Memahami data tidak cukup hanya melihat angka-angka di permukaan. Peneliti perlu memilih teknik analisis yang sesuai agar dapat menggali informasi yang paling relevan dari data yang dikumpulkan.
Salah satu langkah awal yang penting adalah mengenali jenis analisis statistik yang digunakan, seperti univariat, bivariat, dan multivariat. Masing-masing memiliki peran yang berbeda tergantung pada jumlah variabel yang diteliti dan tujuan analisisnya.
Pengertian Analisis Univariat, Bivariat, dan Multivariat
Analisis statistik dibedakan berdasarkan jumlah variabel yang dianalisis. Analisis univariat hanya melibatkan satu variabel dan bertujuan mendeskripsikan karakteristiknya, seperti frekuensi, rata-rata, atau median. Contohnya adalah melihat sebaran usia responden tanpa mengaitkan dengan variabel lain.
Sementara itu, analisis bivariat digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel. Tujuannya bisa berupa mencari korelasi, asosiasi, atau pengaruh. Teknik yang umum digunakan termasuk korelasi Pearson, uji chi-square, dan regresi linier sederhana.
Sedangkan analisis multivariat mencakup lebih dari dua variabel sekaligus. Pendekatan ini dipakai untuk memahami hubungan yang kompleks dan sering digunakan ketika ada banyak faktor yang saling memengaruhi. Metode yang sering digunakan antara lain regresi berganda, analisis faktor, dan MANOVA.
Perbedaan Analisis Univariat, Bivariat, dan Multivariat
Perbedaan utama antara analisis univariat, bivariat, dan multivariat terletak pada jumlah variabel yang dianalisis serta tujuan dari masing-masing metode. Ketiganya digunakan dalam konteks yang berbeda sesuai dengan kompleksitas data dan pertanyaan penelitian yang ingin dijawab.
1. Jumlah Variabel yang Digunakan
- Univariat hanya melibatkan satu variabel. Fokusnya adalah menggambarkan atau mendeskripsikan data, tanpa memperhatikan hubungan dengan variabel lain.
- Bivariat melibatkan dua variabel yang biasanya digunakan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan atau pengaruh antara keduanya.
- Multivariat mencakup tiga atau lebih variabel dan digunakan ketika peneliti ingin melihat bagaimana banyak variabel saling berinteraksi atau berkontribusi terhadap suatu hasil.
2. Tujuan Analisis
- Analisis univariat bertujuan memperoleh gambaran menyeluruh terhadap karakteristik satu variabel. Ini berguna pada tahap eksplorasi awal data atau ketika peneliti hanya tertarik pada satu aspek spesifik.
- Analisis bivariat ditujukan untuk mengevaluasi hubungan atau asosiasi antara dua variabel, apakah bersifat korelasional atau kausal.
- Analisis multivariat digunakan untuk menyelidiki hubungan kompleks antarbanyak variabel sekaligus, sering kali untuk menemukan pola tersembunyi atau pengaruh simultan.
3. Teknik Analisis yang Digunakan
- Dalam analisis univariat, teknik yang umum digunakan meliputi statistik deskriptif seperti frekuensi, rata-rata, median, modus, atau standar deviasi.
- Untuk analisis bivariat, teknik yang digunakan tergantung pada jenis data, misalnya uji korelasi Pearson untuk dua variabel numerik, uji chi-square untuk dua variabel kategorik, atau regresi linier sederhana untuk mengetahui pengaruh.
- Analisis multivariat menggunakan teknik yang lebih kompleks seperti regresi linier berganda, analisis faktor, analisis diskriminan, atau analisis jalur.
4. Kompleksitas dan Interpretasi
- Univariat tergolong paling sederhana dan mudah dipahami, karena hanya fokus pada satu variabel.
- Bivariat memerlukan pemahaman statistik inferensial dasar untuk menginterpretasi hasil hubungan antarvariabel.
- Multivariat membutuhkan keterampilan analisis yang lebih tinggi karena data dan hubungannya lebih kompleks, serta sering melibatkan asumsi dan syarat teknis tertentu.
5. Kegunaan dalam Penelitian
- Univariat cocok untuk survei demografis atau deskripsi awal populasi.
- Bivariat banyak digunakan pada penelitian yang ingin mengetahui hubungan dua faktor, seperti antara pendidikan dan pendapatan.
- Multivariat umum digunakan dalam penelitian sosial, psikologi, pemasaran, dan bidang lainnya yang memerlukan pemahaman terhadap banyak variabel yang berperan secara simultan.
Singkatnya, analisis univariat digunakan untuk memahami satu variabel secara mendalam tanpa membandingkannya dengan variabel lain. Sementara itu, analisis bivariat bertujuan mengidentifikasi hubungan antara dua variabel, seperti korelasi atau pengaruh satu terhadap yang lain.
Baca juga: Apa Itu Data Diskrit? Pengertian dan Contohnya
Jika hubungan yang ingin dikaji lebih kompleks dan melibatkan banyak variabel, maka analisis multivariat menjadi pilihan yang lebih tepat. Ketiga jenis analisis ini memiliki peran penting dalam penelitian kuantitatif, tergantung pada tujuan dan struktur data yang dianalisis.
Dapatkan lebih banyak artikel, tips penelitian, dan informasi menarik lainnya di Instagram @ebizmark.id. Jangan lewatkan pula berbagai Kelas Gratis mengenai penelitian yang bisa diikuti hanya di Ebizmark.id!
