Langkah-Langkah Preparasi Analisis Data Pada Statistik Deskriptif

Ada beberapa langkah yang perlu dilalui biar proses analisis menjadi lebih terarah, yakni skoring, tabulasi dan coding, dan Penggunaan Komputer.

1.      Scoring

Skoring yaitu derma nilai pada setiap tanggapan yang dikumpulkan peneliti dari instrumen yang telah disebarkan. Item pertayaan sanggup berupa Pilihan ganda ataupun soal open-ended. Tipe item pilihan ganda lebih gampang untuk dipakai dibandingkan item open-ended. Setiap item pertanyaan yang dimunculkan pada instrumen dikuantifikasikan dalam bentuk angka.

2.      Tabulasi data dan Coding

Setelah discoring data kemudian di tabulasi. Tabulasi yaitu acara mengoganisasi data ke dalam bentuk yang lebih ringkas dan gampang dilihat. Mencatat skor secara sistematis akan memudahkan pengamatan data yang diperoleh. Tabulasi juga termasuk dalam mengelompokkan data berdasarkan kesamaan tertentu dalam bentuk kolom.Kemudian Coding atau pengkodean yaitu mengunakan simbol (angka atau label) tertentu untuk mengklasifikasikan tanggapan responden (data) berdasarkan macamnya. Tujuannya yaitu menyederhanakan tanggapan responden tersebut sehingga sanggup diolah. Biasanya perjuangan pengkodean dilakukan dengan memberi symbol atau angka pada tanggapan responden. symbol atau angka inilah yang kita sebut kode.

Contohnya :

EX1 for pretest scores

SEX for gender

EX2 for posttest scores

Gender: 1=Female and 2=Male

Subjects: 1=English, 2=Math, 3=Science, etc.

Names: 001=John Adams, 002=Sally Andrews, 003=Susan Bolton, …

 256=John Zeringue

3.      Analisis Terkomputerisasi

Langkah selajutnya yaitu memakai Software komputer untuk mengelola data. Seperti SPSS –windows.

Baca Juga : Tipe-tipe Keputusan Inovasi Pembelajaran

Statistik Deskripsi

Statistika deskriptif yaitu metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memperlihatkan gosip yang berguna. Ada 4 tipe dari statistik deskripsi yaitu Tendensi Sentral, Variabilitas, Posisi relatif dan Relationship

a.       Tendensi Central

Bertujuan untuk memperlihatkan citra tipical skor yang di capai oleh subjek. Data yang disajikan dengan ukuran-ukuran tanda-tanda sentra lebih gampang dibaca dibandingkan dengan data yang masih dalam keadaan terserak. Posisi atau letak sentra data yang ada sanggup dilihat dari besarnya modus, Median dan Mean. Modus yaitu data yang paling sering muncul. Media yaitu nilai tengah dan mean yaitu rata-rata.

b.      Variabilitas

Variabilitas atau variasi Bertujuan untuk mengukur sejauh mana skor tersebar terpisah. Variabilitas suatu data sanggup diukur oleh Range, Quartil deviasi, Varians dan Simpangan Baku atau standar Deviasi.

c.       kurva normal

Kurva Normal bercirikan 50 % skor berada dibawah nilai rata-rata dan 50% sisanya berada di atas nilai rata-rata. Pada sebuah curve normal besar nilai rata-rata , median dan modus sama. Sebagian besar akseptor menerima skor mendekati rata-rata; semakin jauh skor dari rata-rata semakin sedikit jumlah akseptor yang mencapai skor itu Angka atau persentase skor tertentu berada di antara ± 1 SD, ± 2 SD, dll.

d.      Distribusi Miring

Distribusi miring terbagi menjadi dua jenis yaitu distribusi miring positif dan distribusi miring negatif. Distribusi miring positif bercirikan data skor rendah lebih banyak dari pada skor tinggi. Sebaliknya Distibusi miring negatif bercirikan sedikit Data skor rendah dan banyak data skor tinggi.

Pada Distibusi Miring positif modus berada pada persebaran data rendah, median di tengah dan mean berada pada data tinggi. Kemudian pada distribusi Miring Negatif mean berada pada score rendah, median di tengah dan modus berada pada data tinggi.

e.       Posisi Relatif

Posisi relatif menerangkan di mana skor terkait dengan semua skor lainnya dalam distribusi.  Dengan mengukur Posisi Relatif Memungkinkan untuk membandingkan kinerja siswa di dua atau lebih tes yang berbeda asalkan skor didasarkan pada kelompok yang sama. Ada 2 tipe untuk mengetahui Posisi relatif  yaitu jenjang persentil dan Skor Baku.

1)      Jenjang Persentil

Berkaitan dengan kedudukan atau posisi relatif angka dalam suatu distribusi frekuensi

2)      Skor Baku

Skor baku yaitu Skor yang diturunkan berdasarkan seberapa jauh skor mentah dari titik rujukan dalam hal unit standar deviasi. Skor baku dipakai untuk melihat bagaimana kedudukan data dibandingkan dengan data lainnya ataupun kedudukan data dalam kelompok data. Ada tiga skor baku yang sering dipakai dalam penelitian yaitu Z score, T Score dan Stanine.

·         Z Score

 Nilai suatu Z-score adalah merupakan suatu ukuran yang memilih seberapa besar jarak suatu nilai (dari observasi suatu set sample) terhadap rata-ratanya dalam satuan standar deviasinya. Karakteristik dari Z score yaitu selalu menghasilkan distribusi data dengan Mean = 0, Standar Deviasi =  1, Nilainya postif kalau score diatas nilai rata-rata dan negatif kalau score dibawah rata-rata. Z crore dapa dihitung dengan memakai persamaan : 

·       T Score

T score yaitu transformasi skor z di mana T = 10 (z) + 50. T-score yaitu skor tersdandar yang menghasilkan distrubusi dengan mean = 50 dan SD=10 dan nilai selalu positif.

·       Stanine

Stanine atau Skala Sembilan merupakan transformasi z Skor di mana stanine = 2 (z) + 5 dibulatkan ke bilangan bundar terdekat. Stanine yaitu nilai Standar berskala Sembilan dengan rentang skala di mulai 1  hingga 9.

f.       Releationship

Releationship dipakai untuk memperlihatkan citra mengenai hubungan antara dua variabel.

Untuk menerangkan besar kecilnya hubungan antara dua variabel Dinyatakan dalam bilangan yang

disebut Coefisien Korelasi yang besarnya dari 0 -1.

Tipe dari Coefisien hubungan bergantung pada skala pengukuran variabel yang digunakan. Sehubungan

dengan hal tersebut ada dua tipe yaitu Spearmen Rho dan Pearson r.

Sumber https://bloginfokuhaku.blogspot.com/

Bagikan Artikel ini