Penggunaan Data Non Interval dalam Analisis Parametrik, Regresi Linier, dan Path Analysis.
Penggunaan analisis statistik dalam penelitian mahasiswa yang digunakan untuk memenuhi salah satu kondisi memperoleh gelar sarjana, selain untuk tergantung pada kualitas dan kemampuan siswa sendiri, juga dosen di kemampuan supervisor untuk memberikan pencerahan bagi siswa untuk melakukan pilihan alat analisis yang tepat terhadap masalah-masalah yang muncul di dibimbingnya tugas akhir mahasiswa.
Analisis Statistik alat seleksi fenomena bahwa, selain memiliki keragaman, juga berkaitan dengan teori-teori baru yang ditemukan oleh ahli di bidang ilmu statistik, baik berdasarkan kemampuan deduktif dan induktif peristiwa. Temuan-temuan baru dalam pemilihan alat analisis statistik yang dapat tidak ditolak dan tidak diserap dan sepenuhnya diantisipasi oleh siswa juga pembimbing profesor. Begitu banyak peristiwa di dunia kerja, dalam konteks kesamaan persepsi, jika tidak mengatakan teori kesetaraan, antara mahasiswa dan siswa, antara siswa dan guru besar, serta antara dosen dan dosen, memiliki perbedaan yang harus diminimalkan.
Salah satu perbedaan dalam penggunaan dan teori dan aplikasi dalam ilmu pengetahuan adalah penggunaan statistik data ordinal, nominal dan dalam penggunaan statistika parametrik. Dalam statistik parametrik, berbagai teori dan deduktif acara, telah dikatakan bahwa penggunaan nominal dan ordinal data tidak dapat dilakukan. Itu berarti data telah skala nominal dan ordinal yang hanya dapat dilakukan menggunakan analisis statistik alat nonparametrik. Karena data nominal dan ordinal ketika diperlakukan dalam menganalisis data statistik, akan mendapatkan hasil yang salah dan tidak cocok.
Salah satu output yang sering dihadapi adalah nilai kecil koefisien r2, atau nilai koefisien Pearson kuadrat. Nilai-nilai kecil R2 tentunya merupakan gejala yang empiris kesalahan dalam mengobati nominal dan ordinal data sebagai masukan yang digunakan dalam menganalisia data tidak sesuai dengan kehendak imu Statistik. Karena setelah semua, nilai r2 adalah model indikator yang dibuat peneliti dan sebagai persyaratan model cocok sebagai diperlukan. Menurut Jonathan, hal ini dapat dimengerti dalam konteks regresi linear.
Peran mahasiswa dan Fakultas mentor dalam mengikuti perkembangan ilmu statistik, pasti perlu untuk mendapatkan dukungan dan apresiasi. Kesalahan dalam mengobati nominal dan ordinal data dalam alat-alat analisis statistik, tidak akan memecahkan masalah dalam penelitian. Tapi akan mengakibatkan kesimpulan yang bias dan kurang dapat dipertanggungjawabkan. Kami tidak akan dapat memprediksi warna mobil di Indonesia dengan keragaman suku bangsa, atau oleh profesi, atau agama.
Dalam analisis statistik, baik berdasarkan dari berbagai teori yang ada di serta pada peristiwa yang dapat dipertanggungjawabkan, penggunaan statistika parametrik di ordinal data, termasuk regresi linear dan analisis jalur, harus pergi melalui konversi dan perubahan skala, yaitu skala ordinal skala interval. Tanpa melakukan apapun konversi ordinal data ke dalam interval sebelum melakukan analisis, kita tidak akan mendapatkan hasil yang benar dan model yang sesuai, seperti itu diperlukan pembentukan model penelitian.
Dipercepat siswa dan konselor mengantisipasi dan menyerap pengetahuan, memang antara satu sama lain adalah tidak sama. Pada kenyataannya itu akan pernah menjadi sama. Ada beberapa cepat untuk mengantisipasi ilmu dengan banyak membaca dan diskusi dengan rasa penuh tanggung jawab. Tapi ada yang lain yang kurang greget dalam membaca dan diskusi. Menurut David Joseph, setiap tiga menit tumbuh ilmu baru. Itulah betapa cepat perkembangan ilmu pengetahuan.
Ilmu pengetahuan di dunia berkembang dan melampaui satu sama lain tanpa mengetahui tanda-tanda normatif. Dan bagaimana tertinggalnya jika kita tidak mengikuti perkembangan ilmu-ilmu baru. Meskipun tidak sepenuhnya, setidaknya kita dapat menghargai ilmu baru, khususnya ilmu-ilmu yang terkait dengan tugas sehari-hari kami, yaitu penggunaan alat-alat analisis dalam ilmu Statistik.
0 komentar:
Posting Komentar