ANALISIS DATA DALAM PENELITIAN SOSIAL: TINJAUAN LITERATUR TERHADAP BERBAGAI UJI STATISTIK

Abstrak

Analisis data merupakan tahap krusial dalam penelitian sosial untuk menguji hipotesis dan menarik kesimpulan yang valid. Penelitian ini bertujuan meninjau berbagai teknik uji statistik yang umum digunakan dalam kajian sosial, termasuk uji-t bebas, uji-t berpasangan, uji korelasi, uji ANOVA, uji regresi, dan uji statistik non-parametrik. Dengan pendekatan kualitatif berbasis literature review, data dikumpulkan dari berbagai jurnal nasional dan internasional yang terbit antara tahun 2018 hingga 2024. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa pemilihan jenis uji statistik sangat bergantung pada jenis data, tujuan penelitian, dan distribusi data. Uji-t digunakan untuk membandingkan rata-rata, uji korelasi mengukur hubungan antarvariabel, uji ANOVA membandingkan lebih dari dua kelompok, sedangkan uji regresi memprediksi hubungan kausal. Sementara itu, uji non-parametrik digunakan ketika data tidak memenuhi asumsi parametrik. Studi ini menyimpulkan bahwa pemahaman mendalam terhadap karakteristik masing-masing uji statistik sangat penting untuk menjaga validitas dan reliabilitas temuan. Diperlukan pula kemampuan interpretasi yang kuat agar hasil analisis tidak menyesatkan pengambilan keputusan kebijakan sosial. Kajian ini diharapkan menjadi panduan konseptual bagi peneliti sosial dalam memilih dan menerapkan metode analisis yang tepat berdasarkan kerangka penelitian yang digunakan.

Data analysis is a crucial stage in social research to test hypotheses and draw valid conclusions. This study aims to review various statistical test techniques commonly used in social studies, including independent t-test, paired t-test, correlation test, ANOVA test, regression test, and non-parametric statistical tests. With a qualitative approach based on literature review, data were collected from various national and international journals published between 2018 and 2024. The results of the review show that the selection of the type of statistical test is highly dependent on the type of data, research objectives, and data distribution. The t-test is used to compare means, the correlation test measures the relationship between variables, the ANOVA test compares more than two groups, while the regression test predicts causal relationships. Meanwhile, non-parametric tests are used when the data does not meet parametric assumptions. This study concludes that a deep understanding of the characteristics of each statistical test is essential to maintain the validity and reliability of the findings. Strong interpretation skills are also needed so that the results of the analysis do not mislead social policy decision-making. This study is expected to be a conceptual guide for social researchers in choosing and applying the right analysis method based on the research framework used.