data berbasis angka (yang mencakup data kategorik dan numerik) menggunakan berbagai teknik statistik.
- Dua cabang utama statistik adalah statistik deskriptif dan statistik inferensial. Deskripsi mendeskripsikan sampel Anda, sedangkan inferensial membuat prediksi tentang apa yang akan Anda temukan dalam populasi.
- Teknik statistik deskriptif umum termasuk mean (rata-rata), median, deviasi standar (dan / atau varians) dan kemiringan.
- Teknik statistik inferensial umum termasuk uji-t, ANOVA, korelasi dan analisis regresi.
- Untuk memilih metode dan teknik statistik yang tepat, Anda perlu mempertimbangkan jenis data yang Anda gunakan (nominal, ordinal, interval, atau rasio), serta pertanyaan dan hipotesis penelitian Anda.
Masih bimbang dengan cara menganalisis data kuantitatif, lantaran butuh praktik secara real? Anda bisa menggunakan tim ahli analisis data kami.
