Langkah-langkah Preparasi Analisis Data Pada Statistik Deskriptif

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

1.      Scoring

Skoring adalah pemberian nilai pada setiap jawaban yang dikumpulkan peneliti dari instrumen yang telah disebarkan. Item pertayaan dapat berupa Pilihan ganda ataupun soal open-ended. Tipe item pilihan ganda lebih mudah untuk digunakan 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 adalah kegiatan mengoganisasi data ke dalam bentuk yang lebih ringkas dan mudah 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 adalah mengunakan simbol (angka atau label) tertentu untuk mengklasifikasikan jawaban responden (data) menurut macamnya. Tujuannya adalah menyederhanakan jawaban responden tersebut sehingga dapat diolah. Biasanya usaha pengkodean dilakukan dengan memberi symbol atau angka pada jawaban 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 adalah menggunakan Software komputer untuk mengelola data. Seperti SPSS –windows.

Baca Juga : Tipe-tipe Keputusan Inovasi Pembelajaran

Statistik Deskripsi

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

a.       Tendensi Central

Bertujuan untuk memberikan gambaran tipical skor yang di capai oleh subjek. Data yang disajikan dengan ukuran-ukuran gejala pusat lebih mudah dibaca dibandingkan dengan data yang masih dalam keadaan terserak. Posisi atau letak pusat data yang ada dapat dilihat dari besarnya modus, Median dan Mean. Modus adalah data yang paling sering muncul. Media adalah nilai tengah dan mean adalah rata-rata.

b.      Variabilitas

Variabilitas atau variasi Bertujuan untuk mengukur sejauh mana skor tersebar terpisah. Variabilitas suatu data dapat 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 peserta mendapat skor mendekati rata-rata; semakin jauh skor dari rata-rata semakin sedikit jumlah peserta 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 mengambarkan 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 adalah Skor yang diturunkan berdasarkan seberapa jauh skor mentah dari titik referensi dalam hal unit standar deviasi. Skor baku digunakan untuk melihat bagaimana kedudukan data dibandingkan dengan data lainnya ataupun kedudukan data dalam kelompok data. Ada tiga skor baku yang sering digunakan dalam penelitian yaitu Z score, T Score dan Stanine.

·         Z Score

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

·       T Score

T score adalah transformasi skor z di mana T = 10 (z) + 50. T-score adalah 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 bulat terdekat. Stanine adalah nilai Standar berskala Sembilan dengan rentang skala di mulai 1  sampai 9.

f.       Releationship

Releationship digunakan untuk memberikan gambaran mengenai hubungan antara dua variabel.

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

disebut Coefisien Korelasi yang besarnya dari 0 -1.

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

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