T Test Adalah Uji Statistik, Berikut Penjelasannya

triangulasi data

Penelitian itu biasanya mempergunakan uji statistik, dan pada prosesnya perlu adanya T Test yang bisa dipakai untuk membedakan suatu data. T Test adalah salah satu jenis uji statistik parametrik, di mana dalam uji statistik itu ada 2 jenis yakni parametrik dan non parametrik. Berikut ini kami akan berikan penjelasan mengenai T Test ini dalam sebuah uji statistik yang sangat penting dalam melakukan penelitian.

Apa Itu Uji Statistik Parametrik?

t test

Sebelum masuk ke T Test, maka kita perlu kenali dulu apa itu uji statistik parametrik yang membuatnya sangat penting dalam penelitian. Uji statistik parametrik ini merupakan teknik pengujian data yang berguna untuk menguji hipotesis dengan melibatkan parameter populasi. Metode parametrik ini hanya bisa digunakan ketika asumsi penelitian yang akan diuji itu sudah terpenuhi dengan baik.

Jadi uji statistik parametrik ini hanya bisa digunakan pada data yang homogen, dan jadi terlihat sangat berbeda dengan non parametrik. Non parametrik bisa digunakan tanpa adanya asumsi sebelumnya pada satu nilai populasi yang akan diuji secara statistik. Nah T Test ini adalah salah satu jenis uji statistik dengan jenis parametrik yang biasa digunakan pada berbagai penelitian.

Untuk metode dalam uji statistik parametrik ini sendiri sebenarnya ada 4 pilihan yang bisa digunakan, dan berikut ini kami akan coba menjelaskannya.

1. T Test

T Test adalah salah satu jenis uji statistik parametrik yang biasa digunakan untuk menguji signifikansi dan juga relevansi satu atau dua kelompok sampel. T Test sendiri dikembangkan awal mula oleh William Seely Gosset di tahun 1915 yang lalu, dan sampai sekarang masih digunakan. Jadi bila penelitian bertujuan untuk membandingkan, maka bisa menggunakan T Test ini untuk menjadi alat statistik dalam penelitiannya.

T Test sendiri bisa digunakan untuk satu kelompok sampel data, T Test untuk satu kelompok data itu memiliki nama One Sample Test. Sementara untuk 2 kelompok data T Test terbagi lagi menjadi 2 jenis yakni Independent Sample T Test dan juga Paired Sample T Test. Independent Sample T Test digunakan untuk 2 kelompok data yang tidak berhubungan atau tak sama, sementara Paired untuk 2 kelompok data yang sama dan berhubungan.

Baca Juga:  Customer Retention: Pengertian, Keuntungan dan Strategi Meningkatkannya

2. ANOVA

ANOVA adalah Analysis Of Variance yang merupakan salah satu jenis uji statistik yang hampir sama dengan T Test. Kelebihan dari ANOVA ini adalah bisa menguji perbedaan dari 2 jenis kelompok data yang berbeda. ANOVA sendiri memiliki 2 jenis yakni ANOVA One Way dan Anova Two Way.

ANOVA One Way menguji hipotesis kelompok data dengan satu variabel atau satu faktor yang bisa dipertimbangkan. Sementara ANOVA Two Way bisa menguji hipotesis yang diklasifikasikan dengan 2 faktor yang berbeda.

3. Analisa Regresi

Analisa Regresi adalah jenis uji statistik parametrik yang digunakan untuk menguji hubungan variabel dalam sebuah data. Jadi bisa menguji pengaruh satu variabel bebas dengan variabel yang terikat, dan umumnya terbagi menjadi 3 jenis berdasarkan kurva. Analisa Regresi ini bisa dipakai untuk parametrik ataupun juga untuk non parametrik.

4. Analisa Korelasi

Analisa Korelasi biasa digunakan untuk menguji hubungan antar variabel atau keeratan hubungan dari 2 variabel tanpa memperhatikan hubungan kausal. Analisa Korelasi untuk parametrik biasa disebut juga Pearson. Metode pengujiannya dilakukan terhadap satu variabel pengukuran yang menyajikan data kuantitatif.

Jenis T Test

t test

T Test sendiri memiliki beberapa jenis, setiap jenis memiliki karakteristik dan juga penggunaan yang berbeda-beda. Bila penelitian dilakukan untuk membandingkan dengan menggunakan metode uji T Test, maka kalian perlu untuk mengetahui setiap jenisnya. Berikut ini kami akan berikan penjelasan mengenai masing-masing jenis supaya kalian bisa memahaminya dan menggunakannya dengan baik.

1. Independent T Test

Uji Independent T Test adalah sebuah uji untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan signifikan antara 2 sample bebas yang tidak berhubungan. 2 sampel bebas atau kelompok bebas itu merupakan 2 kelompok data yang bebas, tidak berpasangan, dan bisa jadi berasal dari subjek yang berbeda. Jadi 2 kelompok data itu bisa berbeda mulai dari asal datanya, jumlah datanya, dan lain sebagainya.

Sebagai contoh Independent Sample T Test adalah kelompok data pertama memiliki data dengan jumlah 10, sementara kelompok data kedua hanya 7. Kondisi perbedaan jumlah data inilah yang disebut sebagai 2 kelompok data yang bebas atau tidak berpasangan atau Independent.

Baca Juga:  Manajemen Risiko: Pengertian, Tujuan dan Contohnya

Salah satu contoh kondisi yang bisa mempergunakan uji Independent T Test itu yakni materi pembelajaran 1 diterapkan di kelas A dan materi pembelajaran 2 diterapkan di kelas B. Mulai dari materi sudah ada 2, kelompok kelas sudah ada 2, kita tinggal perlu tahu jumlah siswa pada kelas. Bila jumlah siswanya pun berbeda maka kalian bisa mempergunakan uji Independent T Test ini.

Ada beberapa persyaratan untuk menggunakan Independent T Test ini, berikut ini poinnya.

  1. Materi pembelajaran ada 2
  2. Kelas yang akan menjadi bahan pembanding 2
  3. Jumlah siswa dari kedua kelas pun berbeda
  4. Tujuan penelitian untuk membandingkan hasil penerapan pada 2 kelompok data yang berbeda di atas.

2. Paired T Test

Jenis berikutnya dari T Test adalah Paired T Test yang merupakan jenis T Test yang sangat berbeda dengan Independent T Test. Paired T Test adalah metode analisis uji statistik untuk mengetahui perbedaan antara 2 sampel yang saling berpasangan. Berpasangan di sini berarti 2 kelompok data yang akan diuji itu sama terutama dari sisi jumlah data yang tersedia.

Meskipun 2 kelompok data tersebut mungkin banyak persamaan, tapi tetap itu adalah 2 data kelompok data yang berbeda. Kalau sama berarti hanya ada satu kelompok data, bila kondisi seperti itu lebih baik menggunakan Student T Test.

Sebagai contoh kasus yang bisa menggunakan Paired Sample T Test adalah analisis perbedaan penjualan perusahaan pada tahun 2018 dan 2019. Dalam kasus ini berarti analisa dilakukan per tahun yang berarti ada 12 bulan, berarti kedua kelompok data memiliki 12 data penjualan. Kesamaan 2 kelompok data inilah yang membuat kita bisa mempergunakan Paired T Test pada analisa atau pembandingan tersebut.

Kesimpulan

uji statistik

Jadi T Test sendiri merupakan sebuah alat analisis statistik yang bisa dipergunakan ketika tujuan dari analisis itu adalah membandingkan. Jadi sudah pasti akan mempergunakan sistem kelompok data baik itu satu kelompok data atau juga mungkin 2 kelompok data. Setiap kondisi mungkin memerlukan jenis T Test yang berbeda, dan hal ini harus kalian pahami dengan sebaik mungkin.

T Test adalah kunci penting dalam penelitian yang memiliki tujuan untuk membandingkan kelompok data, dan banyak digunakan pada perusahaan atau pemerintahan.

Baca Juga:  Apa itu Backlog? Pengertian, Manfaat, Tujuan dan Contohnya

Tertarik mengikuti kursus yang disediakan Coding Studio, cek promonya sekarang

Related Articles