BAB 4 Data & Hipotesis Psikologi
Setelah kita belajar di bab 4 kita akan lanjut menuju bab 4 disini.
=> Data Statistik
-- Menurut Susunannya
1. Data Acak (Tunggal), data yang hanya punya satu nilai angka tunggal atau belum tersusun menjadi kelompok dalam kelas interval.
Contoh :
Umur 10 orang siswa dalam tahun:
15 tahun 17 tahun 16 tahun 14 tahun 18 tahun 15 tahun 15 tahun 16 tahun 17 tahun 16 tahun
2. Data Berkelompok, data yang sudah dikelompokkan atau data sudah tersusun dalam pengelompokkan 2 interval. data yang telah dikelompokkan menjadi beberapa kategori atau interval.
Contoh :
|
Interval Gaji (juta) |
Frekuensi |
|
2-3 |
5 |
|
4-5 |
6 |
|
5-6 |
9 |
|
6-7 |
8 |
|
10-11 |
14 |
-- Menurut Sifatnya
3. Data Kualitatif, data yang bukan berbentuk bilangan atau angka hasil-hasil mengukur.
Contoh :
Jenis kelamin, warna, status perkawinan, dll.
4. Data Kuantitatif, data yang berbentuk bilangan atau angka.
Contoh :
Tinggi, Umur, Jumlah, dll.
-- Menurut Waktu Pengambilannya
5. Data Berkala, data yang terkumpul dari waktu ke waktu. Untuk memberikan suatu gambaran perkembangan kegiatan. biasanya dalam interval tertentu.
Contoh :
Data perkembangan prestasi mahasiswa program studi
psikologi yang dikumpulkan dari semester 1 sampai dengan saat ini.
6. Data Cross-sectional, data yang terkumpul pada waktu tertentu saja. Untuk memberikan suatu perkembangan keadaan diwaktu itu juga. biasanya pada titik waktu tertentu.
Contoh :
Data jumlah mahasiswa baru program studi psikologi tahun
2021.
-- Menurur Sumber Pengambilannya
7. Data Primer, Data yang diperoleh dengan pengumpulannya dilakukan sendiri oleh peneliti.
8. Data Sekunder, Data yang diperoleh dengan pengumpullannya dilakukan melalui buku di perpustakaan dan laporan dari penelitian sebelumnya.
-- Menurut Skala Penelitiannya
9. Data Nominal, data yang diberikan pada objek atau kategori. jadi data ini memuat informasi mengenai kategori atau label tanpa memiliki urutan atau tingkatan tertentu. hanya sekedar label atau
kode saja.
Contoh :
Contohnya, jenis kelamin, agama, warna, status perkawinan, dll.
Jenis kelamin (laki = 1, perempuan = 0)
kualitas barang (baik = 1, jelek = 2)
|
Jenis Kelamin |
Frekuensi |
|
Laki-laki |
120 |
|
Perempuan |
80 |
10. Data Ordinal, Jenis data yang memuat informasi kategori atau label yang memiliki urutan dan tingkatan tertentu. dari tingkat terendah menuju tingkat ke atas.
Contoh :
Tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA, S1, S2), tingkat kepuasan (sangat puas, cukup puas, tidak puas), tingkat kesulitan (mudah, sedang, sulit), sangat setuju = 5
setuju = 4
ragu-ragu = 3
tidak setuju = 2
sangat tidak setuju = 1.
11. Data interval memiliki sifat yang memungkinkan objek atau kategori dapat diurutkan berdasarkan suatu atribut, di mana interval antara tiap objek atau kategori sama.
Contoh :
Contoh:
nilai A = 81 – 100
nilai B = 61 – 80
nilai C = 41 – 60
nilai D = 21 – 40
nilai E = 0 – 20Rentang usia: Rentang usia dapat dibagi menjadi beberapa kategori seperti:
Bayi: 0-12 bulan
Balita: 1-3 tahun
Anak-anak: 4-12 tahun
Remaja: 13-19 tahun
Dewasa: 20-64 tahun
Lansia: 65 tahun ke atas
Satu menit: 0-60 detik
Satu jam: 0-60 menit atau 0-3600 detik
Satu hari: 24 jam atau 1440 menit atau 86.400 detik
Satu minggu: 7 hari atau 168 jam atau 10.080 menit atau 604.800 detik
Satu bulan: 30 atau 31 hari tergantung bulan kalender
Satu tahun: 365
12. Data Rasio, Data yang memiliki sifat-sifat seperti nominal, ordinal, dan interval. dilengkapi dengan nol (0) mutlak dengan makna empiris. nilai nol dalam skala ini benar-benar bermakna bahwa variabel yang diukur tidak ada atau tidak hadir. Karna ada angka nol maka pada data ini bisa dibuat
perkalian ataupun pembagian.
Contoh :
Berapa berat badan Anda (dalam kilogram)?
Kurang dari 50 kilogram
51 -70 kilogram
71 -90 kilogram
91 -110 kilogram
Lebih dari 110 kilogram
lalu :
nilai siswa A = 80
nilai siswa B = 40
maka dpt d katakan bahwa nilai siswa A adalah 2x
nilai siswa B
