Beberapa Penyebab MengapaHasil Uji Statistik tidak Signifikan
Jika teori yang melandasi hipotesis yang ajukan cukup kuat, namun hasil uji statistik tidak menunjukkan ada hubungan atau perbedaan signifikan pada data yang diuji, bisa jadi disebabkan oleh beberapa hal di bawah ini.
Adanya Outliers
Outliers adalah data yang aneh, bisa jadi keanehan ini karena salah dalam mengentri data, bisa jadi karena individu yang memang unik, berbeda dengan kebanyakan. Akibat dari outlier ini eror standar akan meningkat. Signifikansi berbanding terbalik dengan eror standar, jadi semakin besar eror standar semakin kecil peluang untuk mendapatkan hasil yang signifikan. Cara membuang outliers bisa dilihat di tulisan Widhiarso (2011)
1. Model yang tidak Sesuai
Model yang tidak sesuai dengan data akan mengakibatkan hubungan antar dua variabel tidak signifikan. Misalnya data mengenai hubungan stres dengan performansi yang bersifat kuadratik, akan tetapi kita menggunakan model linier (e.q korelasi pearson atau regresi linier). Jelas, hasilnya tidak akan signifikan. Untuk mengatasi ini ada dua cara. 1) kita menggunakan model non-linier atau 2) kita memotong data kita berdasarkan skor tertentu. Contoh prosedur pemotongan data bisa di baca di Widhiarso (2011b)
2. Ukuran Sampel Kecil
Misalnya korelasi variabel yang kita teliti adalah 0.50. Kalau ukuran sampel kita hanya 10 orang, maka hasil uji statistik tidak menemukan hubungan yang signifikan. Kalau ukuran sampel kita 15 orang maka hasil analisis menemukan hubungan yang signifikan. Hal ini dikarenakan semakin besar ukuran sampel yang dipakai semakin kecil nilai kritis yang dipakai acuan.
3. Pengaruh Variabel Intervening
Hubungan antara stres dan depresi memiliki dasar teori yang sangat kuat. Namun setelah di korelasikan tidak signifikan. Mengapa? Karena stres menimbulkan depresi hanya terjadi pada orang yang memiliki resiliensi rendah. Sebaliknya stres tidak menimbulkan depresi kalau individu yang bersangkutan memiliki resiliensi yang tinggi. Dalam hal ini resiliensi menjadi variabel moderator hubungan antara stres dan depresi. Diskusi mengenai ini dapat dilihat di sini (Wahyu Widhiarso, 2009, 2010a). Selain variabel moderator, ada variabel mediator. Variabel mediator adalah variabel yang mengantarai dua hubungan antar variabel. Misalnya stres mempengaruhi depresi dimediatori oleh pengatasan masalah. Sebelum sampai pada depresi, stres menurunkan kemampuan pengatasan masalah terlebih dahulu sebelum meningkatkan depresi. Diskusi mengenai ini dapat dilihat di Widhiarso (2010).
4. Prasyarat Analisis yang tidak dipatuhi
Regresi mensyratkan agar prediktor yang tidak dipakai dalam analisis tidak memiliki kolinieritas, alias tidak memiliki korelasi yang sangat tinggi. Kalau ini terjadi, maka sebuah prediktor yang harusnya memiliki kontribusi besar terhadap variabel dependen, justru tidak signifikan. Baca mengenai multikolinieritas di Widhiarso (W Widhiarso, 2011)
Contoh lainnya adalah heterokedastisitas, kalau dalam regresi terjadi heterokedastisitas bisa jadi kontribusi dari prediktor tidak signifikan karena antar eror memiliki hubungan yang erat dalam menjelaskan varians di dalam data. Akibatnya varians untuk variabel dependen tidak kebagian apa-apa sehingga hasil analisis tidak signifikan. Baca mengenai heterokedastisitas di Widhiarso
5. Perbedaan Konteks
Masalah harga mungkin dalam konteks pembelian barang-barang untuk kebutuhan primer menentukan kepuasan pelanggan akan tetapi dalam konteks barang-barang untuk kebutuhan tersier harga tidak banyak berpengaruh. Hal ini dikarenakan kebutuhan tersier terkait dengan konteks lain, misalnya prestise atau status. Bisa jadi kalau kita ingin menguji peranan harga terhadap kepuasan pelanggan dalam konteks berlian unik dan mobil supermewah, bisa jadi hubungannya tidak signifikan.Banyak konteks yang bisa mempengaruhi signifikan tidaknya hasil uji statistik kita. Karakteristik sampel, variabel yang diteliiti, level atau kategori skor, atau desain penelitian sangat mempengaruhi hasil uji statistik yang dilakukan.
6. Alat Ukur yang kurang valid dan reliabel
Bayangkan anda hendak meneliti hubungan antara berat badan dan tinggi badan. Kalau timbangan yang dipakai tidak valid dan reliabel, maka berat seseorang yang harusnya 50 kg diskor 60 kg. Demikian juga untuk tinggi badan harusnya 150 cm, diskor 120 kg. Jadi yang harusnya ada hubungan yang signifikan antara tinggi badan dengan berat badan, akan tetapi tidak terbukti dalam analisis statistik.
7. Penyebab Lain
Ada banyak faktor yang menyebabkan uji statistik tidak signifikan. Selain kurang tepatnya penggunaaan uji statistik, masalah data, sampel, desain penelitian juga masih menyisahkan banyak hal jika dieksplorasi lebih lanjut.
Referensi
Widhiarso, W. (2011). Berurusan dengan ouliers. Diskusi Metodologi Penelitian. Retrieved from http://wahyupsy.blog.ugm.ac.id/2011/02/21/berurusan-dengan-outliers/
Widhiarso, W. (2011). Data Tidak Linier ? Kita Analisis Secara Terpisah Saja. Diskusi Metodologi Penelitian. Retrieved from http://wahyupsy.blog.ugm.ac.id/2011/05/26/menyiasati-data-yangtidak-linier/
Widhiarso, W. (2011). Help Me, Prediktor-Prediktor saya Multikol ! Diskusi Metodologi Penelitian. Retrieved from http://wahyupsy.blog.ugm.ac.id/2011/05/31/diskusi-tentang-multikolinieritas-data/
Widhiarso, Wahyu. (2009). Prosedur Analisis Regresi dengan Variabel Moderator Tunggal melalui SPSS. Yogyakarta: Fakultas Psikologi Universitas Gadjah Mada. Retrieved from http://widhiarso.staff.ugm.ac.id/files/widhiarso_2010_-_prosedur_analisis_regresi_dengan_variabel_moderator_melalui_spss.pdf
Widhiarso, Wahyu. (2010a). Model Analisis dengan Menggunakan Variabel Moderator. Yogyakarta: Fakultas Psikologi Universitas Gadjah Mada. Retrieved from http://widhiarso.staff.ugm.ac.id/files/widhiarso_2010_-_analisis_moderator_dalam_lisrel.pdf
Widhiarso, Wahyu. (2010). Berkenalan dengan Analisis Mediasi : Regresi dengan Melibatkan Variabel Mediator (Bagian Pertama). Yogyakarta: Fakultas Psikologi Universitas Gadjah Mada. Retrieved from http://widhiarso.staff.ugm.ac.id/files/Widhiarso%202010%20-%20Berkenalan%20dengan%20Analisis%20Mediasi.pdf
No comments:
Post a Comment