1.
Univariat, Bivariat, dan Multivariat
Univariate Analysis (UA),
adalah analisis yang dilakukan untuk satu variabel atau per variabel.
Catatan: Dalam pengertian tertentu, analisis deskriptif
menjadi sama dengan analisis univariat.
Bivariate Analysis (BA), adalah analisis yang dilakukan untuk
menganalisis hubungan (baik yang bersifat correlational,
causal, maupun reciprocal) dua variabel.
Analisis seperti ini juga disebut ”Simple”
Analysis (SA).
Multivariate Analysis (MvA), 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 lebih umum digunakan, dalam
statistika, pengertian lain dalam analisis hubungan asimetrik (causal), 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.
Jika variabel bebasnya lebih dari satu, maka disebut dengan ”Multiple” Analysis (MpA).
Multivariate Analysis,
adalah analisis yang dilakukan pada tiga atau
lebih variabel, yang memiliki dua atau lebih variabel terikat. Program
SPSS menggunakan konsep seperti ini. Jika variabel bebasnya lebih dari
satu maka
disebut dengan ”Multiple-Multivariate”
Analysis (MMA). NCSS menggunakan konsep ini.
2. Parametrik
dan Nonparametrik
Parametric Analysis (PA),
analisis yang dilakukan untuk menguji parameter/berdasarkan asumsi-asumsi
tertentu dan biasanya salah satu asumsinya adalah normalitas distribusi.
Catatan: Keluarga
distribusi normal antara lain adalah,
a.
Distribusi Gauss
b.
Distribusi Fisher (F)
c.
Distrbusi Student (t).
Nonparametric Analysis (NpA),
analisis yang dilakukan tidak untuk menguji parameter/tidak berdasarkan
asumsi-asumsi tertentu.
Catatan: salah
satu keluarga distribusi yang termasuk dalam kategori statistika nonparametrik ini,
di US umumnya disebut dengan statistika bebas distribusi (free distribution statistics), yang paling sering digunakan adalah Chi-Square (
).
).
3. Deskriptif
dan Inferensial
Descriptive Analysis (DA),
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 census.
Penggunaan istilah deskriptif pada SPSS jika dikaitkan dengan konsep yang telah
dipaparkan adalah sebagai berikut:
SPSS
|
Konsep yang Dipaparkan
|
||
Descrip-tive Statistics
|
Descrip-tives
|
Statistika Deskriptif
|
|
Crosstab
|
Statistika Nonpara-metrik
|
Statistika Bebas Distribusi
|
|
Nonparametric Tests
|
Uji Nonpara-metrik
|
||
Inference Analysis (IA), adalah analisis dimana kesimpulan yang didapat
(dari sampel) digunakan untuk melakukan generalisasi pada lingkup data yang
lebih luas (populasi) pada suatu survey.
4. Eksplorasi
dan Konfirmasi
Exploratory Analysis (EA) dalam
analisis data kuantitatif disebut juga Tukey
Analysis dilakukan dengan cara melakukan berbagai analisis yang
memungkinkan untuk memahami/menemukan suatu sifat/pola tertentu pada data. Analisis kuantitatif seperti ini muncul pada Data Driven Research yang tidak beranjak
dari teori.
Karena itulah analisis eksplorasi ini dilakukan
seperti pekerjaan seorang detektif, dengan menggunakan model sebagai berikut –
model ini kemudian muncul juga pada ”Analisis Data Kualitatif” (dengan
paradigma positivistik - paradigma yang sama dengan analisis data kuantitatif) dari Miles & Huberman:
Catatan: Analisis
eksplorasi cocok digunakan untuk penelitian yang tidak menguji hipotesis
seperti Data Driven Research baik yang kuantitatif maupun kualitatif.
Confirmatory Analysis (CA),
adalah analisis yang dilakukan untuk menguji hipotesis yang telah dibuat
berdasarkan teori tertentu (mengkonfirmasi teori) seperti pada Theory Driven Research baik kuantitatif maupun kualitatif.
Modelnya secara sederhana dapat digambarkan sebagai
berikut:
Agak sedikit kompleks, model di atas dapat
dikembangkan antara lain sebagaimana yang dapat dilihat pada gambar di halaman
berikut ini:
EDA dan
CDA pada suatu penelitian seperti juga DDA dan IDA serta UDA dan MDA dapat
saling melengkapi (supplementary, complementary, bahkan unitary). Biasanya EDA/DDA/UDA dilakukan sebelum
CDA/IDA/MDA, walaupun dapat saja dilakukan sebaliknya sesuai kepentingan
penelitian. Analisis data yang manapun
yang didahulukan, analisisnya tidak mesti dalam dua langkah tetapi dapat
dilakukan secara bolak-balik sampai dicapai hasil yang diharapkan.
Pada
penelitian yang berbeda, hubungan antara EDA dan CDA dikaitkan dengan ”Data Mining” dan ”Meta Analysis” dalam Data maupun Theory Driven Research dapat digambarkan sebagai berikut:
DOWNLOAD materi ini dan materi terkait:
0 komentar:
Posting Komentar