A. STATISTIKA DESKRIPTIF DAN STATISTIKA INFERENSIAL
Statistika Deskriptif merupakan statistik yang menganalisis sekumpulan data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan, sehingga pada akhirnya didapat suatu kesimpulan yang berguna sebagai informasi kepada penggunanya. Statistika deskriptif biasanya menyediakan informasi serta menentukan nilai rata-rata hitung, median, modus, dan lainnya. Statistika deskriptif biasanya berbentuk tabel, grafik, dan pada umumnya lebih gampang dimengerti karena sifatnya yang sederhana. Contoh statistika deskriptif, misalnya: Tabel Data Nilai Pengantar Akuntansi I Mahasiswa Fakultas Ekonomi USU Jurusan S1 Akuntansi 2011, Grafik Peningkatan harga saham di BEI.
Statistika Inferensial merupakan statistik yang lebih kompleks dari statistik deskriptif karena selain menyajikan data dan informasi, statistik ini juga melakukan penarikan kesimpulan dari data yang diambil. Statistik inferensial biasanya menentukan uji hipotesis, analisis varians, dan lainnya. Intinya, statistik inferensia ini selain memberikan informasi, diperlukan analisis, hipotesis, dan penarikan kesimpulan terhadap data yang ada. Contoh statistika inferensial, misalnya: Seorang mahasiswa Akuntansi ingin mengetahui apakah logika mempengaruhi performa atau kinerja seorang akuntan di dalam pekerjaanya. Setelah melakukan penelitian, analisis, dan menarik kesimpulan, akhirnya di dapat hasil bahwa logika sangat mempengaruhi performa atau kinerja seorang akuntan. Statistika Inferensial terbagi dua jenis, antara lain:
1. Statistika Parametrik
Statistika Parametrik merupakan ilmu statistik yang mempertimbangakan sebaran atau distribusi data. Apabila sebaran atau distribusi data normal, maka dipakailah yang namanya statistika parametrik. Intinya statistika parametrik dipakai apabila acuan atau parameter di dalam data belum diketahui. Statistika parametrik memakai skala interval dan skala rasio di dalam penggunaanya. Contoh data statistika parametrik adalah data yang kompleks seperti data kisaran harga saham, data perbandingan gaji karyawan di Bank X.
2. Statistika Non Parametrik
Skala non parametrik merupakan ilmu statistik yang tidak mempertimbangkan sebaran atau distribusi data. Intinya statistika non parametrik tidak memerlukan acuan atau parameter seperti statistika parametrik. Skala yang biasa dipakai dalam statistika non parametrik adalah skala ordinal dan skala nominal. Contoh data statistika non parametrik adalah Jenis olahraga yang digemari Mahasiswa STAN misalnya Basket=1, Sepakbola=2, Bulutangkis=3, dan sebagainya, data peringkat siswa yang mengikuti Try Out, dan lain-lain.
B. SKALA-SKALA DALAM STATISTIKA
Statistika memiliki empat skala dalam peneilitannya, ke empat skala tersebut antara lain:
1. Skala Nominal
Skala Nominal merupakan skala yang paling sederhana di dalam statistika, skala ini berupa angka yang diberikan kepada suatu objek dan berfungsi sebagai label saja dan tidak memiliki fungsi menyatakan tingkatan, jarak, dan sebagainya. Misalnya jenis-jenis makanan, Nasi goreng=1, Mie Goreng=2, Martabak=3, Mie Ayam=4, Bakso=5. Di dalam contoh tersebut tidak ada ditemukan unsur tingkatan, artinya Bakso tidak lebih tinggi dari Nasi Goreng, dan sebaliknya. Angka yang ditunjukkan hanya sebagai label saja.
2. Skala Ordinal
Skala Ordinal merupakan skala dalam statistika yang menyatakan urutan, dan mengandung tingkatan. Skala ini digunakan biasa untuk mengurutkan suatu data dari yang paling rendah ke yang paling tinggi dan sebaliknya. Misalnya dalam suatu kelas terdapat 30 siswa/siswi. Pada saat penerimaan rapor tentunya ada peringkat yang diberikan oleh guru terhadap 30 siswa/siswi tersebut. Mulai dari peringkat 1, 2, 3, 4, 5, dan seterusnya sampai peringkat 30. Dalam kasus ini skala ordinal dipergunakan dan memang menyatakan tingkatan atau urutan.
3. Skala Interval
Skala interval merupakan skala ketiga dalam statistika. Skala interval merupakan skala yang mengandung unsur Ordinal (tingkatan) dan juga mengandung unsur jarak, dan biasanya jarak antara data yang satu ke yang lain sama. Misalnya membagi kisaran berat badan anak-anak dengan kisaran 20-29 kg, 30-39 kg, 40-49 kg, 50-59 kg, dan seterusnya. Data di atas menggambarkan jarak antara berat badan yang satu dan yang lain dengan jarak yang sama tiap datanya.
4. Skala Ratio
Skala ratio merupakan skala yang terakhir dan skala yang menggabungkan sifat ketiga skala di atas, ditambah satu sifat lagi yaitu ukuran yang mengandung nilai absolut atau mutlak. Skala ratio merupakan skala yang dapat membandingkan data-data dalam statistika. Misalnya Harga saham PT A $50/lembar saham. Harga saham PT B $100/lembar saham. Dengan skala ratio, kedua data di atas dapat dibandingkan, yaitu harga saham PT B= 2 kali harga saham PT A, atau dengan kata lain, Harga Saham PT A : Harga saham PT B = 1 : 2
C. SKALA LIKERT
Skala likert merupakan skala penilaian yang sifatnya berjenjang, artinya dalam penelitian, responden diberikan pilihan biasanya lima pilihan, yaitu : Sangat Setuju, Setuju, Netral, Kurang Setuju, Tidak Setuju. Misalnya, Kebijakan BI menaikkan suku bunga bank menguntungkan para Kreditur. Dengan menggunakan skala likert, tentunya responden akan memilih antara ke lima pilihan apakah setuju, sangat setuju, netral, kurang dan tidak setuju.
Sekarang ini, banyak argumen-argumen tentang skala likert ini apakah skala ini masuk ke dalam skala ordinal atau interval. Sewajarnya, skala likert merupakan skala ordinal karena sesuai dengan ciri-ciri skala ordinal yaitu menyatakan urutan atau tingkatan seperti setuju, tidak setuju, dan netral. Tetapi banyak peneliti sekarang mengatakan bahwa skala likert terkadang merupakan skala interval karena peneliti menjumlahkan nilai mean, average, standar deviasi, dan lainnya dari data tersebut, padahal sesuai dengan defenisi likert yang sewajarnya adalah skala ordinal, tidak bisa dikalkulasikan mean, average, standar deviasi, dan lainnya. Misalnya data yang menyatakan setuju dan tidak setuju, kita tidak bisa mengukur rata-ratanya, karena itu merupakan sifat psikologis manusia. Intinya itu tidak terukur. Tetapi beberapa peneliti mengatakan bahwa jarak antara setuju dan tidak setuju bisa diukur sehingga sampai sekarang argumen mengenai skala likert ini masih belum jelas.
“A special kind of survey question uses a set of responses that are ordered so that one response is greater than another. The term Likert scale is named after the inventor, Rensis Likert, whose name is pronounced "Lickert." Generally, this term is used for any question that has about 5 or more possible options. An example might be: "How would you rate your department administrator?" 1=very incompetent, 2=somewhat incompetent, 3=neither competent, 4=somewhat competent, or 5=very competent. Likert scales are either ordinal or interval, and many psychometricians would argue that they are interval scales because, when well constructed, there is equal distance between each value. So if a Likert scale is used as a dependent variable in an analysis, normal theory statistics are used such as ANOVA or regression would be used.” (http://www.upa.pdx.edu/IOA/newsom/pa551/lecture1.htm)
“Although Likert scales are really ordinal scales (definition of ordinal scale), they are often treated as interval scales. By treating this type of agreement scale or attitudinal measurement as interval, researchers can calculate mean scores which can then be compared. For instance, the level of agreement for men was 3.5 compared to 4.1 for women, or it was 3.3 for first time visitors compared to 2.8 for repeat visitors.” (http://www.htm.uoguelph.ca/MJResearch/ResearchProcess/IntervalScale.htm)
Berikut sumber-sumber yang mendebatkan mengenai skala likert apakah termasuk skala ordinal atau interval.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar