Uji statistika, dihindari tapi gak bisa dijauhi
Dari jaman dulu sampai sekarang banyak pelajar sudah takut duluan kalau dengar kata ‘Math’. Di bidang-bidang biologi, statistika dan biometrika juga selalu bikin was-was dan keringat dingin. Termasuk juga bagi saya….
Marilah kita memulai perjalanan ini dengan was-was tetapi tetap santai. Duh, ngomongin statistika mana bisa santai? Yah, terserah deh. Jalani aja dulu ya…
Statistika berurusan dengan membuat gambaran dari suatu populasi yang kita sedang ukur. Populasi di sini gak ada hubungannya dengan populasi manusia, tapi adalah target penelitian yang kita ukur. Kotak-katik uji statistika dengan software statistika yang ada, lama kelamaan terasa sebagai suatu seni. Ya iyalah, sebab tiap uji perlu format data yang berbeda, harus tentukan mana dependent variable (variable bergantung) dan independent variablenya (variable bebas), harus mencari tahu uji mana yang tepat untuk menjawab pertanyaan kita. Jadi yang paling penting, pastinya harus tahu obyektif penelitian kita dulu supaya gak lari ke sana ke mari.
Banyak kasus menghindari penggunaan statistika dalam laporan maupun skripsinya. Betul gak? Pinginnya gak jauh-jauh dari deskriptif aja. Padahal sih tanpa disadari statistika sudah dipakai juga. Menarik rata-rata dari suatu data saja sudah masuk statistika, statistika deskriptif, yang termasuk mean, median, modus, dan berlanjut dengan standar error, standar deviasi, dan variance.
Padahal sebetulnya uji statistika itu cuma alat bantu. DH Johnson dalam artikelnya di Journal of Wildlife Management tahun 1999 (the insignificance of the significance statistical testing) mengatakan bahwa dalam setiap eksperimen dengan perlakuan pasti selalu ada beda, biarpun kecil sekali. Nah, tapi bagaimana supaya beda sedikit atau beda banyak cukup signifikan bagi pertanyaan kita? Ya pakai uji statistika dong.
Sebagai mahasiswa memang mau tidak mau tetap harus belajar melakukan uji ini secara manual untuk mendalami konsepnya. Soalnya ilmu itu gak ada yang instan. Itu berarti tidak boleh pakai software statistika dan harus dihitung dengan kalkulator dan berbekal table t (misalnya). Software-software statistika mempermudah perjalanan ini dengan menampilkan langsung nilai P nya (P value yang menandakan level of significance). Jadi signifikansi suatu hipotesa statistika adalah lihat dari nilai P. Jika nilai P > 0.05, artinya tidak berbeda nyata sementara jika P < 0.05 menunjukkan ada beda nyata. Nilai 0.05 sendiri sebenarnya menggambarkan 5% penyimpangan dari distribusi normal.
Selain statistika deskriptif, ada juga statistika inferensial. Nah, kalau yang ini sudah masuk ke uji statistic yang sebenarnya. Ada uji T, ANOVA, korelasi, regresi, sampai ke multivariate statistika yang variablenya udah mulai banyak. Terus dari sekian banyak output yang dihasilkan setiap uji, apa yang harus ditampilkan di laporan atau thesis? Pertama, lihat dari nilai P! Kedua, rata-rata uji statistika menggunakan prinsip dasar yang sama dengan uji T, F statistic yang dipakai di ANOVA, atau χ2 (chi-square). Maka tampilkan nilai t atau F, atau χ 2 nya. Ketiga, tampilkan juga derajat bebas atau degree of freedom atau df. Jadi ditulisnya seperti ini… “Hasil memperlihatkan adanya perbedaan signifikan pada bukaan tajuk antara habitat yang terganggu dan yang tidak terganggu (t = -3.941; df 166; P<0.001)”. Tampilan ini memudahkan pembaca laporan atau thesis kita memahami data yang diperoleh (juga memastikan bahwa kita gak bohong). Derajat bebas tadi misalnya, adalah gambaran kelas atau banyaknya data yang diuji – 1. Jadi kalau df tertulis 166, maka data yang digunakan untuk pengujian berjumlah 167.
Jadi, masih ingat kalau uji statistika itu cuma alat bantu? Ingat dong ya… Uji statistika membantu kita untuk menguji hipotesa (biarpun hipotesa itu cuma di kepala..). Artinya, ya supaya kita jangan omong doang, jangan berasumsi tanpa dasar. Tampilkan fakta dengan hasil uji, dengan grafik dan tabel, dengan data… Gitu lho. Michael Crichton (State of Fear) aja bilang, “Do you know what we call opinion in the absence of evidence? We call it prejudice.”
PS: atas permintaan pengunjung, file pdf postingan ini dapat didownload di sini atau di bibliotheca
29 comments so far
Leave a reply













tetep aja masih binung nentuin uji apa untuk test hipotesisnya, apalagi sekarang ada lagi AIC, yang dasar ajah masih ga becus ..
statistik cuman alat ajah kan. terkadang kurikulum yang gak berpihak pada kemajuan jaman. lha jaman IT sekarang masih disuruh ngitung2 manual. kenapa gak dikasih filosofinya ajah dan dihubungkan dengan bidang ilmu. trus setelah itu latihan pake sopwer…
BTW sayah dapat B lho untuk statistik sosial. hahahahahaha. lha statistik sosial kok soalnya tentang suhu pesawat luar angkasa segala….
:d
bagi kami (oknum) kaum sosial, statistik emang momok!
thanks mbak atas sharingnya…
sering2 y mbak, sekalian bahas statistical techniques-nya(ANOVA,linear regresi,ANCOVA,MANOVA,multiple regression,GLMs)…lumayan e-learning…hehe
setidaknya saya sekarang menyadari alasan mengapa perlu belajar statistika.
cheers!
“lha jaman IT sekarang masih disuruh ngitung2 manual. kenapa gak dikasih filosofinya ajah dan dihubungkan dengan bidang ilmu. trus setelah itu latihan pake sopwer…”
Setuju! Barangkali sistem pengajarannya yg harus diubah, ada teori dan praktek. Atau jangan2 dosennya juga sama bingungnya buat cari contoh yg pas…
Lha, saya juga baru mulai ngeh setelah S2
Wah, PRnya banyak nih dari mulai anova dll, sampe AIC…. Tunggu…tunggu… tanggal mainnya. Masih keringetan nih
Mbak, kalo boleh dibuatkan file pdf-nya. spy enak donlodnya, ya…ya please???? (pasang muka memelas)
Iwan, file pdf sudah dapat didownload di bibliotheca. Semoga gak bikin pusing…
Thanks Mbak, udah di donlod.
Apa sudah pernah kepikiran tuk buat buku?
hehe..maaf y mbak ngerepotin hihi sampe bikin keringetan..
ya satu2 aja…sesempetnya mbak nurul:)
bener tuh kata mas iwan, kenapa Mbak Nurul ak bikin buku aja sekalian?
kan lumayan ibadaha juga nyebar2 ilmu gitu..
cheers
uda pake statistik tapi ga bisa ngartiin begitu juga yang nyuruh pake sofwer “aneh” huaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa gimana niyyyyyyyyyyyyyyyy……..uda melewati batas deadline lagi mbak????????????????????
bantu dengan doa dan bikin cara baca ordinasi dong mba…..thanx
uda pake statistik tapi ga bisa ngartiin begitu juga yang nyuruh pake sofwer “aneh” huaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa gimana niyyyyyyyyyyyyyyyy……..uda melewati batas deadline lagi mbak????????????????????
bantu dengan doa dan bikin cara baca ordinasi dong mba…..thanx
itu tu mbak efek abis ngadep dosen rada ngeror jadi buru2 dah hehehe mohon dimaklumi…………………………………….
wah aku suka blognya
nti aku akan sering buka-buka nih
Halo Reno. Apa kabar nih! Hehe, iya, sering2 mampir ke sini ya…
SAYA MAU TANYA BAGAIMAN CARA MENCARI NILAI P-VALUE SECARA MANUAL.TOLONG DIJELASKAN.TERIMA KASIH
Hai Indah. Biasanya dalam penghitungan uji statistik secara manual tidak menggunakan P value. Signifikan atau tidak dilihat dari misalnya nilai t (pada uji t) atau dilai F (pada anova), yang kemudian dibandingkan dengan nilai yang ada di tabel t atau F. P value dengan nilai alpha (0.05) yang sudah diset, adalah kemudahan yg diberikan oleh software shg tdk perlu cek di tabel lagi. Rumus P value memang ada, tapi sangat tidak sederhana. Barangkali yang tahu adalah mathematician. Saya sendiri sudah cari tetapi belum dapat. Mudah2an membantu
aku suka blognya… oh ya menurut kamu regresi logistik buat skripsi gimana?
silakan aja regresi logistik dipake, kan tergantung pertanyaan dan tujuannya. Kalo memang lebih pas kenapa gak?
koment dikit yang tanya regresi log. Regresi ini biasa dan cocok dipakai untuk data-data yang bentuknya biner (mis: ya-tdk, ada-tdk ada, 0-1). Atau bisa juga dipakai untuk data biasa, namun banyak mengandung data kosong (bukan data hilang). Misal data survey individu, kan tidak semua spot / waktu ada data. Nah kalo banyak data null, pakai reg log, jangan regresi biasa. Eh sori ngelantur… Salam kenal untuk Mbak Nurul..
Makasih dah ikut meramaikan gudang ini. Salam kenal juga
heheheh gara2 lagi ngelarin skripsi jadi nyantol dah di blog ini…hohooh
eh mba klo t test tpi smpel cuma 12 (6 kontrol -6 percobaan) boleh gk yaa….klo gk….trus pake uji apa ya penelitian eksperimental ku yg RAL pre and post test design. ekperimen pemberian obat baru ke pasien gtu. yg kontrol gk dikasih obat jadi one blind gt.
aku smpet nyoba ngetes pake t test walo smplnya gk mpe 30 tpi..hasilnya jadi aneh…
dan bingung/….
makasih loh dibantu ^_^
^_^
Hi Avis,
Thanks udah mampir ke sini. T-test keliatannya cukup bisa kok untuk jumlah sampel 6. Tapi emang semakin banyak jumlah sampel, signifikansinya akan makin kuat. Ini untuk bandingin kontrol dan percobaan kan? Saran aja, kalo tujuan untuk bandingin pre-test dan post-test (sebelum pemberian obat dan setelah, terutama kalo pasiennya sama), coba pake paired t-test (uji t berpasangan).
Dulu pernah lihat postingan ini dan masih skeptis dengan yang namanya statistik..
Baru kemarin dapat dosen yang keren banget dan jatuh cinta sama cara ngajarnya. Sekarang ngga skeptis lagi dech sama statistik
)
Statistik ternyata mudah dimengerti dengan contoh2 sederhana ya…
kl jumlah sampel na 117 k=5 nyari nilai F table na gmn…???
thx…
salam..
nnya dunk,, ada gak sich rumus manual buat nyari p value??
biasanya kan qt langsung dpt di output klo qt lagi analisis.
sebenernya apa sih rumus manual buat ngitung p value???
trimakasih….
Kalo manual biasanya tergantung jenis ujinya. Kalo anova berarti lihat dari nilai F, kalau uji t dilihat dari nilai t nya. Jadi signifikan ato tidak harus dilihat dari tabel F dan tabel t
mau tanya , kenapa pada anova pakai distribusi f?
tolong bantuannya…
Distribusi F itu diambil dari nama Fisher. Anova pakai distribusi F karena membandingkan lebih dari 2 set means (kalo distribusi t hanya 2 set saja). Dilihat dari rumusnya,
F = variance dari group means/means of within group variances
Mudah2an sedikit membantu…
mudahan cepat bisa di jawab,
jadi sy ada di ket suatu dimensi kualitas sebut aja
nilai nya
x1=38%
x2=54%
dan x3=8%..
total N =100%
nilai max yg di dapat adalah =24
dan nilai min=11
mean yg di dapt adalah 19.08
dengan std deviation 2.565
yg mana ini menggunakan spss deskriptih statistik,,
yg pada ssat saya coba manual kok nga sama seperti di program spss..?
adu ney akan mempersulit sy pd sat sidang,,
1.apa rumus manual sy salah,,klo salah bisa minta tolong rumus nya manual yg benar apa?spy sm dgn spss
2.apakah pada spss dan manual sering terjadi ketidaksamaan,,manakah yg lebih akurat spss atw manual rumus.
terima kasih bnyk..
saran sy tunngu di email
redvie_girly@yahoo.com
Vina, ada sedikit keanehan. Barangkali saya salah tangkap. Apakah nilai x1 hingga x3 adalah data anda yg ingin dicari mean dan standar deviasinya? Sederhananya, mean adalah nilai rata-rata (jumlah x1+x2+x3 dibagi 3). Jadi dihitung dgn kalkulator saja, nilai rata2 jelas beda dgn nilai mean yg anda dapat. Saya tdk mengerti bagaimana anda mendapatkan nilai mean 19.08. Apakah data yg digunakan sama? Untuk rumus standar deviasi, coba googling saja. Di mana2 rumus itu sama dan saya blm pernah mendapatkan perbedaan signifikan antara spss dan penghitungan manual