Analisis Deskriptif-Definisi dan Tips Untuk Peneliti
Analisis statistik terkemuka biasanya dimulai dengan analisis deskriptif. Ini membantu Anda berpikir tentang bagaimana memanfaatkan data Anda, membantu Anda mengidentifikasi pengecualian dan kesalahan, dan melihat bagaimana variabel terkait, menempatkan Anda pada posisi untuk memimpin penelitian statistik di masa depan. Menyimpan data mentah dalam format yang memudahkan untuk memahami dan menganalisis, yaitu, menata ulang, menyortir, dan mengubah data sehingga dapat memberi tahu Anda sesuatu yang berguna tentang data yang ada di dalamnya.
Analisis deskriptif adalah salah satu fase yang paling penting dari analisis data statistik. Ini memberi Anda kesimpulan tentang distribusi data Anda, membantu mendeteksi kesalahan dan outlier, dan memungkinkan Anda melihat pola antar variabel, mempersiapkan Anda untuk analisis statistik di masa depan. Pada artikel ini, kita akan membahas analisis deskriptif dan tips terbaik untuk peneliti.
Definisi Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif adalah sejenis penelitian data yang membantu dalam menggambarkan, mendemonstrasikan, atau membantu meringkas poin-poin data sehingga pola-pola itu dapat berkembang yang memenuhi semua kondisi data. Ini adalah teknik mengidentifikasi pola dan tautan dengan memanfaatkan data terkini dan historis. Karena mengidentifikasi pola dan asosiasi tanpa melangkah lebih jauh, ini sering disebut sebagai analisis data paling dasar.
Ketika menggambarkan perubahan dari waktu ke waktu, analisis ini bermanfaat. Ini menggunakan pola sebagai titik awal untuk penelitian lebih lanjut untuk menginformasikan pengambilan keputusan. Ketika dilakukan secara sistematis, mereka tidak rumit atau melelahkan.
Agregasi data dan penambangan adalah dua metode yang digunakan dalam analisis deskriptif untuk menghasilkan data historis. Dalam agregasi data, informasi awalnya dikumpulkan dan kemudian diurutkan untuk menyederhanakan kumpulan data yang besar. Data mining adalah tahap analisis berikutnya, yang memerlukan pencarian data untuk pola dan signifikansi.
Kiat Terbaik bagi Peneliti Tentang Analisis Deskriptif
Berbagai metodologi empiris mendukung analisis deskriptif praktis. Alat kerja deskriptif yang paling populer adalah statistik sederhana yang mewakili tren dan variasi inti (seperti rata-rata, median, dan mode), yang mungkin sangat berguna untuk menjelaskan data.
Adalah tanggung jawab peneliti deskriptif untuk memadatkan tubuh data ke dalam bentuk yang akan membantu audiens. Reduksi data ini tidak berarti bahwa suatu situasi atau fenomena harus memiliki bobot yang sama dalam semua komponennya. Sebaliknya, ia berkonsentrasi pada aspek yang paling kritis dari fenomena seperti itu dan, lebih umum, konteks praktik dunia nyata di mana studi penelitian harus dibaca.
Pengukuran Frekuensi
Memahami seberapa sering peristiwa atau reaksi tertentu mungkin terjadi sangat penting untuk analisis deskriptif. Tujuan utama dari pengukuran frekuensi adalah untuk memberikan sesuatu seperti hitungan atau persentase.
Ukuran tendensi sentral
Menemukan kecenderungan atau respons sentral (atau rata-rata) sangat penting dalam analisis deskriptif. Tiga standar—rata-rata, median, dan modus—digunakan untuk menghitung tendensi sentral.
Ukuran dispersi
Terkadang, memahami bagaimana data didistribusikan di seluruh rentang sangat penting. Distribusi semacam ini dapat diukur dengan menggunakan metrik dispersi seperti rentang atau standar deviasi.
Ukuran Posisi
Menemukan lokasi nilai atau tanggapan mengenai hal-hal lain adalah aspek lain dari analisis deskriptif. Di bidang pengetahuan ini, metrik seperti kuartil dan persentil bermanfaat.
Hal yang harus dilakukan:
Selain itu, yang dapat peneliti lakukan untuk melengkapi analisis deskriptif adalah:
- Mereka harus menentukan tujuan analisis, tujuan, arah yang akan mereka ambil, hal-hal yang harus mereka abaikan, dan format di mana data harus disediakan.
- Mereka harus mengumpulkan data setelah mengidentifikasi tujuan. Ini adalah fase kritis karena mengumpulkan data yang salah dapat membawa mereka jauh dari tujuan mereka.
- Membersihkan data adalah tahap selanjutnya. Saat bekerja dengan kumpulan data besar, pembersihan data mungkin menjadi tantangan. Kebisingan kumpulan data yang berfungsi atau informasi yang tidak relevan mungkin mengacaukan temuan. Peneliti harus membersihkan data mengikuti spesifikasi untuk hasil yang dapat diandalkan.
- Pendekatan analitis yang berbeda digunakan setelah data dibersihkan. Dalam bentuk ringkasan deskriptif yang mendalam, analisis deskriptif menyoroti karakteristik mendasar dari data.
- Setelah kumpulan data dianalisis, peneliti dapat menginterpretasikan temuan sesuai dengan tujuan. Analisis berhasil jika kesimpulannya sesuai dengan yang diharapkan. Jika tidak, mereka harus mencari kelemahan dalam strategi mereka dan mengulangi proses ini untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.
Saat Anda mempresentasikan analisis Anda kepada pemangku kepentingan dan tim non-teknis, mungkin sulit untuk mengomunikasikan temuan tersebut. - Visualisasi data membantu menyelesaikan tugas ini secara efisien. Untuk memberikan hasil, peneliti dapat menggunakan berbagai pendekatan visualisasi data, seperti diagram, diagram lingkaran, grafik, dan lain-lain.
Kesimpulan
Analisis deskriptif adalah pendekatan penelitian yang penting, terlepas dari apakah peneliti ingin menemukan hubungan sebab akibat antara variabel, menjelaskan pola populasi, atau mengembangkan metrik baru untuk fenomena dasar. Ini dapat secara signifikan berkontribusi pada berbagai penyelidikan deskriptif dan kausal bila digunakan dengan benar.