Menggunakan Analisis Univariat Dalam Penelitian

Analisis univariat merupakan analisis yang digunakan pada satu variabel dengan tujuan untuk mengetahui dan mengidentifikasi karakteristik dari variabel tersebut. Analisis ini merupakan teknik analisis paling dasar yang sering digunakan dalam berbagai jenis penelitian.

Karena yang dianalisis hanya satu variabel, maka hasil dari analisis univariat tidak bisa dan tidak boleh disimpulkan dengan variabel lain.

Analisis ini memang kerap disamakan dengan analisis deskriptif karena hanya memberikan gambaran terhadap satu variabel saja tanpa adanya intervensi dari variabel lain.

Tujuan Analisis Univariat

Secara umum, tujuan dari analisis univariat:

1. Mengetahui karakteristik data

Berbicara karakteristik, kita bisa melihat apakah data yang kita gunakan sekilas berdistribusi normal, menceng kiri, menceng kanan, terdapat outlier, dll.

2. Mengetahui ukuran pemusatan, ukuran penyebaran, dan statistik deskriptif lain dari sebuah data data

Ukuran pemusatan, penyaberan, dll merupakan identifikasi awal untuk melakukan analisis lebih lanjut seperti analisis varianas, regresi, dll.

3. Menghasilkan distribusi frekuensi dari suatu data

Dengan mengelompokkan data berdasarkan distribusinya, anda akan mendapatkan berbagai informasi menarik seperti berapa jumlah anak yang memiliki tinggi badan lebih dari 160 cm, kurang dari 170cm, dll.

Dalam penelitian, sebelum kita melakukan berbagai pengujian, pemodelan, estimasi, dll, ada baiknya kita melakukan analisis terhadap masing-masing data atau variabel yang kita gunakan.

Hal ini nantinya akan memengaruhi bagaimana kualitas dari hasil penelitian anda sendiri.

Yang perlu dipahami dalam analisis univariat

1. Pahami jenis data terlebih dahulu

Ada banyak sekali jenis data dan skala pengukurannya. Hal ini akan memengaruhi arah dari penggunaan analisis univariate itu sendiri. Ada baiknya, jenis data ini diidentifikasi terlebih dahulu untuk memudahkan proses analisis nantinya.

2. Pada umumnya, analisis univariate hanya menghasilkan statistik deskriptif

Iya, hasil dari analisis univariat tidak bisa digunakan untuk menarik kesimpulan dari populasi seperti analisis statistik inferensial.

Kemungkinan besar, output yang anda hasilkan adalah distribusi frekuensi, ukuran pemusatan, ukuran penyebaran, persentase dari setiap variabel, klasifikasi variabel berdasarkan kriteria tertentu, dll.

Contoh analisis univariat

Anggaplah anda memiliki sekelompok data tinggi badan dari 30 orang. Mari kita coba lihat analisis univariate apa yang munggkin kita lakukan dengan data tersebut

Contoh Analisis Univariat dengan Microsoft Excel

Bila anda menggunakan Microsoft excel, berikut tahapan dalam analisis ini:

1. Siapkan data anda, buka Microsoft Excel. Aktifkan dulu analysis toolpak pada menu File > Options > Add Ins > Analysis ToolPak > Ok

aktifkan-add-in-analysis-microsoft-excel

2. Add in analysis toolpak telah aktif pada bagian pojok kanan atas, pilih menu tersebut.

add-in-analysys-tool-pack-excel

3. Pada bagian input range, pilih kelompok data yang akan dianalisis. Pada bagian output range, pilih di mana hasil analisis akan muncul. Anda bisa menambahkan pilihan lain dengan menambahkan centang pada analisis yang disediakan.

pengaturan-analisis-statistik-deskriptif

4. Berikut hasil analisis univariat yang bisa anda dapatkan dari microsoft excel berdasarkan data di atas.

hasil-analisis-univariat-dengan-microsoft-excel

Contoh Analisis Univariat dengan SPSS

Untuk analisis univariate, saya lebih cenderung menggunakan SPSS. Hal ini dikarenakan banyaknya fitur analisis serta proses penggunaan yang sangat mudah tanpa perlu mengetahui formula atau berbagai jenis syntax.

1. Siapkan data anda terlebih dahulu

2. Pilih Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies

analisis-univariat-statistik-deskriptif

3. Pilih Statistics, aktifkan output yang ingin anda tampilkan

analisis-univariat-statistik-deskriptif-dengan-spss

4. Pilih analisis apa saja yang ingin anda tampilkan

analisis-univariat-statistik-deskriptif-dengan-spss-2

5. Pilih tab Chart

analisis-univariat-statistik-deskriptif-dengan-spss-3

6. Pilih analisis yang ingin anda hasilkan

analisis-univariat-statistik-deskriptif-dengan-spss-4

7. Lakukan interpretasi hasil

distribusi-frekuensi
gambaran-distribusi-frekuensi

Berdasarkan hasil analisis univariate yang kita lakukan, berikut informasi yang bisa kita dapatkan:

1. Rata-rata tinggi badan dari 30 orang sampel tersebut adalah 169,87 cm

2. Standar deviasi dari tinggi badan 30 prang sampel tersebut adalah 5,87

3. Nilai modus atau tinggi badan yang paling banyak muncul pada kelompok data tersebut adalah 174 cm

4. Jarak tinggi badan tertinggi dan terendah berdasarkan data tersebut adalah 20 cm

5. Berdasarkan histogram, data tidak terlalu mengikuti distribusi normal. Hal ini bisa dijadikan identifikasi awal bahwa data yang kita gunakan tidak normal. Namun, hal ini tentunya belum bisa dijadikan kesimpulan mutlak. Perlu dilakukan pengujian statistik agar bisa mendapatkan kesimpulan yang lebih valid.

6. Nilai kurtosis dari data tersebut adalah -1,224. Hal ini berarti distribusi data yang menunjukkan menceng kiri.

7. Nilai skewness dari data tersebut adalah -0.42. Hal ini berarti distribusi data menunjukan sebaran yang lebih rata (platikurtik).

Penutup

Analisis univariate mungkin terlihat seperti analisis sederhana yang hanya menggunakan satu variabel. Namun, analisis univariat merupakan deteksi awal untuk penggunaan analisis yang lebih lanjut dalam penelitian anda.