Hipotesis Statistik: Definisi, Langkah Pengujian & Contohnya
Muthiatur Rohmah
•
12 April 2024
•
2057
Dalam suatu penelitian hingga analisis data, hipotesis merupakan hal dasar dan penting dalam proses penelitian. Hipotesis dibagi menjadi dua, hipotesis penelitian dan hipotesis statistik.
Pada kesempatan kali ini, MinDi akan membahas mengenai apa itu hipotesis statistik.
Hipotesis statistik adalah pernyataan dugaan yang menggambarkan hubungan atau perbedaan antara dua variabel dalam sebuah sampel penelitian. Hipotesis statistik bersifat sementara dan harus diuji kebenarannya.
Yuk simak pengertian hipotesis statistik, langkah pengujian hingga contohnya pada artikel ini.
Apa itu Hipotesis Statistik?
Hipotesis statistik adalah asumsi atau klaim yang diajukan tentang karakteristik atau parameter populasi yang dibuat berdasarkan analisis data sampel.
Dalam konteks penelitian, hipotesis statistik digunakan sebagai dasar untuk melakukan pengujian statistik, yang memungkinkan peneliti untuk membuat kesimpulan tentang populasi berdasarkan informasi yang diperoleh dari sampel.
Pengujian hipotesis statistik melibatkan pengumpulan dan analisis data untuk menentukan apakah bukti empiris mendukung penerimaan hipotesis alternatif atau mempertahankan hipotesis nol.
Proses ini penting dalam membantu peneliti untuk mengambil keputusan berdasarkan data, menguji teori, dan memberikan wawasan baru dalam berbagai bidang ilmu pengetahuan dan praktik.
Perbedaan Hipotesis Statistik dan Hipotesis Penelitian
Hipotesis statistik dan hipotesis penelitian adalah dua konsep yang erat kaitannya dalam metodologi penelitian, namun keduanya memiliki perbedaan yang signifikan dalam hal tujuan dan aplikasi.
Yuk simak perbedaan antara hipotesis statistik dan hipotesis penelitian berikut ini.
Hipotesis Penelitian
Hipotesis penelitian adalah pernyataan yang mengajukan prediksi atau dugaan tentang hubungan antara dua atau lebih variabel dalam sebuah studi.
Hipotesis penelitian dirumuskan berdasarkan teori yang ada, literatur, atau pengamatan awal, dan menyatakan ekspektasi peneliti tentang hasil yang akan ditemukan.
Hipotesis penelitian bersifat konseptual dan tidak selalu dirumuskan dalam bentuk yang siap untuk diuji secara statistik.
Hipotesis penelitian bertujuan untuk memberikan arah bagi penelitian, membantu dalam perancangan studi, dan memfasilitasi pengembangan pertanyaan penelitian yang relevan.
Hipotesis Statistik
Hipotesis statistik adalah pernyataan yang bisa diuji secara statistik tentang parameter populasi yang diturunkan dari hipotesis penelitian.
Hipotesis statistik diformulasikan sedemikian rupa sehingga memungkinkan pengujian empiris menggunakan data untuk menentukan apakah harus menolak hipotesis nol atau tidak, berdasarkan bukti yang dikumpulkan.
Perbedaan utama antara keduanya yaitu, Hipotesis penelitian lebih luas dan konseptual, sedangkan hipotesis statistik lebih spesifik dan dapat diuji secara empiris.
Hipotesis penelitian diuji secara tidak langsung melalui pengujian hipotesis statistik yang terkait. Kesimpulan tentang hipotesis penelitian ditarik berdasarkan hasil pengujian statistik dari hipotesis nol dan alternatif.
Dalam praktiknya, hipotesis penelitian dan hipotesis statistik saling melengkapi dalam proses penelitian ilmiah hingga analisis data.
Jenis Hipotesis Statistik
1. Hipotesis Kausalitas
Hipotesis kausalitas menunjukkan hubungan sebab-akibat antara dua atau lebih variabel. Jenis hipotesis ini mengusulkan bahwa perubahan dalam satu variabel (variabel independen) secara langsung menyebabkan perubahan dalam variabel lain (variabel dependen).
Hipotesis kausalitas membutuhkan desain penelitian eksperimental dimana peneliti dapat mengontrol dan memanipulasi variabel independen untuk mengamati efeknya terhadap variabel dependen.
Contoh hipotesis kausalitas adalah, "Peningkatan konsumsi air meningkatkan tingkat konsentrasi pada mahasiswa selama kuliah."
2. Hipotesis Asosiatif
Hipotesis asosiatif mengeksplorasi hubungan antara dua variabel tanpa menetapkan hubungan sebab-akibat. Jenis hipotesis ini tertarik pada pola korelasi atau asosiasi antar variabel.
Hipotesis asosiatif cocok untuk studi observasional di mana variabel-variabel tidak dimanipulasi oleh peneliti.
Contoh dari hipotesis asosiatif adalah, "Ada hubungan antara jumlah jam tidur dengan skor tes mahasiswa," dimana "hubungan" tidak mengimplikasikan bahwa satu variabel menyebabkan perubahan pada yang lain.
3. Hipotesis Komparatif
Hipotesis komparatif digunakan untuk membandingkan dua atau lebih grup atau kondisi dalam hal variabel tertentu.
Tujuannya hipotesis komparatif untuk menentukan apakah ada perbedaan signifikan antara kelompok-kelompok atau kondisi-kondisi tersebut. Hipotesis ini bisa digunakan dalam studi eksperimental maupun non-eksperimental.
Contoh hipotesis komparatif adalah, "Siswa yang mengikuti kursus online mencapai skor lebih tinggi pada tes akhir dibandingkan dengan siswa yang mengikuti kursus tatap muka".
Setiap jenis hipotesis statistik membantu dalam merumuskan pertanyaan penelitian dan menentukan metode yang tepat untuk pengujian.
Sobat MinDi dapat memilih jenis hipotesis statistik tergantung pada tujuan penelitian, sifat data yang tersedia, dan desain penelitian yang dianggap paling sesuai untuk menjawab permasalah penelitian.
Baca Juga: Teknik Analisis Data Kualitatif: Definisi Hingga Langkahnya
5 Langkah Pengujian Hipotesis Statistik
Pengujian hipotesis statistik adalah metode yang digunakan untuk membuat keputusan tentang populasi berdasarkan sampel data. Proses ini terdiri dari beberapa langkah kunci yang membantu peneliti dalam menarik kesimpulan yang berbasis bukti.
Berikut adalah lima langkah dalam pengujian hipotesis statistik yang perlu dipahami.
1. Formulasi Hipotesis
Langkah pertama dalam pengujian hipotesis statistik adalah merumuskan dua hipotesis yang saling berkaitan: hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (Ha).
Hipotesis nol adalah pernyataan yang menyatakan tidak adanya efek, perbedaan, atau hubungan yang signifikan. Hipotesis alternatif menyatakan keberadaan efek, perbedaan, atau hubungan tersebut.
Pemilihan hipotesis ini didasarkan pada pertanyaan penelitian yang ingin dijawab.
2. Pemilihan Tingkat Signifikansi
Nilai signifikansi (α) yang paling umum digunakan adalah 0.05, yang berarti peneliti bersedia menerima 5% kemungkinan kesalahan tipe I (menolak H0 ketika sebenarnya benar).
3. Pemilihan Uji Statistik
Berdasarkan jenis data dan tujuan penelitian, peneliti memilih uji statistik yang sesuai. Pilihan ini dipengaruhi oleh jenis variabel yang diteliti, distribusi data, dan apakah penelitian merupakan studi independen atau berpasangan.
Uji statistik dapat termasuk t-test, chi-square test, ANOVA, regresi, dan lain-lain.
4. Melakukan Penghitungan dan Membuat Keputusan
Jika nilai statistik uji melebihi nilai kritis atau jika nilai p kurang dari (α), maka \(H_0\) ditolak, jika tidak (H0) tidak ditolak.
5. Interpretasi dan Penyimpulan
Langkah terakhir pengujian hipotesis statistik adalah menginterpretasikan hasil pengujian dalam konteks pertanyaan penelitian.
Ini melibatkan penolakan atau tidak penolakan (H0) dan menyimpulkan apakah ada bukti yang cukup untuk mendukung hipotesis alternatif.
Peneliti harus mempertimbangkan konteks penelitian, besarnya efek, dan relevansi praktis temuan mereka saat membuat kesimpulan dan rekomendasi untuk penelitian lanjutan.
Pengujian hipotesis statistik digunakan untuk membuat inferensi yang berdasarkan bukti tentang properti populasi dari data sampel, dengan meminimalkan risiko kesalahan dalam pengambilan keputusan.
Contoh Penerapan Hipotesis Statistik
Belum paham mengenai hipotesis statistik? Yuk pahami selengkapnya pada contoh hipotesis statistik berikut ini.
Seorang peneliti ingin mengetahui apakah program nutrisi baru memiliki efek yang signifikan terhadap penurunan berat badan.
Hipotesis nol yang diajukan menyatakan bahwa tidak ada perbedaan berat badan rata-rata antara individu yang mengikuti program nutrisi baru dengan yang tidak.
Sementara itu, hipotesis alternatif menyatakan bahwa individu yang mengikuti program nutrisi baru akan mengalami penurunan berat badan yang lebih signifikan dibandingkan dengan yang tidak mengikuti program.
Peneliti menetapkan tingkat signifikansi sebesar 0.05 dan menggunakan uji t untuk sampel independen untuk menguji hipotesis tersebut.
Setelah mengumpulkan dan menganalisis data dari kedua kelompok, peneliti menghitung nilai p dan menemukan bahwa nilai tersebut lebih rendah dari 0.05.
Berdasarkan hasil ini, peneliti menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa program nutrisi baru secara statistik signifikan menghasilkan penurunan berat badan yang lebih besar, mendukung hipotesis alternatif.
Kesimpulan ini menunjukkan bahwa program nutrisi tersebut efektif dan memberikan dasar bagi rekomendasi untuk implementasi lebih lanjut.
Baca Juga: Analisis Regresi: Pengertian, Rumus, Fungsi & Manfaatnya
Sobat MinDi, itulah beberapa penjelasan mengenai hipotesis statistik yang penting dipelajari saat melakukan penelitian ilmiah atau analisis data.
Kamu tertarik belajar hipotesis hingga analisis data perusahaan? Atau ingin switch career sebagai data analyst profesional?
Sebagai langkah awal, yuk ikuti bootcamp data science dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dengan pembelajaran inovatif dan terbaik.
Bootcamp dibimbing.id didampingi oleh mentor berpengalaman dan profesional di bidangnya. Kami siap mengantarkan Sobat MinDi menjadi data analyst sukses.
Gimana? tertarik mendaftar bootcamp? Yuk segera daftarkan diri kamu di sini! Jangan khawatir ngaggur setelah lulus bootcamp, karena dibimbing.id menyediakan job connect ke ratusan perusahaan ternama buat kamu!
Apapun tujuan karirmu, dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.
Tags
Muthiatur Rohmah
Muthia adalah seorang Content Writer dengan kurang lebih satu tahun pengalaman. Muthia seorang lulusan Sastra Indonesia yang hobi menonton dan menulis. Sebagai SEO Content Writer Dibimbing, Ia telah menulis berbagai konten yang berkaitan dengan Human Resources, Business Intelligence, Web Development, Product Management dan Digital Marketing.