Memilih uji statistik bukan soal mencari uji yang paling canggih atau yang paling sering dipakai kakak tingkat. Uji yang tepat ditentukan oleh tiga hal: jenis datamu, apa yang ingin kamu ketahui, dan berapa kelompok yang terlibat. Kalau ketiganya sudah jelas, pilihan biasanya tinggal satu atau dua.
Langkah pertama: kenali jenis data
Ada empat tingkat pengukuran yang umum diajarkan:
- Nominal: kategori tanpa urutan, misalnya jenis kelamin, jurusan atau metode pembayaran.
- Ordinal: kategori berurutan tapi jaraknya belum tentu sama, misalnya tingkat pendidikan atau peringkat.
- Interval: angka dengan jarak sama tanpa nol mutlak, misalnya suhu dalam Celsius.
- Rasio: angka dengan jarak sama dan nol mutlak, misalnya pendapatan, berat atau jumlah produk terjual.
Di banyak skripsi, skor total skala Likert diperlakukan seperti interval. Perlakuan ini masih diperdebatkan, jadi pastikan pembimbingmu sepakat dan tulis rujukannya.
Langkah kedua: membandingkan atau menghubungkan
Lihat lagi rumusan masalahmu dan tanyakan apa kata kerjanya.
Kalau pertanyaannya “apakah ada perbedaan”, misalnya perbedaan hasil belajar kelas yang memakai metode A dan metode B, kamu sedang membandingkan kelompok.
Kalau pertanyaannya “apakah ada hubungan” atau “apakah ada pengaruh”, misalnya hubungan jam belajar dengan nilai ujian, kamu sedang menghubungkan variabel.
Rumusan masalah yang kabur akan membuat pilihan uji ikut kabur. Kalau kamu ragu kata kerjanya apa, kembali ke cara merumuskan masalah penelitian.
Langkah ketiga: jumlah kelompok dan hubungan antarkelompok
Untuk pertanyaan perbandingan, hitung berapa kelompok yang dibandingkan dan apakah kelompoknya berisi orang yang sama atau berbeda.
- Dua kelompok berbeda, misalnya kelas A dan kelas B: sampel independen.
- Dua pengukuran pada orang yang sama, misalnya sebelum dan sesudah pelatihan: sampel berpasangan.
- Tiga kelompok atau lebih: butuh uji untuk banyak kelompok.
Parametrik atau nonparametrik
Uji parametrik, seperti uji t dan ANOVA, punya asumsi tentang data, misalnya data interval atau rasio dan sebaran yang mendekati normal. Uji nonparametrik punya asumsi yang lebih longgar dan cocok untuk data ordinal atau data yang jelas tidak memenuhi asumsi parametrik.
Uji parametrik tidak otomatis lebih baik. Yang lebih baik adalah uji yang asumsinya cocok dengan datamu.
Ukuran sampel ikut berperan. Pada sampel yang sangat kecil, asumsi normalitas sulit dipastikan, sehingga sebagian pembimbing menyarankan uji nonparametrik sejak awal. Keputusan ini sebaiknya diambil saat menyusun proposal, bukan setelah melihat hasil mana yang signifikan.
Tabel keputusan
Tabel ini merangkum pasangan yang umum diajarkan. Pakai sebagai titik awal, lalu cocokkan dengan buku metode yang kamu rujuk.
| Tujuan dan kondisi | Parametrik | Nonparametrik |
|---|---|---|
| Membandingkan dua kelompok independen | Uji t sampel independen | Mann-Whitney U |
| Membandingkan dua pengukuran berpasangan | Uji t berpasangan | Wilcoxon signed-rank |
| Membandingkan tiga kelompok atau lebih | ANOVA satu jalur | Kruskal-Wallis |
| Hubungan dua variabel | Korelasi Pearson | Korelasi Spearman |
| Pengaruh beberapa variabel bebas pada satu variabel terikat | Regresi linear berganda | Dibahas dengan pembimbing |
| Hubungan dua variabel nominal | Tidak ada | Chi-square |
Beberapa contoh penerapan dengan topik karangan:
- Perbedaan kepuasan pelanggan dua cabang toko, skor kepuasan dari skala Likert: uji t sampel independen bila asumsinya terpenuhi, Mann-Whitney U bila tidak.
- Nilai siswa sebelum dan sesudah memakai media pembelajaran: uji t berpasangan atau Wilcoxon.
- Hubungan jenis kelamin dengan pilihan metode pembayaran: chi-square.
Cek terakhir sebelum memutuskan
Sebelum menulis uji yang dipilih di bab 3, cek daftar berikut:
- Uji itu menjawab rumusan masalah persis seperti yang tertulis.
- Jenis data setiap variabel sudah sesuai dengan syarat uji.
- Ukuran sampelmu cukup untuk uji itu menurut buku metode.
- Kamu tahu asumsi apa yang harus dicek dan apa rencanamu bila ada yang tidak terpenuhi.
- Pembimbing sudah setuju dengan pilihanmu.
Kalau rencana awal ternyata tidak cocok dengan data setelah diuji asumsinya, beralih ke uji alternatif itu sah. Tulis alasannya di bab 4 dengan terbuka.