Redaksional Hipotesis yang Melibatkan Variabel Moderator

Berikut ini beberapa contoh redaksional kalimat yang dapat dipakai untuk menjelaskan hipotesis penelitian yang melibatkan variabel moderator.

Dua Jenis Efek Variabel Moderator

Kita tahu, bahwa variabel moderator membedakan jenis atau tingkat peranan prediktor (X) terhadap variabel keluaran (Y).

1. Membedakan arah peranan/hubungan XY

Hubungan antara X dan Y menjadi berbeda ketika ditinjau dari moderator (Z). Ketika Z tinggi hubungan X dan Y adalah positif. Namun ketika Z adalah rendah maka hubungan antara X dan Y adalah negatif.

2. Membedakan kekuatan peranan/hubungan XY

Variabel moderator dapat menyebabkan kekuatan peranan/hubungan antara X dan Y menjadi berbeda. Jumlah kuantatitas barang yang dimasukkan ke dalam perut (X) akan berbeda dalam menghasilkan tingkat kekenyagan (Y) ketika apa yang dimasukkan ke dalam perut berbeda (Z). Dengan kata lain apa yang dimasukkan ke dalam perut merupakan variabel moderator.

Peranan X terhadap Y lebih besar ketika yang dimasukkan ke dalam perut adalah nasi dibanding dengan angin. Meskipun nasi dan makanan sama-sama mendukung peranan X terhadap Y secara positif, namun nasi lebih menyebabkan X mempengaruhi Y lebih besar (lihat gambar).

Aplikasi

Peranan X dan Y lebih besar ketika nilai variabel moderator (Z) tinggi. Kita meneliti bahwa besarnya bekal yang dimiliki pria untuk menikah akan meningkatkan peluang dia diterima ketika melamar gadis. Di sisi lain, peluang tersebut semakin tinggi ketika bekal tersebut dibarengi dengan kesiapan untuk menikah. Dalam hal ini kesiapan menikah menjadi moderator hubungan kedua variabel di atas.

Variabel dependen       : 1. Bekal menikah (prediktor)

                                      2. Kesiapan menikah (moderator)

Variabel Independen    : Peluang penerimaan lamaran

Dari desain ini kita dapat mengajukan hipotesis berikut:

“Kesiapan Menikah memoderatori peranan Bekal Menikah terhadap Peluang Penerimaan Lamaran”.

Hipotesis ini belum memiliki arah (2-ekor) karena kita tidak menentukan bekal menikah akan meningkatkan atau menurunkan peluang penerimaan. Berikut ini jika kita memiliki hipotesis yang berarah (1-ekor).

“Kesiapan Menikah memoderatori peranan positif Bekal Menikah terhadap Peluang Penerimaan Lamaran”.

Atau dengan redaksi berbeda

“Bekal Menikah berperan terhadap peningkatan Peluang Penerimaan Lamaran yang dimoderatori oleh Kesiapan Menikah”.

Atau

“Peranan Bekal Menikah dalam meningkatkan Peluang Penerimaan Lamaran, dimoderatori oleh Kesiapan Menikah”.

Kalimat ini masih belum cukup menjelaskan fungsi spesifik variabel moderator yang kita teliti, oleh karena itu perlu dijelaskan lebih lanjut. Untuk menjelaskan, kita pilah variabel moderator kita menjadi dua, bisa berdasarkan levelnya. Misalnya tinggi-rendah atau besar-kecil. Bisa juga kategorinya ketika variabel moderator kita berbentuk kategorikal, misalnya pria-wanita, eksak-non eksak dsb.

Kali ini kita memilih kesiapan menikah dari sisi level atau tingkatannya, karena kesiapan menikah bukan variabel kategorikal. So, kita pilih kesiapan tinggi dan rendah, alias siap dan tidak siap menikah.

“Pada pria yang telah siap menikah, peranan bekal menikah dalam meningkatkan peluang lamaran diterima lebih besar dibanding pada pria yang tidak siap menikah”.

Atau dengan redaksional yang berbeda …

“Peranan bekal menikah dalam meningkatkan peluang lamaran diterima lebih besar pada pria yang telah siap menikah dibanding yang tidak siap menikah”

Jadi dalam penulisan hipotesis yang menggunakan variabel moderator, masing-masing peranan X terhadap Y perlu dijelaskan terpisah pada tiap kategori atau level/tingkat variabel moderator yang dihipotesiskan.

Lain-Lain

·         Peranan X1 terhadap Y dimoderatori oleh X2. Peranan X1 terhadap Y lebih tinggi ketika X2 pada kategori tinggi dibanding dengan X2 pada kategori rendah.

·         Peranan X1 terhadap Y tergantung pada X2 individu. Semakin tinggi tingkat X2 individu, semakin besar peranan X1 dalam meningkatkan Y. Sebaliknya semakin rendah tingkat X2 individu, semakin kecil peranan X1 terhadap peningkatan Y.

Variabel intervening biasanya tidak dilibatkan dalam analisis.. Adanya cuma di bagian landasan teori.