Coba bayangkan jika Anda akan meneliti hubungan antara kemandirian belajar siswa SMA di Jawa Tengah di masa pandemi dengan prestasi belajar Matematika. Berapa lama waktu yang diperlukan untuk mengumpulkan data kemandirian belajar dan prestasi belajar siswa se-Jawa Tengah yang jumlahnya ribuan. Bagaimana kita mengontrol link angket kemandirian belajar diisi oleh seluruh siswa dan bagaimana cara memastikan kita mempuyai daa prestasi belajar seluruh siswa? Tentunya hal ini sangat merepotkan dan cenderung sulit dilakukan. Jadi akan sangat berat jika Anda melibatkan seluruh angota populasi sebagai subyek penelitian. Oleh karenanya, di dalam penelitian biasanya kita mengunakan data yang berasal dari sampel yang representatif berdasarkan populasi yang diteliti.
Namun masalah berikutnya adalah, amankah penelitian kita jika hanya menggunakan sampel sebagai representasi dari populasi yang kita teliti? Berbahayakah jika hasil digeneralisasi kepada seluruh populasi, apalagi jika obyeknya sangat sensitif seperti obat, penyakit, dan lainnya? Oleh sebab itu kita perlu menggunakan metode statistika agar inferensi induktif megenai semua populasi yang hanyaberasal dari sebagian sampel saja tidak mengalami kesalahan generalisasi.
Hasil pengukuran mengenai karakteristik sampel dinamakan sebagain statistik, misalkan rerata dan simpangan baku, sedangkan karakteristik value mengenai populasi dinamakan sebagai parameter. Hipotesis dalam penelitian tertuju pada parameter bukan statistik. Misalkan”Ada hubungan antara kemandirian belajar siswa SMA di Jawa Tengah di masa pandemi dengan prestasi belajar Matematik”. Jadi bukan hubungan antara kemandirian belajar siswa di masa pandemi dengan prestasi belajar Matematika pada siswa yang dijadikan sampel penelitian. Metode menyimpulkan inferensi induktif mengenai parameter yang berasal dari nilai statistik disebut statistik inferensial.
Secara umum analisis statistik inferensial meliputi dua macam tipe analisis, yaitu parametrik dan nonparametrik. Analisis parametrik biasa digunakan jika variabel dependent meilii skor penskalaan jenis interval atau rasio. Sebelum melakukan uji analisis parametrik disyaratkan harus memenuhi beberapa asumsi,misalnya normalitas, homogenitas, linearitas, dan lainnya. Uji asumsi ini harus dipenuhi, jika tidak maka sebaiknya menggunakan uji nonparametrik. Namun pada sumsi tertentu hal ini tdak disepakati olah para ahli statistika. Selanjutnya, uji nonparametrik digunakan jika variabelnya memiliki skor penskalaan ordinal atau nominal. Jika kita menggunakan uji nonparametrik, maka tidak perlu melakukan uji asumsi. Sehingga uji nonparametrik biasa disebut uji bebas asumsi.
You must be logged in to post a comment.