Kita melakukan penelitian untuk menguji hipotesis, dan kita melakukannya dengan cara mendapatkan data terlebih dahulu. Dengan harapan, jika eksperimen yang kita lakukan telah direncanakan dan dieksekusi dengan benar, maka kita akan mendapatkan hasil yang bagus yang dapat menunjukkan sesuatu yang unik di dunia ini.
Bagian pertama dari setiap eksperimen, yaitu perencanaan dan pelaksanaan, sangat penting. Bagaimana data diolah juga sama pentingnya, dan menganalisis data yang baik dengan cara yang benar dapat menghasilkan penemuan dan wawasan yang inovatif.
Analisis data sering dipandang sebagai aspek paling menakutkan dalam menyelesaikan penelitian, tetapi tidak harus seperti itu. Ketika kita harus memahami apa yang harus dilakukan dengan data, dan bagaimana menginterpretasikan hasilnya, perangkat lunak yang dirancang untuk analisis statistik dapat membuat proses ini semudah mungkin.
Ada banyak sekali alat tersedia untuk melakukan analisis statistik data, dan berikut merupakan 7 aplikasi terbaik yang cocok untuk penelitian statistika (tanpa urutan tertentu).
- SPSS (IBM)
SPSS, (Statistical Package for the Social Sciences) mungkin adalah paket perangkat lunak statistik yang paling banyak digunakan dalam penelitian statistika. SPSS menawarkan kemampuan untuk dengan mudah menyusun statistika deskriptif, analisis parametrik dan non-parametrik, serta penggambaran hasil secara grafis melalui graphical user interface (GUI). Ini juga mencakup opsi untuk membuat skrip untuk mengotomatisasi analisis, atau untuk melakukan pemrosesan statistik yang lebih lanjut.
2. R (R Foundation for Computing Statistik)
R adalah paket perangkat lunak statistik gratis yang banyak digunakan di seluruh penelitian statistika dan bidang lainnya. Toolboxes (atau biasa disebut plugins) tersedia untuk berbagai aplikasi, yang dapat menyederhanakan berbagai aspek pemrosesan data.
3. MATLAB (The Mathworks)
MatLab adalah platform analitis dan bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh para insinyur dan ilmuwan. Seperti halnya R, dibutuhkan kemampuan koding untuk beberapa hal tertentu. Walaupun MatLab bisa sulit digunakan untuk pemula, ia menawarkan sejumlah besar fleksibilitas dalam hal apa yang ingin dilakukan – selama tujuan tersebut dapat dibentuk menggunakan koding.
4. Microsoft Excel
Meskipun bukan solusi mutakhir untuk analisis statistik, MS Excel memang menawarkan berbagai alat untuk visualisasi data dan statistik sederhana. Sangat mudah untuk menghasilkan ringkasan dan gambar dan angka yang dapat disesuaikan, menjadikannya alat yang dapat digunakan bagi banyak orang yang ingin melihat interpretasi sederhana dari data. Karena banyak individu dan perusahaan memiliki dan mengetahui cara menggunakan Excel, itu juga menjadikannya pilihan yang dapat diakses bagi mereka yang pemula.
5. SAS (Statistical Analysis Software)
SAS adalah platform analisis statistik yang menawarkan opsi untuk menggunakan GUI, atau membuat skrip untuk analisis lebih lanjut. Ini adalah solusi premium yang banyak digunakan dalam bisnis, perawatan kesehatan, dan lain sebagainya. Dimungkinkan untuk melakukan analisis lanjutan dan menghasilkan grafik dan bagan yang layak dipublikasikan, meskipun juga dibutuhkan kemampuan koding yang mungkin cukup sulit bagi pengguna pemula.
6. GraphPad Prism
GraphPad Prism adalah perangkat lunak premium yang terutama digunakan dalam statistik yang berkaitan dengan biologi, tetapi menawarkan berbagai kemampuan yang dapat digunakan di berbagai bidang. Mirip dengan SPSS, opsi skrip tersedia untuk mengotomatisasi analisis, atau melakukan perhitungan statistik yang lebih kompleks, tetapi sebagian besar pekerjaan dapat diselesaikan melalui GUI.
7. Minitab
Perangkat lunak Minitab menawarkan serangkaian alat statistik dasar dan cukup canggih untuk analisis data. Mirip dengan GraphPad Prism, perintah dapat dijalankan melalui perintah GUI dan scripted, membuatnya dapat diakses oleh pemula serta pengguna yang ingin melakukan analisis yang lebih kompleks.
Kesimpulan
Ada serangkaian perangkat lunak berbeda yang tersedia, dan masing-masing menawarkan sesuatu yang sedikit berbeda bagi pengguna – apa yang dipilih akan bergantung pada berbagai faktor, termasuk pertanyaan penelitian, pengetahuan statistik, dan pengalaman pengkodean. Faktor-faktor ini bisa berarti bahwa kita berada di ujung tombak analisis data, tetapi seperti halnya riset apa pun, kualitas data yang diperoleh bergantung pada kualitas pelaksanaan studi. Karena itu penting untuk diingat bahwa meskipun kita mungkin memiliki perangkat lunak statistik canggih (dan pengetahuan untuk menggunakannya) tersedia, hasilnya tidak akan banyak berarti jika data tidak dikumpulkan dengan cara yang valid.
scchimastaits.wordpress.com 