Uji Signifikansi Variabel Mediator Menggunakan MPLUS

Data dan Syntax bisa diunduh di sini

Contoh Variabel Penelitian, Hipotesis dan Uji Statistik yang Dilibatkan

Berikut ini beberapa contoh variabel, hipotesis serta uji statistik yang dapat dipakai dalam penelitian. Uji statistik yang dipakai di sini adalah uji statistik parametrik. Ada dua jenis variabel yang dilaporkan disini, yaitu variabel kontinum dan kategorikal. Yang dimaksud variabel kontinum adalah variabel yang bergerak dari rendah hinggal tinggi dalam satu kontinum. Variabel kategorikal adalah variabel yang terkategori.

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.

Uji t untuk Gain Score pada Data Eksperimen

Untuk menguji efektivitas perlakuan yang diberikan pada kelompok eksperimen, jika kita: a) menggunakan desain randomized atau b) tidak didapatkan perbedaan skor antar kelompok eksperimen, maka kita diharapkan menggunakan analisis kovarian (anakova). Akan tetapi, anakova mensyaratkan bahwa tidak ada interaksi antara kelompok dan skor pre.
Nah jika kita mendapatkan ada interaksi tersebut maka kita perlu menggunakan uji-t untuk membandingkan skor selisih pos dan pre test. Selisih skor ini ada yang menamakan gain score atau different score, intinya sama saja. Selain itu, uji-t ini juga tepat dikenakan ketika ditemukan adanya perbedaan yang signifikan antar skor pre.

Prosedur Uji t (t test) pada SPSS

Jika kita ingin melihat perbandingan suatu variabel antara satu kategori dengan kategori lainnya, maka kita bisa menggunakan uji-t.

Beberapa persyaratan yang dibutuhkan untuk melakukan uji perbandingan melalui uji-t adalah:
1) Variabel dependen berbentuk interval atau rasio sedangkan variabel independenya berbentuk data nominal atau ordinal (data bersifat kategori). Jika variabel independen anda adalah interval, maka data harus dikategorikan. Misalnya IQ, karena skor IQ bersifat interval maka data yang ada harus dikategorikan menjadi dua, misalnya kategori tinggi dan rendah.
2) Untuk memakai uji t (parametrik) Data variabel dependen terdistribusi secara normal atau memiliki jumlah subjek yang sangat besar. Jika persyaratan ini tidak terpenuhi maka anda diharapkan memakai uji non parametrik.
3)Perbandingan jumlah sampel antar di dalam kategori variabel dependen selisihnya tidak terlalu timpang. Misal, seorang peneliti hendak meneliti perbedaan kecemasan antara laki-laki dan perempuan. Jumlah laki-laki dan perempuan setidak-tidaknya adalah setara. Jika peneliti tidak dapat menemukan jumlah yang setara setidak-tidaknya skor dari kedua jenis kelamin tersebut adalah homogen.

Cara Menyusun Skala Thurstone

Kali ini kita akan mengembangkan skala pengukuran tingkat tawakkal individu. Secara etimologis tawakkal bermakna berserah diri. Tawakkal adalah kesungguhan hati dalam bersandar kepada Tuhan untuk mendapatkan kemaslahatan serta mencegah bahaya, baik menyangkut urusan dunia maupun akhirat. Untuk membuat butir dalam skala Thurstone, kita mengumpulkan indikator-indikator tawakkal dari indikator perilaku yang menunjukkan tidak tawakkal hingga yang paling paling tawakkal. Setelah mengumpulkan teori yang ada, kita kemudian menjabarkannya menjadi butir ukur. Contoh-contoh butirnya dapat dilihat pada Tabel di bawah ini.

Analisis Data Eksperimen : ANOVA vs ANAKOVA

Ada dua pendekatan yang bisa dipakai oleh peneliti dalam menguji efektifitas perlakuan. Pertama menggunakan gain score, kadang disebut dengan change score, atau differences score yang diuji melui analisis varians (ANOVA). Kedua, merupakan pendekatan yang relatif lebih baru, yaitu menggunakan analisis kovarians (ANCOVA) dengan menempatkan skor pre-test atau baseline sebagai kovariat. Pendekatan yang kedua yang berbasis kovariat inilah yang kemudian memperluas fungsi pemodelan persamaan struktural (SEM) dalam kancah penelitian eksperimental.

Membahas Interaksi dalam Analisis Varians

Interaksi menunjukkan ada tidaknya jenis perubahan skor dari pra hingga pasca perlakuan antara kelompok perlakuan dan kelompok kontrol. Nilai F interaksi yang memiliki taraf signifikansi dibawah 0.05 (p<0.05) menunjukkan adanya perbedaan pola perubahan skor pada kelompok perlakuan dan kelompok kontrol. Ada tiga jenis pola perubahan skor pra hingga pasca perlakuan, yaitu a) peningkatan skor, b) penurunan skor dan c) skor yang stabil.

Aplikasi Analisis Kovarian dalam Psikologi Eksperimen

Sekilas Analisis Kovarian

Uji statitistik analisis kovarian adalah penggabungkan antara regresi dan anova. Regresi menguji seberapa jauh sebuah variabel independen mampu memprediksi besarnya variabel dependen (PREDIKSI). Anova menguji perbandingan rerata (KOMPARASI). Jadi, dengan menggunakan analisis kovarian, peranan variabel independen terhadap variabel dependen baik melalui prediksi maupun melalui perbedaan dapat diidentifikasi secara bersamaan (simultan). Dalam penelitian eksperimen, masing-masing jenis peranan ini memiliki arti sendiri-sendiri.

Mengkategorikan Skor Hasil Pengukuran

Beni ingin mengetahui persentase tiap  kategori Persepsi Individu terhadap Kepemimpinan SBY skor yang didapatkan  dari penelitiannya. Sebelumnya Beni membagikan kuesioner yang terdiri dari 10 aitem kepada 20 orang subjek. Rentang jawaban setiap aitem adalah 1 sampai 4. 

Beni ingin membuat kategori skor sikap (tinggi, sedang, rendah) serta ingin mengetahui berapa persen masing-masing respondennya masuk dalam kategori tersebut. Berikut ini adalah langkah yang dilakukan Beni.  

Download di sini prosedurnya.