SIGNIFICANT TEST PARAMETRIK

Bagaimanakah melakukan ujihipotesis mengenai signifikansi perbedaan?
Apakah parametrik test atau non-parametrik test yang kita pilih?
Lalu metode statistik apa yang kita gunakan?

Masalah Significant Test Paramaterik atau Uji Hipotesis
mengenai signifikansi perbedaan memang masih membuat
banyak kalangan bingung. Biasanya, metode statistika
yang digunakan adalah statistika parametrik. Statistika 
Parametrik adalah statistika yang memiliki beberapa
asumsi yang harus diuji sebelum digunakan.
Misalnya asumsi distribusi normal, tipe data interval 
dan rasio, kehomogenan variance, dan jumlah data yang besar. 
Apabila asumsi-asumsi tersebut tidak dipenuhi maka 
statistika parametrik tidak bisa digunakan. 
Namun jangan kawatir, karena masih ada statistika 
non paramaterik.  Saya coba tampilkan flowchart
mengenai uji hipotesis beserta metode statistika
yang digunakan.



(gambar disarikan dari Buku Latihan SPSS, Singgih Santoso)

SIGNIFICANT TEST NON PARAMETRIK

Apabila data Anda tidak memenuhi asumsi distribusi normal, 
tipe data interval atau rasio, kehomogenan variance, dan 
besarnya jumlah data maka jangan dipaksakan untuk menggunakan 
Parametrik Test. Anda dapat menggunakan statistik non-parametrik.
Banyak Statistik Non-Parametrik yang dapat digunakan untuk
melakukan uji hipotesis sebagai berikut:

(gambar disarikan dari Buku Latihan SPSS, Singgih Santoso)
Keterangan :

1. Non-Parametrik Test Dengan Satu Grup Sample
☻ Binomial Test
Uji Binomial digunakan untuk menguji sebuah grup sample, apakah ciri tertentu dari grup tersebut bisa dianggap sama dengan ciri populasinya. Sedangkan ‘binomial’ menyatakan bahwa data akan dibagi menjadi dua kategori saja (seperti, Ya atau Tidak, Pria atau Wanita, dsb.). Uji ini baik digunakan untuk pengujian angka ataupun proporsi.
☻ Run Test (Randomness Test)
Digunakan untuk menguji apakah sample yang diambil dari suatu populasi tersebut acak atau tidak.
☻ Cox-Stuart Test
Digunakan untuk menguji apakah terdapat suatu kecenderungan (trend) dari suatu grup data.

2. Goodness of Fit Test
☻ Kolmogorov-Smirnov Test (Normality Test)
Uji ini digunakan untuk menguji sebuah data apakah bisa dianggap menyebar normal ataukah tidak

☻ Chi-Square Test
Uji ini bertujuan untuk mengetahui sebuah distribusi data dari sample mengikuti sebuah distribusi teoritis tertentu ataukah tidak  Distribution Test
Note  Selain digunakan untuk menguji distribusi dari sebuah grup sample, Chi-square Test juga dapat digunakan untuk menguji Kehomogenan dan Independensi dari dua buah grup sample.
 Homogenity Test
Uji digunakan untuk mengetahui apakah kedua populasi asal dari dua grup sample homogen ataukah tidak.
 Uji Independensi
Uji digunakan untuk memeriksa kebebasan/independensi dari dua variabel, sehingga kita dapat menyimpulkan apakah kedua variabel tersebut saling bebas (tidak saling mempengaruhi) ataukah keduanya saling bertalian (saling mempengaruhi).

3. Non-Parametrik Test Dengan Dua Grup Sample Independent
☻ Mann-Whitney Test
Digunakan apakah dua grup data (bertipe ordinal, interval atau rasio) yang independent berasal dari populasi yang sama ataukah tidak. Statistik Uji dari Mann-Whitney Test menggunakan pendekatan jumlah peringkat/rank dari data.
☻ Kolmogorov-Smirnov Test
Digunakan apakah dua grup data yang bertipe numeric (Interval, Rasio) yang independent berasal dari populasi yang sama ataukah tidak. Uji ini menggunakan pendekatan median data.
☻ Moses Test
Menguji perbedan Variance dari dua sample yang independent.
☻ Wald-Wolfowitz Test
Hampir sama dengan Kolmogorov-Smirnov Test yaitu untuk menguji signifikansi antara dua sample yang independent. Uji wald menggunakan pendekatan frekuensi data, sedangkan Kolmogorov-Smirnov Test menggunakan pendekatan median.

4. Non-Parametrik Test Dengan Dua Grup Sample Dependent
☻ Sign Test
Digunakan untuk menguji apakah dua grup sample (bertipe ordinal, interval atau rasio) yang berpasangan (dependent) berasal dari populasi yang sama. Statistik uji dari Sign Test menggunakan pendekatan tanda (+/-) dari selisih tiap pasangan data. Uji ini khususnya bermanfaat bagi data yang berskala ordinal, apabila data berskala interval atau rasio, dianjurkan menggunakan uji yang lebih powerful seperti Wilcoxon Test.
☻ Wilcoxon Test
Digunakan untuk menguji apakah dua grup sample (bertipe interval, rasio) yang berpasangan (dependent) berasal dari populasi yang sama. Statistik uji dari Wilcoxon Test menggunakan pendekatan peringkat dan tanda dari selisih pasangan data.
☻ McNemar Test
Digunakan untuk menguji apakah dua grup sample (bertipe kategorik, khususnya data dikotom) yang berpasangan (dependent) berasal dari populasi yang sama. Uji ini menggunakan pendekatan selisih proporsi dari dua grup sample.
☻ Marginal Homogenity
Digunakan untuk menguji apakah dua grup sample (bertipe kategorik : ordinal atau multinomial) yang berpasangan (dependent) berasal dari populasi yang sama.

5. Non-Parametrik Test Dengan Tiga Atau Lebih Grup Sample Independent
☻ Median Test
Digunakan untuk menguji lebih dari dua grup sample independent (bertipe ordinal, interval dan rasio) apakah berasal dari populasi yang sama ataukah tidak. Uji ini menggunakan pendekatan nilai median.
☻ Kruskal-Wallis Test
Digunakan untuk menguji lebih dari dua grup sample independent (bertipe ordinal, interval dan rasio) apakah berasal dari populasi yang sama ataukah tidak. Uji ini menggunakan pendekatan rata-rata peringkat/rank. Kruskal-Wallis Test digunakan sebagai alternative pengganti bagi prosedur One-Way ANOVA dalam Parametrik Test apabila datanya tidak memenuhi asumsi (bertipe ordinal, atau interval/rasio yang tidak menyebar normal).
☻ Jonckheere-Terpstra Test
Digunakan untuk menguji lebih dari dua grup sample independent (bertipe ordinal, interval dan rasio) apakah berasal dari populasi yang sama ataukah tidak, dimana grup-grup yang dibandingkan mempunyai urutan sehingga memerlukan hipotesis tandingan berturut (ordered alternatives), misalnya: Ingin menguji apakah kelompok social ekonomi rendah, sedang atau tinggi berturut-turut memiliki pengetahuan yang rendah, sedang ataukah tinggi tentang sesuatu hal.

6. Non-Parametrik Test Dengan Tiga Atau Lebih Grup Sample Dependent
☻ Friedman Test
Digunakan untuk menguji lebih dari dua grup sample Dependent apakah berasal dari populasi yang sama ataukah tidak. Uji ini digunakan sebagai alternative bagi prosedur Two-Way ANOVA pada Parametrik Test apabila datanya tidak memenuhi asumsi (bertipe ordinal, atau interval/rasio yang tidak menyebar normal). Statistik Ujinya menggunakan pendekatan peringkat/rank.
☻ Page Test
Sama dengan kondisi pada Friedman Test, hanya saja Page Test digunakan apabila menggunakan hipotesis tandingan berturut (ordered alternatives).
☻ Durbin Test
Sama dengan kondisi pada Friedman Test, hanya saja Durbin Test digunakan apabila menggunakan rancangan-rancangan blok tidak lengkap (Incomplete Block Design) dalam experimental design.
☻ Uji Konkordansi Kendall
Digunakan untuk menguji apakah ada keselarasan dari sekelompok subjek dalam menilai objek tertentu. Nilainya berkisar antara 0-1, jika 1 berarti semua sangat selaras dan jika 0 berarti tidak selaras.
☻ Cochran Test
Digunakan untuk menguji lebih dari dua grup sample dependent (bertipe kategorik, khususnya dikotom) apakah berasal dari populasi yang sama ataukah tidak.

Validitas dan Realibilitas Alat Ukur

Sebelum alat ukur (biasanya berbentuk quisioner) digunakan, maka harus dilakukan pengujian atas validitas dan reliabilitasnya. Berikut penjelasan mengenai validitas dan reliabilitas:

A. VALIDITAS

Masalah validitas berhubungan dengan sejauh mana suatu alat mampu mengukur apa yang dianggap orang seharusnya diukur oleh alat tersebut. Definisi yang paling lazim mengenai validitas tercerminkan dalam pertanyaan: Apakah kita benar-benar mengukur apa yang ingin kita ukur? Dalam pertanyaan ini yang ditekankan adalah apa yang sedang diukur (Kerlinger, 1986).

Berdasarkan Standards for Educational and Psychological Tests (Washington D.C: American Psychological Association, 1974), terdapat tiga tipe validitas, yaitu validitas isi/muatan/content, validitas kriteria yang berhubungan (criterion related) dan validitas konstrak (construct).

1. Validitas Isi/Muatan (Content)

Validitas isi/muatan adalah kerepresentatifan sampling yang terdapat dalam isi/muatan suatu instrumen pengukur. Sedangkan kata ‘muatan’ itu menyiratkan pengertian, substansi, bahan, topik. Mengenai validasi muatan dapat dibimbing dengan pertanyaan : Apakah isi/muatan/substansi dari suatu alat ukur mewakili semua kemungkinan isi/muatan/substansi yang berupa sifat yang hendak diukur?
Pertanyaan tersebut dapat dijawab dengan membahas satu demi satu butir pertanyaan dalam suatu alat ukur terhadap suatu isi/muatan/substansi dari apa yang hedak kita ukur. Pekerjaan ini jelas sangat sulit apabila dikerjakan oleh seorang diri. Diperlukan beberapa orang yang ahli dalam bidang-bidang yang bersangkutan untuk menilai, mempertimbangkan, dan memutuskan kerepresentatifan satu demi satu butir pertanyaan dalam suatu alat ukur tersebut.
Dengan demikian pengujian validitas muatan pada dasarnya merupakan kerja menilai dan memutuskan suatu butir pertanyaan apakah valid secara isi/muatan/substansi ataukah tidak.

2. Validitas Relasi-Kriteria (Criterion Related)

Validitsa relasi-kruteria dikaji dengan cara membandingkan skor tes atau skala dengan atu atau lebih peubah ekstra (Variabel eksternal) atau kriteria yang diketahui (atau diyakini) merupakan pengukur atribut yang sedang dikaji. Yang lebih diperhatikan dalam validasi relasi-kriteria adalah bukan apa yang diukur oleh tes tersebut melainkan kemampuan test tersebut dalam membuat prediksi.
Pengujian validitas relasi-kriteria dapat dilakukan dengan mengkorelasikan suatu alat ukur dengan kriteria lain yang dianggap (atau diyakini) merupakan pengukur atribut yang sedang dikaji. Semakin tinggi korelasinya, maka makin baiklah validitasnya. Kesulitan terbesar dalam hal validasi ini adalah bagaimana mendapatkan ktiteria yang digunakan sebagai pembanding.

3. Validitas Konstrak (Construct)

Jika peneliti mengajukan pertanyaan : “Apakah yang sebenarnya diukur oleh tes ini?”, maka ia mepersoalkan validitas kontsrak tes tesebut. Validitas konstrak menunjuk kepada sebarapa jauh suatu tes mengukur sifat atau bangunan-pengertian (construct) tertentu. Validitas ini menghubungkan gagasan dan praktek psikometri dengan gagasan teoritisnya. Suatu alat ukur yang berisi beberapa pertanyaan untuk mengukur suatu hal (suatu konstrak tertentu), dikatakan valid (construct validity) jika setiap butir pertanyaan yang menyusun kuisioner tersebut memiliki keterkaitan yang tinggi. Ukuran keterkaitan antar butir pertanyaan ini umumnya dicerminkan oleh korelasi jawaban antar pertanyaan. Pertanyaan yang memiliki korelasi rendah dengan butir pertanyaan yang lain, dinyatakan sebagai pertanyaan yang tidak valid. Metode yang sering digunakan untuk memberikan penilaian terhadap validitas konstrak adalah korelasi produk momen (Moment product correlation/pearson correlation) antara skor setiap butir pertanyaan dengan skor total, sehingga sering disebut inter item-total correlation. Formula yang digunakan untuk itu adalah :
#maaf belum bisa menampilkan rumus-rumus#

B. RELIABILITAS

Reliabilitas atau keterandalan merupakan suatu ukuran yang digunakan untuk menilai apakah alat ukur yang digunakan mampu memberikan nilai pengukuran yang konsisten, atau dengan kata lain reliabilitas merupakan peluang mendapatkan hasil yang sama pada pengukuran yang dilakukan berulangkali. Alat ukur terandal jika indeks keterandalannya lebih besar dari 0.70.

Pendekatan Yang Digunakan :

1. Pendekatan Eksternal
a. Test-retest
Respon diambil dua kali dalam waktu yang dekat (kondisi responden relatif sama)
b. Alternative Form
Respon dimabil dua kali pada waktu bersamaan dengan menggunakan alat ukur yang berbeda
Indeks Reliabilitas untuk pendekatan eksternal:
- Teknik Kesesuaian : P = Jumlah jawaban sama / Jumlah responden X 100%
- Teknik Korelasi : #maaf belum bisa menampilkan rumus-rumus#

2. Pendekatan Internal
a. Cronbach Aplha #maaf belum bisa menampilkan rumus-rumus#
b. Uji Belah dua (Split Half)
- Indeks Sperman-Brown #maaf belum bisa menampilkan rumus-rumus#
- Indeks Guttman #maaf belum bisa menampilkan rumus-rumus#