Aplikasi Statistika dalam Penelitian Kuantitatif

Distribusi Frekuensi

Teknik ini mungkin merupakan teknik yang paling mudah dan paling banyak digunakan untuk mendeskripsikan data. Distribusi frekuensi mengindikasikan jumlah dan persentase responden, obyek yang masuk ke dalam kategori yang ada.

Teknik ini biasanya digunakan untuk memberikan informasi awal dalam penelitian tentang obyek atau responden.

Cross-Tabulations

Bila distribusi frekuensi digunakan untuk memberikan informasi yang menggambarkan keseluruhan sampel atau populasi yang diteliti, cross-tabulation adalah sebuah teknik visual yang memungkinkan peneliti menguji relasi antar variabel.

Kedua teknik yang telah disebutkan di atas digunakan untuk menggambarkan data yang dikumpulkan selama penelitian, ini hanya merupakan awal tugas peneliti. Tugas berikutnya adalah menjelaskan temuan-temuan ini dan dapat membuat sebuah generalisasi tentang populasi yang lebih besar. Maka digunakanlah inferential statistics.

Korelasi

Metode ini menggambarkan secara kuantitatif asosiasi ataupun relasi satu variabel interval dengan variabel interval lainnya. Sebagai contoh kita dapat lihat relasi hipotetikal antara lamanya waktu belajar dengan nilai ujian tinggi.

Korelasi diukur dengan suatu koefisien (r) yang mengindikasikan seberapa banyak relasi antar dua variabel. Daerah nilai yang mungkin adalah +1.00 sampai -1.00. Dengan +1.00 menyatakan hubungan yang sangat erat, sedangkan -1.00 menyatakan hubungan negatif yang erat.

Berikut ini adalah panduan untuk nilai korelasi tersebut :

+ atau - 0.80 hingga 1.00    korelasi sangat tinggi
        0.60 hingga 0.79    korelasi tinggi
        0.40 hingga 0.59    korelasi moderat
        0.20 hingga 0.39    korelasi rendah
        0.01 hingga 0.19    korelasi sangat rendah

Satu hal yang perlu diingat adalah "korelasi tidak menyatakan hubungan sebab-akibat". Dari contoh di atas, korelasi hanya menyatakan bahwa ada relasi antara lamanya waktu belajar dengan nilai ujian tinggi, namun bukan "lamanya waktu belajar menyebabkan nilai ujian tinggi".

Regresi

Regresi digunakan ketika periset ingin memprediksi hasil atas variabel-variabel tertentu dengan menggunakan variabel lain. Dalam bentuknya yang paling sederhana yang hanya melibatkan dua buah variabel, yaitu variabel bebas (independent) dan variabel terikat (dependent), misalnya lama waktu belajar dengan nilai ujian. Regresi sederhana berusaha memprakirakan nilai ujian dengan lamanya waktu belajar.

Analisis regresi mengindikasikan kepentingan relatif satu atau lebih variabel dalam memprediksi variabel lainnya.

t-test

Teknik t-test digunakan bila periset ingin mengevaluasi perbedaan antara efek. Sebagai contoh, periset mungkin tertarik dalam perbedaan kepuasan kerja untuk orang-orang yang berbeda tingkat pendidikannya. Teknik analisis yang banyak digunakan adalah membandingkan dua kelompok, misalnya mereka yang mendapat pendidikan universitas dengan mereka yang tidak, dengan menggunakan mean kelompok sebagai dasar perbandingan. t-test akan mengindikasikan apakah perbedaan antara kedua kelompok tersebut signifikan secara statistika.

F-test

F-test menguji apakah populasi tempat sampel diambil memiliki korelasi multiple (R) nol atau apakah terdapat sebuah relasi yang signifikan antara variabel-variabel independen dengan variabel-variabel dependen.

Analisis Validitas

Untuk melakukan analisis validitas dapat digunakan metode Pearson Product Moment (bila sampel normal, 30) ataupun metode Spearman Rank Correlation (bila sampel kecil, 30).

Analisis Reliabilitas Internal

Untuk analisis reliabilitas internal dapat digunakan metode Cronbach's Alpha. Jika koefisien yang didapat 0.60, maka instrumen penelitian tersebut reliabel.