Senin, 14 Juni 2010

MENENTUKAN UJI HIPOTESIS PENELITIAN

STATISTIKA DESKRIPTIF

(to describe : menggambarkan) adalah statistika cara meringkas, menyajikan dan mendeskripsikan data agar mudah dimengerti dan mempunyai makna.
Mean, standar deviasi, prosentase dan lain-lain dari data sample yang disajikan dalam bentuk tabel maupun diagram.
pendeskripsian data saja tanpa memperkirakan, membandingkan, meramalkan, atau pun menggeneralisasikan.
merupakan dasar dan tulang punggung dari seluruh struktur ilmu statistik, memahami statistik infrensial, harus lebih dahulu mempelajari statistik deskriptif.
Dalam SPSS, menggunakan menu ”Descriptive Statistics” , yaitu terdiri dari ; submenu Frequencies, Descriptives, Explore, Crosstabs, & Ratio.


STATISTIKA INFERENSIAL / INDUKTIF
(to infer : menarik kesimpulan) adalah statistika yang untuk menyimpulkan parameter (populasi), berdasar sampel atau dikenal proses generalisasi.
dikenal statistik induktif, statistik lanjut atau mendalam.
BERmaksud memperkirakan, membandingkan, meramalkan (prediction) , atau menggeneralisasikan, sehingga statistika jenis inilah yang sering dipakai untuk menguji hipotesis
dibicarakan statistika parametrik dan statistika non parametrik. Berikut persyaratan penggunaan uji statistika tersebut.

STATISTIKA PARAMETIK
SKALA PENGUKURAN INTERVAL DAN RASIO
JUMLAH SAMPEL MINIMAL BIASANYA 30 CASE
(SEBARAN) DATA BERDISTRIBUSI NORMAL, SHG SEMAKIN BANYAK JUMLAH SAMPEL SEMAKIN NORMAL DISTRIBUSINYA
STATISTIKA NON PARAMETIK
SKALA UKUR NOMINAL DAN ORDINAL
TIDAK MEMPERMASALAHKAN DATA DISTRIBUSI NORMAL ATAU TIDAK
BIASANYA JUMLAH SAMPEL KURANG DARI 30
(AL HUSIN , 2003)

Tahapan dalam Menetukan Uji Hipotesis
Menurut Dahlan(2004) ada 6 tahapan tahapan yang harus diperhatikan dalam menentukan uji hipotesis yang tepat dalam melalukan pengolahan data penelitian.
Skala pengukuran
Jenis hipotesis
Jumlah kelompok (satu kelompok atau lebih)
Berpasangan atau tidaknya responden
Tabel silang (baris X kolom)
Uji parametrik atau non parametrik



Menurut WINDU PURNOMO, 2002 :
SKALA PENGUKURAN
DISTRIBUSI ASAL SAMPEL (DATA KUANTITATIF ATAU KUALITATIF)
SAMPEL BEBAS ATAUKAH BERPASANGAN
JUMLAH KELOMPOK SAMPEL (2 /bivariat ATAU LEBIH/multivariat)
BESARNYA SAMPEL

Jenis Hipotesis
Ada 2 jenis hipotesis yaitu :
a. Komparatif (perbedaaan) / asosiatif (hubungan)
asosiatif dibagi menjadi 2 yaitu asosiatif simetris dan asosiatif kausal
Contoh asosiatif simetris : “Adakah perbedaan antara pengetahuan dan sikap perawat dalam komunikasi terapeutik ?
Contoh asosiatif kausal : “Adakah pengaruh mobilisasi terhadap proses penyembuhan luka?
b. korelatif, contoh “Berapa korelasi atau hubungan antara tingkat kepercayaan terhadap perubahan perilaku ?”

Skala Pengukuran
Ada 4 jenis skala pengukuran yaitu nominal, ordinal (bertingkat), interval, rasio
nominal dan ordinal masuk ke dalam katagorikal atau non parametrik, sedangkan interval dan rasio masuk ke dalam non katagorikal atau parametrik atau numerik
Biasanya bidang ilmu keperawatan/kesehatan banyak menggunakan skala pengukuran non parametrik atau katagorikal berupa nominal dan ordinal

Menguji Normalitas Data
Uji ini dilakukan sebelum data diolah berdasarkan model-model penelitian, yg bertujuan utk mengetahui distribusi data dlm variable yg akan digunakan dlm penelitian.
Data yg baik & layak digunakan dlm penelitian adlah data yg memiliki distribusi normal, normalitas dpt dilihat dgn beberapa cara, antara lain;

- Nilai Skewness
Mengetahui distribusi data dengan menilai kemiringan kurva, yg baik mendekati nilai 0 sehingga memiliki kemiringan yg cenderung seimbang.
(Menu SPSS, Analyze >Descriptive Statistics>Descriptive>Klik Var> Option (Centang Skewness & Kurtosis)>Continue>Ok)
Histogram Display Normal Curve
Menentukan Normalitas data berdasar bentuk kurva, Data normal memiliki kemiringan yg cenderung seimbang.
(Menu SPSS, Graph>Histogram>Klik Var >Display Normal Curve>OK)


Pengujian Hipotesis
Hal yang dipertimbangkan :
H0 & Ha yang diusulkan
Daerah penerimaan & penolakan serta teknik arah pengujian (one tailed atau two tailed)
Penentuan Nilai hitung statistik
Menarik kesimpulan menerima atau menolak hipotesis yg diusulkan.
H0 & Ha
H0 bertujuan utk memberikan usulan dugaan kemungkinan tidak adanya perbedaan antara perkiraan penelitian dgn keadaan yg sesungguhnya yg diteliti.
Ha bertujuan memberikan usulan dugaan adaanya perbedaan perkiraan dgn keadaan sesungguhnya yg diteliti.
Uji T - Paired
Digunakan untuk menentukan ada tidaknya perbedaan rata-rata dua sample bebas. Dua sampel yg dimaksud adalah sampel yg sama tapi mengalami perlakuan yang berbeda.

Pedoman untuk menerima atau menolak hipotesis :
H0 diterima jika t –hitung <> level of signicant (a)
Ha diterima jika t –hitung > t-tabel / p-value pada kolom sig.(2tailed) <>30 , distribusi data normal = Pearson (karena memenuhi asumsi parametik)

Data < normal =" Spearman"> level of signicant (a)
Ha diterima jika r –hitung > r-tabel / p-value pada kolom sig.(2tailed) <>level of significant

Ha diterima jika F atau t-hitung > F atau t-tabel, atau nilai p-value pada kolom sig.>level of significant

Tidak ada komentar:

Poskan Komentar