Teknik Analisis Data Utama yang Digunakan dalam Penelitian Santai dan Ilmu Sosial

1 Sep , 2018 daftar poker,poker domino,poker online,situs judi online

Jika Anda akan melakukan penelitian senggang atau ilmu sosial, ini adalah teknik analisis data utama yang digunakan:

– Uji Chi-square. Tes ini, ditandai dengan simbol X2, digunakan untuk menunjukkan hubungan antara dua variabel nominal, yaitu variabel yang menggambarkan sesuatu, seperti jenis kelamin atau usia seseorang. Tes ini dirancang untuk menunjukkan apakah hubungan itu penting atau tidak, dan jika demikian, hipotesis nol dari tidak ada perbedaan akan ditolak. Tes ini dilakukan dengan memeriksa jumlah atau persentase dalam sel-sel meja dan membandingkan jumlah aktual dengan jumlah yang diharapkan yang akan terjadi jika tidak ada perbedaan menurut hipotesis nol, seperti jika ada jumlah yang sama dari orang-orang dua kelompok ras yang berbeda dalam studi partisipasi dalam dua kegiatan rekreasi yang berbeda. Orang akan mengharapkan jumlah anggota yang sama dari kelompok ras yang berbeda dalam setiap kegiatan jika tidak ada perbedaan, tetapi jika satu kegiatan lebih populer dengan satu kelompok dan kegiatan lainnya lebih populer dengan kelompok lain, maka akan ada perbedaan. Tes Chi-Square melibatkan menjumlahkan perbedaan antara jumlah atau persentase dan jumlah atau persentase yang diharapkan, sehingga semakin besar total, semakin besar nilai Chi-square. Dengan kata lain, nilai ini dihasilkan dari penjumlahan nilai kuadrat dari perbedaan.

– Tes-T. Tes ini melibatkan membandingkan dua cara untuk menentukan apakah perbedaan di antara mereka signifikan, berdasarkan menolak hipotesis nol dari tidak ada perbedaan dan menerima hipotesis alternatif bahwa ada perbedaan. Sebagai contoh, tes mungkin melihat pendapatan rata-rata orang yang berpartisipasi dalam kegiatan rekreasi yang berbeda, seperti golf versus bowling, untuk melihat apakah ada perbedaan di antara mereka, yang mungkin diharapkan, karena golf adalah olahraga yang cukup mahal sementara bowling adalah olahraga yang relatif murah. Tes dapat digunakan baik sebagai uji sampel berpasangan atau uji sampel independen. Dalam uji sampel berpasangan, sarana dua variabel, seperti dua kegiatan yang berbeda untuk semua orang di seluruh sampel dibandingkan, seperti jumlah waktu yang dihabiskan di Internet dan jumlah waktu menonton TV. Sebaliknya, dalam uji sampel independen, cara dua subkelompok dalam sampel dibandingkan dalam kaitannya dengan variabel tunggal untuk melihat apakah ada perbedaan di antara mereka, seperti jumlah waktu yang dihabiskan remaja dan orang tua mereka di Internet.

– Analisis varians satu arah atau uji ANOVA. Tes ini digunakan untuk membandingkan lebih dari dua sarana dalam satu tes, seperti membandingkan sarana untuk pria dan wanita dalam berpartisipasi dalam sejumlah kegiatan, seperti makan di luar, menghabiskan waktu di Internet, menonton TV, pergi berbelanja, berpartisipasi dalam olahraga aktif, atau pergi ke olahraga penonton. Tes menguji di mana pun mean untuk setiap variabel dalam tes berbeda dari mean keseluruhan, yang merupakan hipotesis alternatif, atau sama dengan mean keseluruhan, yang merupakan hipotesis nol. Tes ini tidak hanya mempertimbangkan perbedaan antara mean untuk populasi keseluruhan dan untuk subkelompok yang berbeda, tetapi juga mempertimbangkan perbedaan yang terjadi di antara mean, yang disebut "varians". Varians ini ditentukan dengan menjumlahkan perbedaan antara masing-masing sarana dan keseluruhan rata-rata untuk mendapatkan hasil yang ditafsirkan dengan cara ini. Semakin tinggi varians antarkelompok, semakin besar kemungkinan ada perbedaan yang signifikan antara kelompok, sedangkan semakin tinggi varians dalam kelompok, semakin kecil kemungkinan ada perbedaan yang signifikan antara kelompok. Skor F merupakan analisis dari dua perbedaan pengukuran varians untuk menunjukkan rasio antara dua jenis varians – antara kelompok varians dan varians dalam kelompok. Juga, orang perlu mempertimbangkan jumlah kelompok dan ukuran sampel, yang menentukan derajat kebebasan untuk tes tertentu. Hasil perhitungan ini menghasilkan skor F, dan semakin rendah skor F, semakin besar kemungkinan ada perbedaan signifikan antara sarana kelompok.

– Analisis faktorial varians. Ini adalah tes ANOVA lain, yang didasarkan pada analisis sarana lebih dari satu variabel, seperti memeriksa hubungan antara berpartisipasi dalam suatu kegiatan dan jenis kelamin dan usia peserta. Akibatnya, tes ini melibatkan tabulasi silang sarana kelompok yang berbeda untuk menentukan apakah mereka signifikan dengan membandingkan kedua sarana kelompok dan tingkat penyebaran antara kelompok. Jadi, dalam tes ini juga, derajat kebebasan dipertimbangkan bersama dengan jumlah kuadrat untuk menghasilkan rata-rata kuadrat dan kemudian skor F. Sekali lagi, semakin rendah skor, semakin besar kemungkinan perbedaan signifikan antara sarana kelompok.

– Koefisien korelasi (biasanya ditentukan oleh "r"). Koefisien ini berkisar dari 0 ketika tidak ada korelasi ke +1 jika korelasi antara dua variabel sempurna dan positif atau -1 jika korelasi antara variabel dalam sempurna dan negatif. Angka antara 0 dan +1 atau -1 menunjukkan tingkat korelasi positif atau negatif antara variabel. Ukuran r ditentukan dengan menghitung mean untuk setiap variabel dan memeriksa seberapa jauh setiap titik data pada sumbu x dan y dari mean dalam koneksi positif atau negatif. Kemudian, satu menggandakan dua perbedaan, dan mempertimbangkan ukuran sampel untuk menentukan seberapa signifikan r pada tingkat signifikansi yang telah ditentukan (biasanya tingkat 95% atau 5%).

– Regresi linier. Pendekatan ini digunakan ketika ada korelasi konsisten yang cukup antara dua variabel, sehingga seorang peneliti dapat memprediksi satu variabel dengan mengetahui yang lain. (Veal, hal. 358). Untuk tujuan ini, seorang peneliti menciptakan model hubungan ini dengan mengembangkan persamaan yang menyatakan apa hubungan ini. Persamaan ini umumnya dinyatakan sebagai y = a + bx., Di mana "a" adalah konstanta, dan "b" mengacu pada kemiringan garis yang paling mencerminkan kecocokan atau korelasi antara dua variabel yang diukur.

– Regresi non-linear. Ini mengacu pada situasi yang terjadi ketika dua variabel tidak berhubungan secara linier, sehingga satu garis lurus tidak dapat digunakan untuk mengekspresikan hubungan mereka. Seperti regresi non-linear dapat terjadi jika ada hubungan melengkung, seperti ketika ada pertumbuhan bertahap minat dalam suatu kegiatan, diikuti oleh dorongan antusiasme, dan kemudian dataran tinggi yang menarik. Contoh lain mungkin adalah distribusi bimodal atau hubungan siklus, seperti ketika ada pola yang menarik dalam kegiatan dua kali setahun atau naik dan turunnya minat, seperti jika ada lonjakan minat setelah pengenalan baru program beberapa kali setahun, diikuti dengan penurunan minat sampai program baru diperkenalkan lagi.

, , , , , , , , , , ,


Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *