Psikometri. Statistika untuk Psikometri. Arie Suciyana S., S.Si., M.Si. Modul ke: Fakultas Psikologi. Program Studi Psikologi

Transkripsi

1 Modul ke: Psikometri Statistika untuk Psikometri Fakultas Psikologi Program Studi Psikologi Arie Suciyana S., S.Si., M.Si.

4 Mengapa Statistika Diperlukan dalam Psikometri Hasil pengukuran psikologis umumnya dalam angka statistika diperlukan untuk menjelaskan, melakukan perbandingan, dan membuat kesimpulan dari hasil pengukuran tersebut Statistika merupakan alat untuk mengorganisasikan data menjadi informasi yang memiliki makna Statistika digunakan untuk membangun, menguji, menganalisa, merevisi instrumen pengukuran (alat tes) psikologis 4

5 Pengukuran Penelitian proses sistematis yang meliputi analisis, kategorisasi, dan kuantifikasi fenomena yang dapat diamati Penelitian Psikologis melibatkan Pengukuran Pengukuran (Measurement) melibatkan penggunaan alat serta aturan tertentu yang dapat digunakan untuk mengamati obyek astau peristiwa tertentu (Stevens, 1946). Statistika diperlukan dalam penelitian, terutama dalam proses pengukuran 5

6 Variabel dan Data Hasil Pengukuran Diskrit Skala Nominal VARIABEL DATA Skala Ordinal Kontinuum Skala Interval Skala Rasio 6

7 Variabel Diskrit variabel yang hasil pengukuran (data)nya terpisah atau terpilah (diskrit), dan tidak dapat dibagi data yang dihasilkan selalu dalam bilangan bulat, dan tidak memiliki nilai yang ada di antara dua nilai hasil pengukuran yang bersebelahan. Contoh jumlah anak pada sebuah keluarga, dapat, 1, 2,..n, tetapi tidak mungkin berjumlah 1,5 atau 4,25 7

8 Variabel Diskrit Variabel Diskrit dapat dibedakan menjadi: Dichotomous variables (variabel dikotomi) variabel diskrit yang hanya memiliki kemungkinan 2 nilai. Contoh: jawaban kusioner true false atau hasil pelemparan koin gambarangka Polytomous variables (variabel politomus) variabel diskrit yang memiliki kemungkinan nilai lebih dari 2. Contoh: status perkawinan lajangmenikah-duda/janda ; ras Asisa-Afrika- Kaukasia ; golongan darah A-B-AB-O ; dll 8

9 Variabel kontinuum (Continous Variable): variabel yang bervariasi menurut tingkatannya data yang dihasilkan dapat berupa bilangan bulat atau pecahan di antara dua nilai hasil pengukuran atau datanya memiliki (kemungkinan) nilai antara yang tidak terbatas Contoh: data tentang tinggi badan, data tentang prestasi belajar dan lain-lain. 9

10 Variabel Kontinuum Properti dari skala Magnitude Equal Intervals Nol absolut 10

11 Skala Pengukuran: Nominal Alat identifikasi sebagai label (penamaan) Data Kategorikal Tidak bisa menjadi urutan/ranking tidak menunjukkan perbedaan kualitas atau besaran atributnya Bilangan tidak dimanipulasi untuk perhitungan aritmetika Teknik Statistika yang dapat digunakan: Frekuensi dan Modus Contoh: Ras 1 = Asia; 2 = Afrika; 3 = Kaukasia 11

12 Skala Pengukuran: Ordinal Angka menunjukkan urutan; Tidak diketahui berapa banyak suatu atribut dimiliki oleh objek. Menunjukkan penjenjangan/ urutan tetapi tidak menunjukkan jarak yang sama Jarak dari satu urutan dengan urutan lainnya dalam atribut tertentu tidak diketahui (jaraknya belum tentu sama). Tidak dapat dilakukan perhitungan aritmetika (penjumlahan & perkalian). Contoh: Ranking sekolah 12

13 Skala Pengukuran: Interval Equal Unit Scale (skor dalam unit dan jarak yang sama) Urutan (order/ ranking) objek dalam atribut tertentu diketahui. Diketahui berapa jauh jarak satu objek dengan objek lain. Tidak ada nilai nol mutlak Teknik Statistika yang biasa dipakai: (1) Mean (X); (2) Standard Deviation (SD); (3) Korelasi (r); (4) Modus; (5) Minimum; (6) Maksimum Contoh: Pengukuran gejala sosial dan mental 13

14 Skala Pengukuran: Rasio Skor berada dalam unit dan jarak yang sama Rank order menurut atribut tertentu diketahui Interval antara orang yang satu dan yang lain diketahui Memiliki Titik Nol absolut Semuametodastatistikabisadigunakan Contoh: Jarak; Waktu 14

15 Skala Pengukuran 15

16 Tendensi Sentral Mean Median Modus 16

17 Variabilitas Range (R) atau Jangkauan Kuartil (K): K1; K2; K3 Varians Standard Deviasi 17

18 Tendensensi Sentral VS Variabilitas 18

19 Distribusi Normal bell shaped bilaterally symmetrical its limits extend to ± infinity (± ) Unimodal mean, median, and mode at the center of the that divides the curve into two equal halves 19

20 Fungsi Distribusi Normal Statistika Deskriptif posisi skor Statistika Inferensial: Distribusi Sampel Estimasi Parameter Populasi Varians 20

21 Fungsi Distribusi Normal Statistika Inferensial: Standard Deviasi: atau Standard Error of the Mean (SEM) 21

22 Simbol-simbol Penting 22

23 Fungsi Distribusi Normal Dalam Pengukukuran Psikologis: Uji Reliabilitas Uji Validitas WHAT IS RELIABILITY? WHAT IS VALIDITY 23

24 Reliabilitas dan Validitas Reliability: consistency of the measuring tool: the perfectly reliable measuring tool consistently measures in the same way Validity A test is considered valid for a particular purpose if it does, in fact, measure what it purports to measure 24

25 Konsep Dasar Pada penelitian terhadap pengaruh Motivasi terhadap Tingkat Produktifitas Pekerja di Jakarta. Dipilih 100 orang untuk diambil data-datanya. Jika 1. Sampel dan populasi? 2. IV dan DV? 3. H0 dan Ha/H1? 4. Teknik sampling yang sesuai? 5. Teknik statistika? 6. Jika.sig dari hasil perhitungan SPSS = 0,051, buat kesimpulannya 25

26 Konsep Dasar Hipotesa H0: Pernyataan yang menyatakan tidak ada hubungan antara IV dan DV Ha/H1: Pernyataan yang menyatakan ada hubungan antara IV dan DV Kesalahan Tipe I (Type I Error) dan Kesalahan Tipe II (Type II Error) Type I Error: Kesalahan membuat kesimpulan menolak H0 padahal seharusnya H0 gagal ditolak TypeII Error: Kesalahan membuat kesimpulan H0 gagal ditolak padahal seharusnya H0 ditolak 26

27 Konsep Dasar Mean: nilai bersama yang dimiliki suatu kelompok, yang didapatkan melalui teknik aritmatika dengan cara menjumlahkan semua anggota atau nilai yang dimiliki oleh kelompok dan membaginya dengan jumlah anggota kelompok tersebut. Median:Titik yang membagi suatu distribusi frekuensi atas dua bagian yang sama, yang masing-masing terdiri atas 50% kasus dari seluruh distribusi Modus: Point (titik nilai) pada skala pengukuran dengan frekuensi terbanyak pada suatu distribusi 27

28 Konsep Dasar Distribusi Normal: distribusi data yang ditandai oleh bentuk seperti lonceng yang sempurna Standard Deviasi:nilai tunggal yang mewakili semua perbedaan individual yang dihitung berdasarkan penyimpangan individu-individu dari nilai rata-rata mereka 28

29 29

30 Memilih Uji Statistika yang Tepat Jika dalam penelitian menghasilkan data IV dengan skala nominal dan data DV dengan skala kontinuum; melibatkan hanya 1 IV dan melibatkan dua kelompok data (sampel dan populasi), yang dimaksudkan untuk melihat bagaimana sampel mewakili populasi; serta diketahui Mean Uji t sampel tunggal (single sample t-test) Jika dalam penelitian menghasilkan data IV dengan skala nominal dan data DV dengan skala kontinuum; melibatkan hanya 1 IV dan 1 DV yang dimaksudkan untuk membandingkan dua data yang berasal dari sampel yang sama (pengukuran berulang) Uji t sampel berpasangan (paired samples t-test) 30

31 Memilih Uji Statistika yang Tepat Jika dalam penelitian menghasilkan data IV dengan skala nominal dan data DV dengan skala kontinuum; melibatkan hanya 1 IV dan 1 DV yang dimaksudkan untuk membandingkan dua data yang berasal dari sampel yang berbeda Uji t sampel independen (independent samples t-test) Jika dalam penelitian ditujukan untuk melakukan uji hipotesa yang membandingkan nilai rata-rata dari 2 data atau lebih yang berasal dari sampel (partisipan) yang berbeda Uji One-Way ANOVA between Subjects 31

32 Memilih Uji Statistika yang Tepat Jika dalam penelitian ditujukan untuk melakukan uji hipotesa yang membandingkan nilai rata-rata dari 2 data atau lebih yang berasal dari sampel (partisipan) yang sama (pengukuran berulang terhadap sampel yang sama Uji One-Way ANOVA within Subjects Jika dalam penelitian dilakukan uji terhadap beberapa hipotesa (1 IV atau lebih terhadap 2 DV atau lebih) Uji Two-Way ANOVA between subjects 32

33 Memilih Uji Statistika yang Tepat Jika penelitian dimaksudkan untuk mengetahui prediksi antara dua variabel kontinuum (1 IV terhadap 1 DV) yang diakibatkan hubungan sebab-akibat Uji Regresi Jika penelitian dimaksudkan untuk mengetahui prediksi antara tiga variabel kontinuum atau lebih(2 IV atau lebih terhadap 1 DV) yang diakibatkan hubungan sebab-akibat Uji Regresi 33

34 Memilih Uji Statistika yang Tepat Uji Korelasi Ganda (multiple correlation) uji atau analisa statistika yang digunakan untuk mendapatkan nilai F yang lebih bersih Uji Korelasi Parsial (partial correlation) uji atau analisa statistika yang digunakan untuk memperhitungkan IV mana yang paling mempengaruhi DV 34

35 Memilih Uji Statistika yang Tepat Uji Kovariansi (Co-Variance Analysis) uji atau analisa statistika yang digunakan untuk memperhitungkan dan memprediksi seberapa besar variabel-variabel di luar penelitian (Co-Variance) mempengaruhi DV MANOVA (multiple ANOVA) uji atau analisa statistika yang digunakan untuk menguji 2 hipotesa atau lebih dalam penelitian 35

36 Kesimpulan Uji Statistika t-test t hitung > t tabel H0 ditolak; Ha/H1 diterima ada hubungan antara IV dan DV t hitung < t tabel H0 gagal ditolak tidak ada hubungan antara IV dan DV 36

37 Kesimpulan Uji Statistika ANOVA F hitung > F tabel H0 ditolak; Ha/H1 diterima ada hubungan antara IV dan DV F hitung < F tabel H0 gagal ditolak tidak ada hubungan antara IV dan DV 37

38 Kesimpulan Uji Statistika Regresi F hitung > F tabel H0 ditolak; Ha/H1 diterima ada hubungan antara IV dan DV F hitung < F tabel H0 gagal ditolak tidak ada hubungan antara IV dan DV 38

39 Kesimpulan Uji Statistika dengan SPSS Lihat nilai Sig. terlebih dahulu Jika nilai Sig < 0,05 H0 ditolak, Ha/H1 diterima ada hubungan antara IV dan DV lihat nilai sesuai dengan uji statistikanya (lihat slide sebelumnya) Jika nilai Sig > 0,05 H0 gagal ditolak tidak ada hubungan antara IV dan DV tidak perlu melihat nilai hasil uji statistika yang lain 39

40 Metode Penelitian dan Pengukuran Psikologis: Korelasi Korelasi Teknik Statistika Korelasi Koefisien korelasi digunakan untuk memperlihatkan hubungan antara: skor-skor tes yang berbeda dari partisipan yang sama; skor-skor tes terhadap skor-skor variabel non-tes ; skor-skor dari bagian tes yang berbeda atau antar item dari tes yang sama; skor-skor bagian tes atau item terhadap variabel non-tes ; serta skor-skor tiap bagian tes atau item-item dari alat tes yang sama 40

41 Metode Penelitian dan Pengukuran Psikologis: Korelasi 41

42 Metode Penelitian dan Pengukuran Psikologis: Korelasi Korelasi Pearson Product Momment melihat hubungan antara 2 variabel yang memiliki skala interval atau rasio Rumus: atau 42

43 Metode Penelitian dan Pengukuran Psikologis: Korelasi Korelasi Spearman Rho melihat hubungan antara 2 variabel yang memiliki skala ordinal denganjumlah sampel kecil (kurang dari 30 orang) 43

44 Metode Penelitian dan Pengukuran Psikologis: Regresi Francis Galton Orangtua tinggi cenderung memiliki anak yang tinggi Galton menyebutnya sebagai regression toward the mean (berulang) Extreme scores of parents on one variable tended to be associated with scores that were closer to the mean in the offspring. 44

45 Analisa Data A correlation coefficient identifies the size and direction of a relationship Size/magnitude Ranges from Direction Positive or negative

46 Koefisien Korelasi Ketika hasil uji korelasi dikuantifikasikan nilai korelasi antara IV dan DV ditunjukkan dalam: Koefisien Korelasi (r) Koefisien Korelasi (r) adalah: Angka yang menggambarkan bagaimana variasi pada satu variabel diikuti oleh variasi pada variabel yang lain Koefisien korelasi (r) berkisar antara 1 dan

47 Arah Korelasi Korelasi antara variabel memiliki dua arah: Korelasi Positif korelasi yang ditunjukkan ketika salah satu variabel memiliki nilai (skor) tinggi, maka variabel lainnya juga akan memiliki nilai (skor) tinggi Korelasi negatif korelasi yang ditunjukkan ketika salah satu variabel memiliki nilai (skor) tinggi, maka variabel lainnya akan memiliki nilai (skor) rendah 47

48 Arah Korelasi (a) Korelasi Positif (b) Korelasi Negatif 48

49 Besaran Korelasi Cohen (1988) mempublikasikan besaran korelasi menurut nilai koefisien korelasinya (r) Besaran Korelasi Koefisien Korelasi (r) Kecil 0,1 0,3 Sedang 0,3 0,5 Besar > 0,5 49

50 Garis Regresi Dalam uji statistika korelasi, hubungan antara X (IV) dan Y (DV) dinyatakan dalam persamaan garis, yaitu garis regresi Y = f(x) Y = bx + a Persamaan garis berguna apabila kita ingin membuat peramalan atau prediksi 50

51 Skema Grafik positif sempurna positif tinggi positif rendah 51

52 Skema Grafik negatif sempurna negatif tinggi negatif rendah 52

53 Skema Grafik r = 0 53

54 Jenis-jenis Uji Korelasi Dalam materi ini akan dijelaskan 3 jenis korelasi: Uji Korelasi Pearson product moment, Uji Korelasi Spearman atau Korelasi Tata Jenjang (rho) Uji Korelasi Lainnya: Uji Korelasi Serial (terutama Korelasi Biserial dan Korelasi Point Biserial). 54

55 Jenis-jenis Uji Korelasi 55

56 Contoh Seorang peneliti ingin mengetahui apakah jenis film yang ditonton memiliki hubungan dengan tingkat dorongan psikologis. Dari hasil pengukuran diperoleh data Dorongan Psikologis setelah menonton film Drama: Dorongan Psikologis setelah menonton film Aksi:

57 Input data menggunakan program SPSS 57

58 Klik: [Analyze] [Correlate] [Bivariate] 58

59 Pindahkan variabel-variabel yang akan diuji statistiska ke kotak: [Variable(s)] klik: [Pearson] [Two-tailed]dan [Flag significant correlations] 59

60 Klik: [Options] Klik: [Means and standard deviation] dan [Exclude cases listwise] Klik: Continue 60

61 Klik: [OK] 61

62 Hasil 62

63 Daftar Pustaka Bordens, K.S. & Abbott, B.B. (2011). Research designs and methods: A process approach. New York: McGraw-Hill Cozby, P.C. & Bates, S. (2011). Methods in behavioral research. 11th ed. New Jersey: McGraw-Hill. Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS. Third Edition Gravetter, F.J. & Forzano, L.B. (2012). Research methods for the behavioral sciences. California: Wadsworth Cengage Learning Kerlinger, F.N., 2000, Foundation of Behavioral Research. New Jersey: Holt, Rinehart and Winston, Inc. Singh, Y.K Fundamental of Research Methodology and Statistics. New Jersey: Mc Graw Hill. 63

64 Daftar Pustaka Cohen, R. J., & Swerdlik, M. E. (2010). Psychological testing and assessment: An introduction to test and measurement. (7 th ed.). Boston: McGraw Hill. Kaplan, R.M. & Saccuzzp, D.P. (2009). Psychological testing: Principles, applications, and issues. California: Wadsworth Cengage Learning Urbina, S. (2004). Essentials of psychological testing. New York: John Wiley & Sons, Inc. 64

65 Terima Kasih Arie Suciyana S., S.Si., M.Si.