Jenis pengujian dan analisis Yang digunakan dalam menganalisa Data Penelitian

Saat melakukan analisis data, pilihan pengujian dan metode bergantung pada sifat data, pertanyaan penelitian, dan tujuan Anda.

Pilih tes dan metode yang sesuai berdasarkan pertanyaan penelitian, tipe data, dan asumsi Anda. Pastikan data Anda memenuhi asumsi tes yang dipilih, dan selalu tafsirkan hasilnya dalam konteks tujuan studi Anda. Selain itu, pertimbangkan untuk berkonsultasi dengan ahli statistik atau analis data untuk mendapatkan panduan jika Anda tidak yakin tentang pengujian mana yang harus digunakan atau cara menafsirkan hasil dengan benar.

Di sini, saya akan memberikan gambaran umum tentang beberapa jenis pengujian dan analisis umum yang mungkin Anda pertimbangkan, yang dikelompokkan berdasarkan skenario data yang berbeda:

Statistik deskriptif:

Mean, Median, dan Mode: Untuk meringkas kecenderungan sentral data Anda.

Deviasi dan Varians Standar: Untuk mengukur penyebaran atau sebaran data Anda.

Persentil dan Kuartil: Untuk memahami distribusi data.

Kategori data:

Frequency analysis: Hitung kemunculan setiap kategori.

 Chi-Square test: Tentukan apakah terdapat hubungan yang signifikan antar variabel kategori.

Fisher's Exact Test: Digunakan untuk ukuran sampel kecil dalam tabel kontingensi.

Data Berkelanjutan dengan Satu Grup:

T-Test:Bandingkan rata-rata suatu kelompok dengan nilai yang diketahui atau uji apakah rata-rata sampel berbeda secara signifikan dari rata-rata populasi.

One-Sample Wilcoxon Signed-Rank Test: Alternatif non-parametrik terhadap uji-t ketika data tidak terdistribusi normal atau ordinal.

Membandingkan Dua Grup:

Independent Samples T-Test: Bandingkan rata-rata antara dua kelompok independen.

Mann-Whitney U Test: Alternatif non-parametrik terhadap uji-t sampel independen.

Paired Samples T-Test: Bandingkan rata-rata titik data berpasangan (misalnya, sebelum dan sesudah perlakuan).

Wilcoxon Signed-Rank Test: Alternatif non-parametrik terhadap uji-t sampel berpasangan.

Membandingkan Beberapa Grup:

Analysis of Variance (ANOVA):  Bandingkan rata-rata di antara lebih dari dua kelompok.

Kruskal-Wallis Test:Alternatif non-parametrik untuk ANOVA.

Post-hoc Tests: Jika ANOVA menunjukkan perbedaan, tes ini (misalnya HSD Tukey, Bonferroni) dapat membantu mengidentifikasi kelompok mana yang berbeda secara signifikan

Analisis regresi:

Linear Regression: Memeriksa hubungan antara satu variabel terikat dan satu atau lebih variabel bebas.

Logistic Regression: Digunakan ketika variabel terikatnya biner atau kategorikal.

Multiple Regression:Menganalisis hubungan dengan lebih dari satu variabel independen.

Analisis Rangkaian Waktu:

Autocorrelation:  Mengukur korelasi antar titik data pada jeda waktu yang berbeda.

ARIMA: Menganalisis dan memperkirakan data deret waktu.

Exponential Smoothing: Metode lain untuk peramalan deret waktu.

Korelasi dan Asosiasi:

Pearson Correlation Coefficient:  Mengukur hubungan linier antara dua variabel kontinu.

Spearman's Rank Correlation: Ukuran asosiasi non-parametrik.

Cramer's V: Mengukur hubungan antara dua variabel kategori.

Pengujian Hipotesis:

Z-Test:Bandingkan mean sampel dengan mean populasi yang diketahui ketika Anda memiliki ukuran sampel yang besar.

P-Value: Konsep penting dalam pengujian hipotesis, digunakan dalam banyak uji statistik untuk menentukan signifikansi hasil.

Tes Non-parametrik:

Digunakan ketika data tidak memenuhi asumsi uji parametrik.

Contohnya termasuk  Mann-Whitney U Test, Wilcoxon Signed-Rank Test, Kruskal-Wallis test, dll.

Algoritma Pembelajaran Mesin:

Untuk pemodelan prediktif, klasifikasi, pengelompokan, dan lainnya.

Contohnya termasuk pohon keputusan, hutan acak, mesin vektor pendukung, dan jaringan saraf.

Analisis Bayes:

Menggunakan statistik Bayesian untuk memperbarui keyakinan tentang parameter dan membuat kesimpulan probabilistik.

Analisis spasial:

Teknik geospasial untuk menganalisis data spasial, misalnya autokorelasi spasial, analisis hotspot, regresi spasial.

Survival Analysis:

Analisis data waktu-ke-peristiwa, misalnya kurva kelangsungan hidup Kaplan-Meier, regresi bahaya proporsional Cox.

Analisis Faktor dan Analisis Komponen Utama (PCA):

Teknik reduksi dimensi untuk reduksi data dan identifikasi pola.

.