Home



Hubungi via HP/SMS/WA di 0815-9696-995 atau 0877-8467-3150
untuk permintaan jasa pengolahan atau olah data statistik dan analisis penelitian skripsi, tesis dan disertasi dengan program SPSS, Eviews, SEM, AMOS, LISREL dan PLS.

Kami menyediakan jasa olah data statistik dan konsultasi untuk bisnis, mal, instansi pemerintah, rumah sakit, peneliti akademis dan mahasiswa baik tingkat sarjana ataupun pascasarjana yang meliputi konsultasi dalam analisis statistik, desain penelitian, penelitian kesehatan, dan riset pasar & survei.Kami juga menyediakan manajemen data, survey / test / pengembangan kuesioner, evaluasi program, proyek kelompok fokus, studi kepuasan pelanggan dan layanan terkait lainnya untuk klien kami. 

Tujuan kami adalah untuk memberikan konsultasi dan berpartisipasi pada pekerjaan atau proyek Anda dari awal sampai selesai. Kami menyediakan konsultasi awal untuk mendiskusikan kebutuhan pribadi Anda. Kami menyambut baik bila Anda ingin mengetahui informasi lebih lanjut tentang layanan dan kualifikasi kami. Kami berkomitmen untuk menghasilkan perbaikan dalam kualitas, kehandalan, kepuasan pelanggan, dan profitabilitas. Penggunaan pendekatan matematika untuk memecahkan masalah dapat meningkatkan produktivitas bisnis Anda. Kami menjamin akurasi yang lengkap dan tepat waktu penyelesaian.  Kami memiliki banyak pengalaman dalam membantu olah data statistik untuk penelitian mahasiswa (S1, S2 dan S3), proyek penelitian di perusahaan (domestik/asing) dan penelitian di instansi pemerintah.

Beberapa alasan menggunakan jasa olah data statistik kami:

  1. Pengolahan data disupervisi oleh dosen senior mata kuliah statistik dan metodologi penelitian di program doktor dan magister.  Sangat berkompeten di bidangnya.
  2. Hasil olah data statsitik diberikan interpretasi yang rinci sehingga bisa dijadikan sebagai komponen utama bab 4 atau bab hasil dan pembahasan.  
  3. Mahasiswa diberikan penjelasan via telpon atau tatap muka langsung (Jakarta, Depok, Bogor, Bekasi, Tangerang dan sekitarnya).  Bagi yang tinggal di luar kota atau luar negeri konsultasi menggunakan email, hp dan atau skype.
  4. Biaya olah data statistik terjangkau dan dibayar setelah hasil pengolahan data disampaikan, sehingga mahasiswa tidak menanggung resiko.  Kalau biayanya dibayar sebelum data diolah, membuat mahasiswa tidak tenang tidurnya, kuatir uangnya hilang  :-) Melihat kompetensi para pengelolanya, merupakan hal utama untuk menentukan baik tidaknya jasa olah data statistik dengan SPSS secara online, tidak hanya memperimbangkan harga atau biaya murah.


Anda membutuhkan Jasa olah data statistik dan Analisis Data bila menjawab “ya” atas satu atau lebih pertanyaan di bawah ini:
Apakah Anda memiliki pertanyaan perihal statistik secara umum dan/atau membutuhkan konsultan olah data statistik ?
Apakah Anda ingin statistik dijelaskan kepada Anda dalam bahasa yang sederhana dengan menggunakan contoh-contoh di dunia nyata?
Apakah Anda ingin belajar analisis atau uji statistik apa yang terbaik akan menjawab pertanyaan Anda?
Apakah Anda merasa perlu untuk mengembangkan hipotesis diuji?
Apakah Anda memerlukan bantuan membuat survey online yang cocok melalui situs gratisan?
Apakah Anda memerlukan bantuan dalam menggunakan perangkat lunak (software) statistik seperti Eviews, SPSS, SAS, AMOS, LISREL atau PLS (Patial Least Square)?
Apakah Anda memerlukan bantuan analisis multivariat parametrik dan non-parametrik seperti regresi linier berganda, regresi logistik dan linear,uji reliabilitas dan validitas, uji Chi-Square, analisis varian, analisis diskriminan atau analisis faktor?
Apakah Anda ingin dibantu dalam menginterpretasikan hasil atau output statistik Anda dan merumuskan kesimpulan dan saran?
Apakah Anda memiliki data yang "berperilaku aneh?"
Apakah Anda ingin dibantu dalam mempersiapkan dan menyajikan tabel dan grafik untuk laporan Anda?
Apakah Anda memerlukan bantuan menggabungkan metode penelitian kualitatif dan kuantitatif, pengumpulan data, analisis data?
Apakah Anda ingin disupervisi dalam merancang isi atau bentuk survei atau kuesioner (misalnya, pertanyaan yang jelas, survei berbasis web)?
Apakah Anda ingin dibantu dengan penanganan / database (misalnya, menyiapkan database dan skema organisasi data) ?


Layanan olah data statistik khusus untuk mahasiswa pascasarjana.
Kami menyediakan bimbingan yang Anda butuhkan untuk lulus tepat waktu dengan nilai memuaskan dan bergerak maju dengan kehidupan dan karier Anda.
Kami akan membantu Anda:
Merumuskan hipotesis
Menentukan ukuran sampel dibenarkan secara ilmiah.
Mengidentifikasi variabel dependen, independen, variable control, mediasi atau moderasi
Mengatur template untuk memasukkan data ke Excel atau SPSS secara benar
Desain survei yang menjawab pertanyaan penelitian Anda
Membantu menciptakan survei online yang cocok melalui survey online gratisan.
Tentukan apa macam uji statistik harus digunakan
Meninjau dan mengedit metode bab 3 atau hasil dan pembahasan
Menginterpretasikan hasil dan merumuskan kesimpulan berdasarkan temuan Anda
Mempresentasikan hasil Anda menggunakan tabel dan grafik
Memahami dan menanggapi komentar dan saran dosen pembimbing atau promotor
Mempersiapkan ujian sidang Anda


Mahasiswa pascasarjana yang bekerja dengan kami menemukan:
Mereka lebih siap dan lebih percaya diri ketika mereka bertemu dengan dosen pembimbing.
Mereka lebih jelas memahami temuan mereka / hasil sehingga mereka mampu menulis kesimpulan dan saran yang jauh lebih baik.
Mereka lebih percaya diri saat presentasi dan ujian sidang mereka.
Mereka selesai dengan proyek mereka lebih cepat, yang menghemat waktu, biaya kuliah, dan kerumitan.


Layanan khusus olah data statistik bagi para peneliti
Kami tahu bahwa Anda mengambil penelitian Anda serius. Kami paham bahwa waktu Anda sangat berharga.
Tujuan kami adalah untuk membantu dengan:
Mengembangkan pertanyaan penelitian
Merancang metode
Menginput data
Menganalisis data Anda menggunakan teknik kuantitatif yang tepat
Menafsirkan temuan Anda
Mempersiapkan tabel dan grafik
Menanggapi komentar editor
Memecahkan masalah Anda dengan cara yang bijaksana, efisien, dan tepat waktu

Layanan khusus bagi pemasar, pengiklan, dan bisnis
Menganalisis data yang dikumpulkan dari survei dan penelitian untuk menemukan pola dan hubungan antar variable yang diukur.
Menawarkan interpretasi yang jelas berdasarkan hasil analisis data
Memanfaatkan metode ketat dan teknik analitik untuk mengubah hasil ke dalam bahasa yang jelas mudah dipahami oleh berbagai khalayak dan stakeholder.
Menawarkan saran untuk praktek-praktek terbaik

Memberikan hasil dalam jangka waktu Anda.Biasanya pengolahan data berupa analisis regresi linier berganda, analysis variance (ANOVA), rancangan percobaan (design experiment), analisis model persamaan simultan, structural equation modeling (SEM), model linier programming ataupun model kuantitatif lainnya.


Untuk permintaan jasa pengolahan data atau olah data statistik, Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan.  Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi bila dibutuhkan. Sebagian  peneliti menghubungi kami untuk layanan analisis data untuk membantu mereka mencapai tujuan proyek penelitian mereka. Langkah pertama kami adalah untuk sepenuhnya memahami kebutuhan penelitian Anda. Kemudian kami  menentukan metode statistik terbaik untuk mencapai tujuan penelitian, mengingat jenis dan jumlah data yang tersedia. Jika Anda tidak memiliki data yang relevan , langkah pertama kami adalah untuk memberian konsultasi dalam menciptakan sebuah metodologi yang optimal untuk mengumpulkan data yang diperlukan.
 

Pada umumnya permintaan jasa olah data statistik dengan metoda kuantitatif meliputi serangkaian pengujian dan analisis data antara lain: uji instrumen penelitian atau kuesioner  (uji Reliabilitas  dan uji Validitas), uji asumsi dasar (uji Normalitas, Homogenitas, Linieritas), uji penyimpangan asumsi klasik (Multikolinearitas, Heteroskedastisitas, Autokorelasi), Regresi Linier, Path Analysis, Structural Equation Modeling (SEM).Konsultasi dengan tatap muka bisa dilakukan di kantor atau kampus konsultan bagi yang tinggal di Jabodetabek.  Bagi yang tinggal di luar Jabodetabek, tentu juga bagi yang tinggal di Jabodetabek, konsultasi bisa dilakukan via telpon ataupun dengan Yahoo Messenger dan Skype.     

Untuk permintaan jasa pengolahan data, Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan.  Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi bila dibutuhkan.

Berbekal pengalaman sebagai konsultan dan dosen pengajar metoda penelitian, ekonomi manajerial, statistika dan ekonometrika di program doktor ekonomi dan program magister di Jakarta, Insya Allah kami bisa menyelesaikan persoalan penelitian dan masalah olah data statistik yang Anda hadapi.



Jasa Olah Data Statistik
Jln. Borobudur No. 7D Jakarta Pusat
Tel. 021 - 7777 379
Mobile/SMS/WA: 0815-9696-995 atau 0877-8467-3150
Email: ahlidata@yahoo.com


Kata Statistik  berasal dari bahasa Latin kata "Status" atau kata Italia "statista", arti dari kata-kata ini adalah "Politik Negara" atau Pemerintah a.Shakespeare menggunakan kata Statis adalah drama Hamlet (1602). Di masa lalu, statistik digunakan oleh penguasa. Penerapan statistik sangat terbatas tapi penguasa dan raja-raja membutuhkan informasi tentang tanah, pertanian, perdagangan, populasi negara mereka untuk menilai potensi militer mereka, kekayaan mereka, perpajakan dan aspek lain dari pemerintah.

 Gottfried Achenwall menggunakan kata Statistik di Universitas Jerman di 1749 yang berarti bahwa ilmu politik dari negara yang berbeda. Pada tahun 1771 W. Hooper (Inggris) digunakan statistik kata dalam terjemahan dari Unsur Universal pengetahuan yang ditulis oleh Baron BF Bieford, dalam statistik bukunya telah didefinisikan sebagai ilmu yang mengajarkan kita apa adalah pengaturan politik semua negara modern dunia yang dikenal. Ada kesenjangan besar antara statistik tua dan statistik yang modern, tetapi statistik tua juga digunakan sebagai bagian dari statistik ini.

 Selama abad ke-18 penulis Inggris telah menggunakan statistik kata dalam karya-karya mereka, sehingga statistik telah dikembangkan secara bertahap selama beberapa abad terakhir. Banyak pekerjaan yang telah dilakukan di akhir abad kesembilan belas.

 Pada awal abad ke-20, William S Gosset dikembangkan metode untuk pengambilan keputusan berdasarkan set kecil data. Selama abad ke-20 beberapa statistik yang aktif dalam mengembangkan metode baru, teori-teori dan aplikasi statistik. Sekarang hari-hari ini ketersediaan komputer elektronik tentu saja merupakan faktor utama dalam pengembangan modern statistik.

 Pada abad ke-18, istilah "statistik" yang ditunjuk pengumpulan sistematis data demografi dan ekonomi dengan negara. Untuk setidaknya dua ribu tahun, data ini terutama tabulasi sumber daya manusia dan material yang mungkin dikenakan pajak atau dimanfaatkan dengan militer. Pada awal abad ke-19, koleksi intensif, dan makna "statistik" diperluas untuk mencakup disiplin berkaitan dengan pengumpulan, ringkasan, dan analisis data. Hari ini, data dikumpulkan dan

statistik dihitung dan luas di pemerintahan, bisnis, sebagian besar ilmu dan olahraga, dan bahkan bagi banyak hiburan. Komputer elektronik telah dipercepat perhitungan statistik yang lebih rumit bahkan saat mereka telah memfasilitasi pengumpulan dan agregasi data. Seorang analis data tunggal mungkin telah tersedia satu set data-file dengan jutaan catatan, masing-masing dengan puluhan atau ratusan pengukuran yang terpisah. Ini dikumpulkan dari waktu ke waktu dari aktivitas komputer (misalnya, bursa) atau dari sensor komputerisasi, point-of-sale register, dan sebagainya. Komputer kemudian menghasilkan sederhana, ringkasan akurat, dan memungkinkan analisis lebih membosankan, seperti yang memerlukan pembalik matriks besar atau melakukan ratusan langkah iterasi, yang tidak akan pernah dicoba oleh tangan. Komputasi yang lebih cepat telah memungkinkan ahli statistik untuk mengembangkan metode "komputer-intensif" yang mungkin melihat semua permutasi, atau menggunakan pengacakan untuk melihat 10.000 permutasi dari masalah, untuk memperkirakan jawaban yang tidak mudah untuk mengukur oleh teori saja.

 Istilah "matematika statistik" menunjuk teori matematika probabilitas dan statistik inferensi, yang digunakan dalam praktek statistik. Hubungan antara statistik dan teori probabilitas dikembangkan agak terlambat, namun. Pada abad ke-19, statistik semakin digunakan teori probabilitas, yang hasil awal yang ditemukan di abad ke-17 dan ke-18, terutama dalam analisis permainan kesempatan (judi). Pada 1800, astronomi menggunakan model probabilitas dan teori statistik, khususnya metode kuadrat terkecil. Teori probabilitas awal dan statistik yang sistematis pada abad ke-19 dan statistik penalaran dan probabilitas model yang digunakan oleh para ilmuwan sosial untuk memajukan ilmu baru psikologi eksperimental dan sosiologi, dan oleh para ilmuwan fisik dalam termodinamika dan mekanika statistik. Perkembangan penalaran statistik yang terkait erat dengan perkembangan logika induktif dan metode ilmiah, yang keprihatinan yang bergerak statistik jauh dari daerah sempit statistik matematika. Banyak karya teoritis adalah tersedia pada saat komputer yang tersedia untuk mengeksploitasi mereka. Pada 1970-an, Johnson dan Kotz menghasilkan Compendium empat volume pada statistik Distribusi (Edisi Pertama 1969-1972), yang masih merupakan sumber yang tak ternilai. Statistik terapan dapat dianggap sebagai bukan bidang matematika tetapi ilmu matematika otonom, seperti ilmu komputer dan riset operasi. Tidak seperti matematika, statistik memiliki asal-usul dalam administrasi publik. Aplikasi muncul di awal demografi dan ekonomi; daerah yang luas dari mikro dan makro- ekonomi saat ini adalah "statistik" dengan penekanan pada analisis time-series. Dengan penekanan pada belajar dari data dan membuat prediksi terbaik, statistik juga telah dibentuk oleh bidang penelitian akademis termasuk tes psikologi, kedokteran dan epidemiologi. Ide-ide pengujian statistik memiliki tumpang tindih dengan ilmu keputusan. Dengan keprihatinan dengan mencari dan efektif penyajian data, statistik memiliki tumpang tindih dengan ilmu informasi dan ilmu komputer.

 

 

10 Alasan Mengapa  Statistik  Penting

Statistik set persamaan matematika yang digunakan untuk menganalisis apa yang terjadi di dunia sekitar kita. Anda pernah mendengar bahwa hari ini kita hidup di Era Informasi di mana kita memahami banyak tentang dunia di sekitar kita. Banyak dari informasi ini ditentukan secara matematis dengan menggunakan statistik. Ketika digunakan dengan benar, statistik memberitahu kami tren apapun dalam apa yang terjadi di masa lalu dan dapat berguna dalam memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan.

 Mari kita lihat beberapa contoh bagaimana statistik membentuk hidup Anda ketika Anda bahkan tidak tahu itu.

 1. Prakiraan Cuaca

Apakah Anda menonton cuaca kadang-kadang pada siang hari? Bagaimana Anda menggunakan informasi itu? Pernahkah Anda mendengar peramal pembicaraan tentang model cuaca? Model komputer ini dibangun menggunakan statistik yang membandingkan kondisi cuaca sebelum dengan cuaca saat ini untuk memprediksi cuaca di masa depan.

 2. Kesiapan Darurat

Apa yang terjadi jika perkiraan menunjukkan bahwa badai sudah dekat atau yang tornado yang mungkin terjadi? Lembaga manajemen darurat pindah ke gigi tinggi untuk siap untuk menyelamatkan orang. Tim darurat mengandalkan statistik untuk memberitahu mereka ketika bahaya dapat terjadi.

 3. Memprediksi Penyakit

Banyak kali pada laporan berita, statistik tentang penyakit dilaporkan. Jika reporter hanya melaporkan jumlah orang yang baik memiliki penyakit atau yang telah meninggal dari itu, ini merupakan fakta yang menarik tapi mungkin tidak berarti banyak bagi hidup Anda. Tapi ketika statistik terlibat, Anda memiliki gagasan yang lebih baik tentang bagaimana penyakit yang dapat mempengaruhi Anda.

 Misalnya, penelitian telah menunjukkan bahwa 85 hingga 95 persen dari kanker paru-paru yang merokok terkait. Statistik harus memberitahu Anda bahwa kanker paru-paru hampir semua yang berkaitan dengan rokok dan bahwa jika Anda ingin memiliki kesempatan yang baik untuk menghindari kanker paru-paru, Anda tidak harus merokok.

 4. Studi Pengobatan

Para ilmuwan harus menunjukkan tingkat yang valid statistik efektivitas sebelum obat apapun dapat diresepkan. Statistik berada di belakang setiap studi medis Anda mendengar tentang.

 5. Genetika

Banyak orang yang menderita penyakit yang berasal dari mereka genetik make-up dan penyakit ini dapat berpotensi diteruskan kepada anak-anak mereka. Statistik sangat penting dalam menentukan kemungkinan bayi baru yang terkena penyakit.

 

6. Kampanye Politik

Setiap kali ada pemilihan, organisasi berita berkonsultasi model mereka ketika mereka mencoba untuk memprediksi siapa pemenangnya adalah. Calon berkonsultasi jajak pendapat pemilih untuk menentukan di mana dan bagaimana mereka berkampanye. Statistik memainkan bagian dalam yang pejabat pemerintah Anda terpilih akan

 

Asuransi 7.

Anda tahu bahwa untuk mengendarai mobil Anda Anda diwajibkan oleh hukum untuk memiliki asuransi mobil. Jika Anda memiliki hipotek di rumah Anda, Anda harus memiliki itu diasuransikan juga. Tingkat bahwa perusahaan asuransi biaya Anda didasarkan pada statistik dari semua driver atau pemilik rumah di daerah Anda.

 

8. Barang Konsumsi

Wal-Mart, pengecer terkemuka di dunia, melacak segala sesuatu yang mereka menjual dan menggunakan statistik untuk menghitung apa yang harus mengirim ke setiap toko dan kapan. Dari menganalisis toko mereka yang luas informasi, misalnya, Wal-Mart memutuskan bahwa orang membeli strawberry Tarts Pop ketika badai diprediksi di Florida! Jadi mereka kapal produk ini untuk toko Florida berdasarkan ramalan cuaca.

 

9. Pengujian Mutu

Perusahaan membuat ribuan produk setiap hari dan setiap perusahaan harus memastikan bahwa item yang berkualitas baik dijual. Tapi perusahaan tidak dapat menguji setiap item yang mereka mengirim kepada Anda, konsumen. Sehingga perusahaan menggunakan statistik untuk menguji hanya beberapa, disebut sampel, dari apa yang mereka buat. Jika sampel melewati tes kualitas, maka perusahaan berasumsi bahwa semua item yang dibuat dalam kelompok, yang disebut batch, baik.

 

10. Pasar Saham

Topik lain yang Anda mendengar banyak tentang dalam berita adalah pasar saham. Analis saham juga menggunakan model komputer statistik untuk meramalkan apa yang terjadi dalam perekonomian.

 Kebanyakan orang tidak menyadari betapa penting adalah statistik. Kehidupan sehari-hari kita dikelilingi oleh produk dari statistik.Anda menyikat gigi. Fluoride dalam pasta gigi yang dipelajari oleh para ilmuwan menggunakan metode statistik untuk hati-hati menjamin keamanan dan efektivitas bahan dan konsentrasi yang tepat. Pasta gigi dirumuskan melalui serangkaian percobaan yang dirancang yang ditentukan formulasi yang optimal melalui pemodelan statistik. Produksi pasta gigi dipantau oleh pengendalian proses statistik untuk memastikan kualitas dan konsistensi, dan untuk mengurangi variabilitas.

 Atribut produk yang diteliti dalam uji konsumen menggunakan metode statistik. Harga, kemasan dan pemasaran ditentukan melalui penelitian yang digunakan metode statistik untuk menentukan keputusan pemasaran yang terbaik. Bahkan lokasi pasta gigi di rak supermarket adalah hasil studi berdasarkan statistik. Iklan dipantau menggunakan metode statistik. Transaksi pembelian Anda menjadi data yang dianalisis secara statistik. Kartu kredit yang digunakan untuk pembelian itu diteliti oleh model statistik untuk memastikan bahwa itu bukan penipuan.

Jadi statistik penting untuk seluruh proses tidak hanya pasta gigi, tetapi setiap produk yang kita konsumsi, setiap layanan yang kami gunakan, setiap kegiatan yang kita pilih. Namun kita tidak perlu menyadari hal itu, karena hanya merupakan bagian tertanam dari proses. Statistik ini berguna di mana-mana Anda melihat.

 Kebanyakan orang tidak menyadari betapa penting adalah statistik. Kehidupan sehari-hari kita dikelilingi oleh produk dari statistik.

 Anda menyikat gigi. Fluoride dalam pasta gigi yang dipelajari oleh para ilmuwan menggunakan metode statistik untuk hati-hati menjamin keamanan dan efektivitas bahan dan konsentrasi yang tepat. Pasta gigi dirumuskan melalui serangkaian percobaan yang dirancang yang ditentukan formulasi yang optimal melalui pemodelan statistik. Produksi pasta gigi dipantau oleh pengendalian proses statistik untuk memastikan kualitas dan konsistensi, dan untuk mengurangi variabilitas.

 

Atribut produk yang diteliti dalam uji konsumen menggunakan metode statistik. Harga, kemasan dan pemasaran ditentukan melalui penelitian yang digunakan metode statistik untuk menentukan keputusan pemasaran yang terbaik. Bahkan lokasi pasta gigi di rak supermarket adalah hasil studi berdasarkan statistik. Iklan dipantau menggunakan metode statistik. Transaksi pembelian Anda menjadi data yang dianalisis secara statistik. Kartu kredit yang digunakan untuk pembelian itu diteliti oleh model statistik untuk memastikan bahwa itu bukan penipuan.

 

Jadi statistik penting untuk seluruh proses tidak hanya pasta gigi, tetapi setiap produk yang kita konsumsi, setiap layanan yang kami gunakan, setiap kegiatan yang kita pilih. Namun kita tidak perlu menyadari hal itu, karena hanya merupakan bagian tertanam dari proses. Statistik ini berguna di mana-mana Anda melihat.

 Pentingnya Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau Smart PLS) untuk Disertasi (juga skripsi dan tesis)

Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau Smart PLS) adalah bidang yang sangat penting di hari ini dunia-dunia di mana fakta dan rincian yang sangat penting. Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) telah menegaskan dirinya sebagai subjek yang berharga karena terus menjadi lebih dan lebih penting dalam dunia yang berubah dengan cepat. Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) memberikan laporan yang akurat dan pasti untuk mahasiswa, peneliti, pengusaha, pemerintah dan badan-badan sosial. Siswa memerlukan Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) dalam disertasi (juga skripsi dan tesis). Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) adalah tren yang sedang berlangsung dan itu berharga untuk masyarakat. Dengan cara ini, Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) telah terbukti sangat efektif dan sangat diperlukan. Ini mempelajari dan meneliti data yang menyeluruh dan komprehensif, dan itu adalah pendekatan yang paling diandalkan dalam mencapai presisi baik secara rinci dan mendalam.

 Sebagai salam untuk siswa dan disertasi (juga skripsi dan tesis), Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau Smart PLS) telah mengkonfirmasi tempatnya dan pentingnya. Sebuah disertasi (juga skripsi dan tesis) adalah kertas yang luas dan formal yang ditulis oleh siswa baik mengejar studi pascasarjana mereka, studi pasca sarjana atau studi doktor. Oleh karena itu, Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) adalah penting karena melakukan penelitian dan analisis penting untuk memperkuat laporan yang ditulis oleh siswa. Sementara mahasiswa diwajibkan untuk menulis tesis panjang pada setiap topik yang dipilih, Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) diperlukan untuk memvalidasi dan mengesahkan argumen yang dibuat. Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS), karena akurasi dalam fakta dan angka, pergi jauh di membuktikan kebenaran. Melalui Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis), disertasi (juga skripsi dan tesis) atau tesis memiliki prospek lebih untuk mendapatkan diterima dan diakui.

 

Sementara banyak siswa mungkin mahir dalam bidang pilihan mereka sendiri dan diinginkan, Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) mungkin masih asing bagi mereka. Akibatnya, untuk melengkapi dan menyelesaikan tugas di tangan, mereka mencari bantuan profesional untuk Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) mereka. Ada sejumlah ahli Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) yang tersedia untuk membantu siswa dengan Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis). Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) bukanlah pendekatan yang sangat baru dan di sini untuk tinggal. Konsultan yang berkualitas, analis, ahli Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) dan bahkan profesor spesialis di lapangan semua mampu memberikan Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) bantuan dan bantuan kepada siswa yang membutuhkan itu. Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) adalah cabang yang sangat penting dari disertasi (juga skripsi dan tesis). Dengan demikian, tanpa Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis), tidak mungkin untuk melakukan tugas yang sangat dibutuhkan menyelesaikan kertas dan substantiating poin yang diberikan dengan jelas dan rinci fakta dan angka. Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) Disertasi (juga skripsi dan tesis) konsisten dan memberikan hasil yang tepat dan jelas. Inilah sebabnya mengapa banyak siswa mencari bantuan profesional dan bimbingan dengan Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) mereka. Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) membutuhkan banyak kerja keras dan upaya pada bagian dari kedua siswa dan ahli Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS). Hal ini membutuhkan pengkajian yang konstan dan penelitian pada bagian dari analis. Menantang namun penting, Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) memegang ceruk permanen di dunia saat ini.

 Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) adalah operasi di berbagai domain. Hal ini informatif dan relevan dalam dunia kontemporer. Ini mengkaji data yang metodis dan fungsional dalam semua bisnis, organisasi dan sejenisnya. Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) juga dapat diterapkan untuk semua mata pelajaran, baik itu ilmu pengetahuan, perdagangan, ilmu sosial, matematika, dll Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) Disertasi (juga skripsi dan tesis) sebenarnya modus matematika mengkonfirmasikan pendapat dan estimasi dari siswa dalam disertasi (juga skripsi dan tesis) dan tesis mereka.

Perhitungan dan analisa adalah prasyarat dalam penelitian Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) dan analisis.

 Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) telah menempatkan dirinya di tanah perusahaan. Karena meningkatnya persaingan di hari ini baik secara akademis dan profesional,

Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) telah menjadi sangat penting dalam memenuhi tugas-tugas yang sangat dibutuhkan. Secara akademis, Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) sangat relevan dan melayani

tujuan mencapai keberhasilan siswa. Siswa-siswa ini perlu Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) seperti itu penting untuk mahasiswa mendapatkan disertasi (juga skripsi dan tesis) atau tesis mereka disetujui dan dipuji.

 Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) Disertasi (juga skripsi dan tesis) bantuan memastikan bimbingan yang tepat dan arah dari para profesional, dan prosedur memperoleh bantuan baik halus dan tidak rumit.

Tidak semua orang, bagaimanapun, membutuhkan bantuan ini. Meskipun ada beberapa yang mencari bantuan profesional, beberapa memiliki jumlah yang adil dan layak keakraban dengan subjek dan dapat melaksanakan proses menganalisis dan meneliti penelitian sendiri. Namun, bagi kebanyakan orang tidak benar-benar nyaman dengan dunia yang sangat luas dan rumit Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS), Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) bantuan seringkali diperlukan. Selanjutnya, Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) sangat penting untuk kerja sukses tugas yang diperlukan dan wajib menyelesaikan disertasi (juga skripsi dan tesis) dan tesis. Dengan demikian, Statistik (menggunakan SPSS Eviews, Amos, Lsrel atau PLS) disertasi (juga skripsi dan tesis) adalah bidang yang sangat penting dan subjek.

 Modul 1: Pendahuluan Penelitian Langka

Sumber penting

 Kursus ini adalah gambaran singkat tentang desain penelitian yang dimaksudkan untuk menutupi dasar-dasar merancang dan melaksanakan sebuah penelitian ilmiah. Meskipun tentu saja ini akan membahas setiap langkah dari proses penelitian, itu tidak berarti lengkap dan ada pengganti untuk kursus tingkat perguruan tinggi dalam metodologi penelitian, juga bukan pengganti penasihat penelitian yang berpengalaman. Untuk studi lebih lanjut di daerah ini, lihat "Basis Metode Penelitian Pengetahuan." Trochim ini (1) Ini adalah salah satu sumber utama yang digunakan untuk panduan ini dan memberikan deskripsi tentang berbagai bagian dari proses, termasuk diagram dan contoh untuk menyederhanakan konsep yang kompleks.

 

Memilih sebuah topik

 Bagi peneliti untuk memilih topik untuk sebuah proyek, penting untuk mempertimbangkan daerah yang luas penyelidikan dan bunga. Ini mungkin sebagai luas sebagai "kesehatan mata global" atau "psikologi kepribadian," tetapi harus menjadi daerah yang menarik bagi peneliti. Namun, area yang luas hanya berguna pada awal rencana penelitian. Dalam topik yang lebih luas penyelidikan, setiap peneliti harus mulai mempersempit lapangan ke beberapa subtopik yang kekhususan yang lebih besar dan detail. Sebagai contoh, seorang peneliti mungkin tertarik dalam "kesehatan mata global," tapi bisa lebih fokus khusus pada "perawatan mata yang tepat dan bagaimana hal itu mempengaruhi individu." Meskipun topik ini masih terlalu luas untuk sebuah proyek penelitian, lebih terfokus dan bisa akan dijabarkan dalam sebuah proyek yang koheren.

 Sering kali, siswa serta peneliti profesional menemukan topik mereka dalam berbagai cara konvensional dan tidak konvensional. Banyak peneliti menemukan bahwa kepentingan dan pengalaman pribadi mereka membantu untuk mempersempit topik mereka. Untuk siswa, kelas sebelumnya dan materi kursus seringkali merupakan sumber ide penelitian. Selanjutnya, kejadian terkini dalam politik maupun dalam akademisi dapat menginspirasi topik untuk penelitian. Jurnal akademis seperti Urusan Kesehatan, Ekonomi Kesehatan, dan American Journal of Bioetika dapat memberikan bahan yang baik untuk studi baru dan E-sumber daya seperti Pubmed, Google Scholar dan Indeks Bertuah juga tempat awal yang baik. Terakhir, banyak ide penelitian yang dihasilkan melalui dialog-dengan berbicara dengan dosen, sesama mahasiswa dan keluarga.

 

Literatur

Salah satu tugas penting ketika melakukan studi penelitian adalah untuk meninjau literatur yang ada pada topik dan menggunakannya untuk menginformasikan pembangunan studi Anda sendiri. Tinjauan literatur harus dilakukan pada awal proses penelitian, langsung setelah Anda memilih topik. Sebuah tinjauan literatur dapat membawa kejelasan dan fokus untuk masalah penelitian dan memperluas basis pengetahuan Anda di daerah penelitian. Selain itu, studi masa lalu dapat meningkatkan metodologi Anda dan membantu Anda untuk mengontekstualisasikan temuan Anda. Tinjauan literatur adalah penting karena tanggung jawab penting dalam penelitian ini adalah untuk menambah tubuh pengetahuan dan membandingkan temuan Anda dengan orang lain. Prosedur ini sederhana: mencari literatur di bidang yang Anda minati, meninjau studi yang dipilih, dan mengembangkan kerangka teori untuk studi Anda sendiri. Bagi mereka mengejar penelitian tentang kesehatan mata masyarakat, Unite untuk Sight Journal Pasal Database dapat digunakan sebagai titik awal.

 

Apa yang membuat pertanyaan penelitian yang baik?

 

Tidak semua pertanyaan penelitian adalah orang-dalam yang baik dengan kata lain, tidak semua pertanyaan bisa dijawab melalui metodologi penelitian kualitatif dan kuantitatif. Sebuah pertanyaan penelitian yang baik perlu:

 "Membuat rasa": Dengan kata lain, Anda jelas harus mendefinisikan istilah Anda menggunakan definisi dikenal diuraikan dalam literatur. Misalnya, pertanyaan penelitian yang miskin akan menjadi: Bagaimana kehidupan masyarakat membaik setelah operasi? Tidak hanya pertanyaan penelitian ini gagal untuk menentukan populasi penelitian, mengandung istilah yang samar-samar "meningkatkan". Peneliti harus menentukan apa yang dia / dia berarti dengan ini jangka apakah itu melibatkan peningkatan fisik atau lebih tepatnya peningkatan kondisi mental? Semakin spesifik pertanyaan penelitian Anda, semakin baik.Alamat isu penting dan relevan: Penelitian ilmiah dilakukan untuk meningkatkan pengetahuan, tidak hanya untuk kepuasan pribadi seorang peneliti tunggal. Apapun pertanyaan peneliti menetapkan untuk memecahkan harus memiliki beberapa implikasi yang menguntungkan. Dengan pemikiran ini, peneliti dapat terus mempersempit fokus penelitian ke daerah yang dapat diatasi sebagai satu pertanyaan. Misalnya, sekarang peneliti telah memilih "perawatan mata yang tepat dan bagaimana hal itu mempengaruhi individu," topik dapat lebih fokus menjadi sekitar "perawatan mata dasar dan bagaimana hal itu mempengaruhi produktivitas kerja individu." Sebuah pertanyaan penelitian yang baik juga akan selalu memiliki relevansi dengan waktu, tempat, dan populasi penelitian. Sebagai contoh, sebuah studi dari kekurangan vitamin A di India Selatan akan menjadi pilihan yang buruk karena ini bukan masalah sangat signifikan di daerah.

Belum telah dilakukan: Sebuah studi penelitian yang baik akan menjadi novel. Ini berarti bahwa akan ada beberapa aspek baru dari studi yang belum pernah diperiksa. Namun, ini tidak berarti bahwa Anda harus menghindari mereplikasi penelitian sebelumnya. Bahkan, tidak hanya replikasi cara yang baik untuk mendapatkan metodologi penelitian, itu adalah bagaimana ilmu yang seharusnya memajukan pengetahuan. Ketika mereplikasi studi tembus, yang terbaik adalah untuk menambah atau mengubah satu atau dua hal untuk meningkatkan kebaruan penelitian.

Jadilah "operationalizable": Sering kali, para peneliti mulai mengajukan pertanyaan-pertanyaan yang tidak dapat dioperasionalkan, atau dinilai metodologis dengan instrumen penelitian. Dari contoh di atas, ide perbaikan hidup bisa dioperasionalkan oleh Kualitas Hidup survei-alat penelitian terkenal dan divalidasi. Secara umum, lebih abstrak ide, semakin sulit untuk mengoperasionalkan.

Berada dalam lingkup yang wajar: Sebuah proyek penelitian yang baik akan dikelola secara mendalam dan luasnya. Ruang lingkup akan tergantung pada jumlah waktu dan ketersediaan sumber daya yang Anda miliki untuk studi Anda. Secara umum, semakin fokus pertanyaan penelitian semakin besar kemungkinan akan menjadi proyek yang sukses. Sebagai contoh, sebuah studi yang berusaha untuk mengidentifikasi penyakit mata prevalensi di sebuah desa tertentu lebih mungkin untuk berhasil daripada studi yang sebanding yang berusaha untuk mengidentifikasi mata prevalensi penyakit pada populasi dunia.

Kualitatif dan kuantitatif Studi

 

Tidak semua proyek penelitian memerlukan tindakan penelitian. Beberapa penelitian hanya melibatkan mengamati hasil peristiwa di lapangan dan mengambil kesimpulan berdasarkan pada kerangka teoritis. Orang lain mungkin melibatkan menganalisis data dari klinik atau lembaga lain, menggunakan statistik dan penalaran untuk menemukan pola-pola yang mungkin memiliki implikasi penting. Namun, banyak proyek melibatkan kontak langsung dengan peserta, menggunakan definisi dioperasionalkan dari fenomena. Proyek-proyek ini membutuhkan langkah-langkah yang dirancang agar dapat dianggap sah. Ada dua kategori besar penelitian: kuantitatif dan kualitatif.

 

Sebuah studi diklasifikasikan sebagai kualitatif jika tujuannya adalah terutama untuk menggambarkan situasi, fenomena, masalah atau peristiwa; informasi yang dikumpulkan melalui penggunaan variabel atau diukur pada skala pengukuran kualitatif, dan jika analisis dilakukan untuk membangun variasi dalam situasi atau masalah tanpa mengukur itu. Studi kualitatif cenderung lebih "mendalam", berfokus pada populasi yang lebih kecil namun menyelidik lebih dalam masalah yang diberikan. Penelitian ini sering dikaitkan dengan kelompok fokus, wawancara atau survei dan berusaha untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan terbuka. Tematik dan analisis isi dua metode yang digunakan untuk menganalisis data kualitatif. Disiplin ilmu seperti antropologi, sejarah, dan sosiologi lebih cenderung ke arah pendekatan kualitatif.


Di sisi lain, penelitian kuantitatif sering menggunakan langkah-langkah standar, nilai-nilai numerik, memiliki ukuran sampel yang lebih besar, dan menganalisa data menggunakan program statistik. Sebuah studi diklasifikasikan sebagai kuantitatif jika peneliti berusaha untuk mengukur variasi dalam fenomena dan jika informasi yang dikumpulkan dengan menggunakan variabel kuantitatif. Kedua pendekatan kualitatif dan kuantitatif memiliki kekuatan dan kelemahan mereka, dan keuntungan dan kerugian. Disiplin ilmu seperti epidemiologi, ekonomi dan kesehatan masyarakat yang lebih cenderung ke arah penelitian kuantitatif.

 

Hipotesa

Hipotesis adalah penjelasan yang disarankan untuk hubungan diamati atau prediksi kausal tentang hubungan antara beberapa variabel. Setiap proyek penelitian didasarkan pada hipotesis, yang umumnya dimulai dengan pertanyaan spesifik. Misalnya, "Jika orang-orang diberikan layanan perawatan mata dasar, akan mereka menjadi lebih ekonomis produktif secara individual?" Pertanyaan ini cukup spesifik ditangani oleh sebuah proyek penelitian, namun belum hipotesis. Berikutnya, peneliti harus mengoperasionalkan istilah yang digunakan. Operasionalisasi mengacu mendefinisikan konsep dinyatakan abstrak atau istilah dalam cara yang terukur. Misalnya, "ekonomis produktif" dapat dioperasionalkan sebagai "dolar yang diterima per hari," "jam kerja dalam seminggu," atau "sejumlah objek berhasil diproduksi di tempat kerja." Seperti yang kita lihat, seorang peneliti harus berhati-hati untuk mengoperasionalkan tindakan sedemikian rupa bahwa mereka mencerminkan apa yang peneliti mencoba untuk mengukur. Tergantung pada bagaimana istilah ini dioperasionalkan, hasil penelitian dapat bervariasi, jadi sangat penting bahwa peneliti hati-hati mempertimbangkan bagaimana masing-masing dari langkah-langkah yang harus dioperasionalkan sebelum membentuk hipotesis dan mulai studi.

 

Hipotesis mengambil definisi dioperasionalkan faktor untuk menghasilkan prediksi yang jelas dari hubungan kausal antara variabel independen dan variabel dependen dalam pernyataan itu. Variabel bebas adalah faktor yang peneliti dapat mengontrol atau memanipulasi (apakah atau tidak seseorang menerima layanan perawatan mata dasar), dan variabel dependen adalah faktor yang peneliti tidak dapat memanipulasi, melainkan bervariasi dalam kaitannya dengan variabel independen (yang produktivitas ekonomi individu). Misalnya, hipotesis mungkin "Kami memprediksi bahwa jika peserta rabun jauh disediakan dengan lensa korektif yang membawa visi mereka untuk 20/20, mereka akan mendapatkan lebih banyak uang per minggu rata-rata selama tiga bulan dari peserta rabun jauh yang tidak menerima lensa korektif. "Pernyataan ini adalah hipotesis yang layak karena jelas mengoperasionalisasi apa yang disebut peneliti" perawatan dasar mata "dan" ekonomi produktif "sehingga mereka dapat diukur dan dianalisis secara obyektif. (2), (3)

 

Ketika merumuskan hipotesis, penting untuk tidak mencoba untuk "membuktikan" bahwa hipotesis tersebut benar. Sebaliknya, kita harus mencari untuk menemukan bukti bahwa itu tidak benar. Dengan kata lain, orang tidak pernah bisa menerima hipotesis; bukan satu gagal untuk menolak null (mengemukakan) hipotesis. Hal ini sangat penting ketika menggunakan statistik seperti t-tes dan p-nilai untuk menentukan signifikansi.

 

Modul 2: Desain Studi dan Sampling

 Studi Desain

Penelitian lintas seksi yang sederhana dalam desain dan bertujuan untuk mengetahui prevalensi fenomena, masalah, sikap atau masalah dengan mengambil snap-shot atau penampang dari populasi. Ini memperoleh gambaran menyeluruh seperti berdiri pada saat penelitian. Misalnya, desain cross-sectional akan digunakan untuk menilai karakteristik demografi atau sikap masyarakat. Studi-studi ini biasanya melibatkan satu kontak dengan populasi penelitian dan relatif murah untuk melakukan.

Studi pre-test / post-test mengukur perubahan dalam situasi, fenomena, masalah atau sikap. Studi tersebut sering digunakan untuk mengukur efektivitas program. Studi-studi ini dapat dilihat sebagai variasi desain cross-sectional karena melibatkan dua set pengumpulan data cross-sectional pada populasi yang sama untuk menentukan apakah perubahan telah terjadi.

 

Studi retrospektif menyelidiki fenomena atau masalah yang telah terjadi di masa lalu. Studi tersebut paling sering melibatkan pengumpulan data sekunder, berdasarkan data yang tersedia dari penelitian sebelumnya atau database. Sebagai contoh, sebuah penelitian retrospektif akan diperlukan untuk menguji hubungan antara tingkat pengangguran dan kejahatan jalanan di NYC selama 100 tahun terakhir.

 

Studi prospektif berusaha untuk memperkirakan kemungkinan suatu peristiwa atau masalah di masa depan. Dengan demikian, studi ini mencoba untuk memprediksi apa hasil dari suatu peristiwa adalah menjadi. Percobaan sains umum sering diklasifikasikan sebagai studi prospektif karena eksperimen harus menunggu sampai percobaan berjalan saja untuk memeriksa efek. Percobaan terkontrol acak selalu studi prospektif dan sering melibatkan mengikuti "kohort" dari individu untuk mengetahui hubungan antara berbagai variabel.

 

Studi longitudinal mengikuti subyek penelitian selama periode waktu yang panjang dengan pengumpulan data diulang di seluruh. Beberapa studi longitudinal berlangsung beberapa bulan, sementara yang lain dapat bertahan puluhan tahun. Kebanyakan studi observasional yang berusaha untuk mengidentifikasi korelasi antara berbagai faktor. Dengan demikian, studi longitudinal tidak memanipulasi variabel dan tidak sering dapat mendeteksi hubungan kausal.

 

Contoh

 

Setelah peneliti telah memilih untuk menguji hipotesis dalam penelitian, langkah berikutnya adalah memilih kolam peserta berada di studi itu. Namun, setiap proyek penelitian harus mampu memperpanjang implikasi dari temuan di luar peserta yang benar-benar berpartisipasi dalam studi. Untuk alasan yang jelas, hampir tidak mungkin bagi peneliti untuk mempelajari setiap orang dalam populasi bunga. Dalam contoh yang kita telah menggunakan sejauh ini, populasi bunga "negara berkembang." Oleh karena itu peneliti harus membuat keputusan untuk membatasi penelitian untuk subset dari populasi itu, dan ini memiliki implikasi penting bagi penerapan studi Hasil. Peneliti harus menaruh beberapa pemikiran yang cermat dalam persis bagaimana dan mengapa kelompok tertentu individu akan dipelajari. (1)

 

Metode Sampling

 

Probabilitas Sampling mengacu sampel ketika kesempatan dari setiap individu tertentu yang dipilih dikenal dan individu-individu ini sampel independen satu sama lain. Hal ini juga dikenal sebagai random sampling. Seorang peneliti hanya dapat menggunakan nomor acak generator untuk memilih peserta (dikenal sebagai simple random sampling), atau setiap individu n (dikenal sebagai sampling sistematik) dapat dimasukkan. Para peneliti juga bisa pecah populasi target mereka ke strata, dan kemudian menerapkan teknik ini dalam setiap strata untuk memastikan bahwa mereka mendapatkan peserta yang cukup dari setiap strata dapat menarik kesimpulan. Sebagai contoh, jika ada beberapa komunitas etnis di satu wilayah geografis yang peneliti ingin mempelajari, peneliti yang mungkin bertujuan untuk memiliki 30 peserta dari masing-masing kelompok, yang dipilih secara acak dari dalam kelompok, dalam rangka untuk memiliki representasi yang baik dari semua yang relevan kelompok.

 

Non-Probability Sampling, atau convenience sampling, mengacu pada saat peneliti mengambil individu apapun yang akan terjadi termudah untuk mengakses sebagai peserta dalam sebuah penelitian. Ini hanya dilakukan ketika proses para peneliti menguji diasumsikan begitu mendasar dan universal bahwa mereka dapat digeneralisasi luar seperti sampel yang sempit. (2) Sebagai contoh, snowball sampling adalah sebuah pendekatan untuk mencari informasi-kaya informan kunci. ( 3) Menggunakan pendekatan ini, sebuah responden potensial beberapa dihubungi dan ditanya apakah mereka tahu dari siapa saja dengan karakteristik yang Anda cari dalam penelitian Anda. Snowball sampling bukanlah alat yang berdiri sendiri; alat ini cara memilih peserta dan kemudian menggunakan alat-alat lain, seperti wawancara atau survei.

 

Tantangan Sampling

 

Karena peneliti jarang dapat mempelajari seluruh populasi, mereka harus memilih subset dari populasi, yang dapat mengakibatkan beberapa jenis kesalahan. Kadang-kadang, ada perbedaan antara sampel dan populasi pada parameter tertentu yang karena perbedaan acak. Ini dikenal sebagai kesalahan sampling dan dapat terjadi karena kesalahan peneliti.

 

Jauh lebih bermasalah adalah kesalahan sistematik, yang mengacu pada perbedaan antara sampel dan populasi yang disebabkan perbedaan sistematis antara kedua daripada kesempatan acak saja. Masalah tingkat respon mengacu pada fakta bahwa sampel dapat menjadi diri memilih, dan bahwa mungkin ada sesuatu tentang orang-orang yang memilih untuk berpartisipasi dalam studi yang mempengaruhi salah satu variabel yang menarik. Misalnya, dalam kasus perawatan mata kami, kami mungkin mengalami jenis kesalahan ini jika kita hanya sampel mereka yang memilih untuk datang ke klinik mata untuk pemeriksaan mata gratis sebagai kelompok eksperimen dan mereka yang memiliki penglihatan yang buruk tapi tidak mencari perawatan mata sebagai kelompok kontrol kami. Hal ini sangat mungkin dalam situasi ini bahwa orang-orang yang secara aktif mencari bantuan kebetulan lebih proaktif daripada mereka yang tidak. Karena kedua kelompok ini bervariasi secara sistematis pada atribut yang tidak variabel dependen (produktivitas ekonomi), sangat mungkin bahwa itu adalah perbedaan dalam sifat kepribadian dan bukan variabel independen (jika mereka menerima lensa korektif atau tidak) yang menghasilkan efek apapun bahwa peneliti mengamati terhadap variabel dependen. Ini akan dianggap sebagai kegagalan dalam validitas internal.

 

Tipe lain dari kesalahan sistematik sampling error cakupan, yang mengacu pada fakta bahwa kadang-kadang peneliti keliru membatasi kerangka sampling untuk subset dari populasi yang menarik. Ini berarti bahwa sampel yang mereka pelajari bervariasi secara sistematis dari populasi yang mereka ingin menggeneralisasi hasil mereka. Sebagai contoh, seorang peneliti mungkin berusaha untuk menggeneralisasi hasil untuk "populasi negara-negara berkembang," namun mungkin memiliki kesalahan cakupan dengan sampling hanya berat perkotaan. Hal ini membuat semua populasi pedesaan di negara-negara berkembang, yang memiliki karakteristik yang sangat berbeda dari populasi perkotaan pada beberapa parameter. Dengan demikian, peneliti tidak bisa tepat menggeneralisasi hasil untuk populasi yang lebih luas dan karena itu harus membatasi kesimpulan untuk populasi di daerah perkotaan negara-negara berkembang. (4)

 

Pertama dan terpenting, seorang peneliti harus berpikir sangat hati-hati tentang populasi yang akan dimasukkan dalam studi dan bagaimana untuk sampel populasi itu. Kesalahan dalam pengambilan sampel sering dapat dihindari dengan perencanaan yang baik dan pertimbangan hati-hati. Namun, dalam rangka meningkatkan kerangka sampling, peneliti dapat selalu mencari lebih peserta. Semakin peserta penelitian memiliki, semakin kecil kemungkinan penelitian ini adalah untuk menderita kesalahan sampling. Dalam kasus masalah tingkat respon, peneliti secara aktif dapat bekerja pada peningkatan tingkat respon, atau dapat mencoba untuk menentukan apakah ada sebenarnya perbedaan antara mereka yang mengambil bagian dalam studi ini dan mereka yang tidak. Hal yang paling penting bagi seorang peneliti untuk diingat adalah untuk menghilangkan setiap dan semua variabel yang peneliti tidak dapat mengendalikan. Sementara ini hampir mustahil dalam penelitian lapangan, semakin dekat seorang peneliti datang ke mengisolasi variabel yang menarik, semakin baik hasilnya. (5)

 

Modul 3: Memastikan Validitas

 

Variabel pembaur

 

Sebuah variabel pengganggu adalah variabel asing yang secara statistik berkaitan dengan (atau berkorelasi dengan) variabel independen. Ini berarti bahwa sebagai perubahan variabel independen, perubahan variabel pengganggu bersama dengan itu. Gagal untuk mengambil variabel pengganggu ke rekening dapat menyebabkan kesimpulan yang salah bahwa variabel dependen berada dalam hubungan kausal dengan variabel independen. Ambil, misalnya, sebuah studi yang berusaha untuk menyelidiki hubungan antara tingkat pendapatan dan nilai ujian. Tanpa mengontrol variabel lain, studi ini menemukan bahwa pendapatan yang lebih tinggi berkorelasi dengan nilai tes yang lebih baik dan menyimpulkan bahwa kedua harus terkait langsung. Ini adalah kesimpulan cacat karena ada banyak variabel pengganggu mengintai yang dapat mempengaruhi hubungan konon yang jelas ini. Misalnya, mungkin orang di satu sekolah menerima pendidikan yang lebih baik daripada mereka di sekolah lain. Tanpa mengontrol variabel pengganggu tingkat pendidikan dan kualitas pendidikan, hubungan antara tingkat pendapatan dan nilai ujian tidak dapat diasumsikan.

 

Keabsahan

 

Sebelum kita mulai membahas secara spesifik analisis data, mari kita berhenti sejenak untuk membahas validitas studi dan apa artinya. Selama sisa kursus singkat ini dalam metode penelitian, kami akan berhenti untuk menghitung berbagai ancaman terhadap validitas yang ada pada setiap tahap proses penelitian. Kita telah melihat satu: gagal untuk benar mengoperasionalkan variabel bunga dapat menyebabkan peneliti menarik kesimpulan yang tidak pantas tentang pertanyaan penelitian. Jika, misalnya, peneliti telah memilih untuk mengoperasionalkan "produktif secara ekonomi" sebagai "jumlah uang seseorang memiliki tabungan nya," peneliti akan mengamati hasil yang sama sekali berbeda. Hal ini dimungkinkan bagi orang untuk memiliki sumber pendapatan lain (hadiah, pasangan, warisan, dll) yang dapat mempengaruhi variabel ini, yang berarti bahwa itu bukan merupakan ukuran yang baik dari apa yang dimaksudkan untuk menjadi ukuran dan karena itu bukan contoh yang baik dari operasionalisasi. Tapi apa sebenarnya validitas?

Secara umum, validitas mengacu pada apakah atau tidak sebuah penelitian dirancang dengan baik dan memberikan hasil yang sesuai dengan menggeneralisasi untuk populasi bunga. Ada lebih banyak untuk validitas bahwa kita akan membahas lebih lanjut dalam kursus ini, dan "Metode Penelitian Basis Pengetahuan" Trochim menyediakan ringkasan singkat dan berguna dari masing-masing jenis validitas. (1) Ada tiga jenis validitas dengan mana Peneliti harus peduli.

 

Validitas internal

 

Validitas internal berlaku dalam studi yang berusaha untuk membangun hubungan kausal antara dua variabel, dan itu mengacu pada sejauh mana penelitian dapat membuat kesimpulan yang baik tentang hubungan sebab akibat ini. Inti dari validitas internal adalah apakah atau tidak peneliti definitif dapat menyatakan bahwa efek yang diamati dalam penelitian ini adalah pada kenyataannya karena manipulasi variabel independen dan bukan karena faktor lain. "Variabel Ketiga" yang peneliti mungkin tidak menganggap atau mungkin tidak dapat mengontrol dapat mempengaruhi hasil penelitian dan oleh karena itu dapat mencegah validitas internal. Sebuah studi dianggap valid secara internal jika peneliti dapat menunjukkan variabel yang menyebabkan efek yang diamati. (2)

 

Membangun Validitas

 

Validitas konstruk berkaitan erat dengan proses operasionalisasi yang kita bahas dalam Modul 1. Hal ini mengacu pada sejauh mana peneliti dapat mengklaim bahwa kesimpulan yang akurat dapat dibuat dari langkah-langkah dioperasionalkan dalam penelitian untuk konstruksi teoritis yang mendasari mereka . Validitas konstruk berkaitan dengan generalisasi dari kekhususan studi dengan konsep yang lebih luas bahwa penelitian ini mencoba untuk mengukur atau menarik kesimpulan. Sebuah studi dianggap memiliki validitas konstruk jika peneliti dapat menunjukkan bahwa variabel bunga yang dioperasionalkan dengan baik. (3)

 

Validitas eksternal

 

Seorang peneliti sering tidak dapat bekerja dengan seluruh penduduk bunga, melainkan harus mempelajari sampel kecil dari populasi yang untuk menarik kesimpulan tentang kelompok yang lebih besar dari mana sampel diambil. Validitas eksternal berkaitan dengan sejauh mana kesimpulan dapat digeneralisasi untuk populasi yang lebih luas. Sebuah studi dianggap eksternal berlaku jika kesimpulan peneliti sebenarnya dapat menjadi akurat umum untuk populasi pada umumnya. (4)

 

Sebagai peneliti, penting untuk menjaga konsep validitas dalam pikiran setiap saat ketika merancang sebuah penelitian. Seorang peneliti yang baik akan membahas desain proyek dengan penasihat atau sekelompok rekan-rekan untuk membantu memastikan validitas yang diawetkan pada setiap tahap proses. Sebuah proyek penelitian yang tidak memiliki validitas dapat menarik kesimpulan yang tidak pantas atau bahkan berbahaya jika diterapkan pada populasi target.

 

Memastikan Validitas

 

Untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana memastikan validitas penelitian, silakan Penelitian Validitas.

 

Modul 4: Desain Tindakan Studi

 

Cara Membuat Metodologi Penelitian

 

Ketika merumuskan metodologi, sangat penting untuk mempertimbangkan jenis metode yang akan menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian. Sebagai contoh, jika seseorang ingin untuk menilai efektivitas intervensi pendidikan "perubahan dalam pengetahuan" harus diukur. Ini cocok untuk pre-test / post-test metodologi di mana penelitian akan menentukan pengetahuan peserta penelitian tentang topik sebelum intervensi dan kemudian lagi setelah intervensi pendidikan telah dilaksanakan. Namun, dalam rangka untuk menentukan dampak sebenarnya dari intervensi, metodologi pre-test / post-test harus selalu dibandingkan dengan kelompok kontrol. Untuk informasi lebih lanjut tentang ini, silakan lihat bagian Menilai Perilaku Perubahan: Pentingnya Memiliki Dasar untuk Perbandingan.

 

Tindakan studi

 

Tindakan adalah item dalam studi penelitian yang peserta merespon. Mereka bisa menjadi pertanyaan survei, pertanyaan wawancara, atau situasi dibangun, untuk beberapa nama. Ketika membangun wawancara dan survei, penting bahwa pertanyaan langsung berhubungan dengan pertanyaan penelitian. Selain itu, penting bahwa survei dan wawancara tidak sangat memakan waktu (idealnya dalam batas 20-30 menit). Jika seorang penerjemah akan digunakan, pertanyaan sederhana yang selalu lebih baik dan mudah ditafsirkan pertanyaan yang menghindari ambiguitas akan menyebabkan hasil yang lebih akurat. Terakhir, bukan menciptakan survei lebih baik untuk melakukan penelitian untuk mengetahui apakah penelitian serupa telah dilakukan. Jika demikian, survei sebelumnya harus digunakan untuk menghasilkan langkah-langkah standar untuk perbandingan. Terlepas dari bentuk bahwa tindakan tersebut mengambil, ada beberapa elemen desain penting yang diperlukan untuk membuat penelitian yang efektif.

 

Langkah-langkah penelitian harus:

 

Memperhitungkan karakteristik peserta.

Gunakan bahasa informal yang seseorang tanpa pengalaman di lapangan bisa mengerti.

Jadilah menghormati konteks budaya di mana peserta telah membentuk nya pandangan dunia.

Memberikan informasi tidak terlalu banyak atau terlalu sedikit. Terlalu banyak informasi bisa menjadi gangguan yang tidak perlu, sementara terlalu sedikit informasi menyebabkan ambiguitas dan salah tafsir potensi ukuran studi.

Singkat dan spesifik.

Hindari negations, karena mereka dapat menyebabkan kesalahan dan bisa sulit untuk memahami.

Hindari pertanyaan ganda laras (pertanyaan yang meminta dua pertanyaan dalam satu, seperti "Apakah Anda mendukung keputusan pemerintah untuk memotong pengeluaran untuk pelatihan polisi dan setelah program sekolah?"). Jika peserta akan menjawab "ya" untuk salah satu bagian tetapi "tidak" pada yang lain, meminta jawaban dari "ya atau tidak" untuk pasangan secara keseluruhan membatalkan mengukur.

Gunakan beberapa pertanyaan untuk menilai konstruk yang sama. Misalnya, hanya meminta seseorang jika mereka merasa "baik" tentang diri mereka sendiri sebagai ukuran harga diri tidak cukup. Sebaliknya, meminta agar orang beberapa pertanyaan tentang citra tubuh, harga diri, dan evaluasi diri dapat membantu melukiskan gambaran lebih baik tentang bagaimana mereka benar-benar merasa. (1), (2), (3)

Self-Report

 

Tindakan laporan diri, baik dalam bentuk survei atau dalam bentuk wawancara, mudah dipengaruhi oleh beberapa bias bahwa peserta dapat menunjukkan, dan untuk alasan ini harus hati-hati dirancang oleh peneliti. Peneliti juga harus berhati-hati tentang apa jenis kesimpulan yang diambil dari tindakan laporan diri. Beberapa masalah potensial dengan laporan diri adalah:

 

Bias keinginan sosial: Peserta biasanya tidak nyaman atau tidak mau untuk berbagi informasi yang tidak mencerminkan baik pada mereka dalam lingkungan sosial mereka, bahkan jika mereka tahu tanggapan mereka sepenuhnya anonim. Misalnya, peserta dapat mengecilkan atau melebih-lebihkan sejauh mana mereka mengalami perasaan tertentu, tergantung pada bagaimana sosial yang sesuai atau diinginkan perasaan. Peneliti harus melakukan yang terbaik untuk membuat jelas bahwa anonimitas akan dipertahankan untuk peserta, dan kejujuran harus didorong. Para peneliti juga harus memimpin dengan kurang mengintimidasi pertanyaan untuk membuat peserta merasa lebih nyaman sebelum meminta sesuatu yang mungkin lebih sulit untuk menjawab dengan jujur. Pilihan lain adalah untuk struktur pertanyaan sedemikian rupa untuk menormalkan perilaku: "? Seperti yang Anda tahu, banyak orang melakukan X ... Sejauh yang Anda lakukan X"

 

Bias evaluasi diri: Peserta kadang-kadang akan menekuk jawaban mereka pada langkah-langkah laporan diri untuk lebih mencerminkan bagaimana mereka "berpikir mereka harus" bukan bagaimana mereka sebenarnya. Hal ini mirip dengan bias keinginan sosial, tapi lebih sulit diatasi karena anonimitas tidak masalah di sini. Sebaliknya, bias hasil dari evaluasi peserta dari dirinya sendiri. Tentu saja peneliti terbaik tindakan adalah untuk mendorong kejujuran dan menormalkan perilaku atau perasaan sebagai diulas di atas.

 

Kelupaan: Kadang-kadang peneliti meminta peserta tentang pengalaman masa lalu mereka atau perasaan tanpa mempertimbangkan fakta bahwa memori manusia sangat plastik. Ingatan orang mungkin tidak akurat, dan penting bagi peneliti untuk mempertimbangkan hal ini ketika merancang langkah-langkah penelitian. Tindakan laporan diri memang memainkan peran penting dalam penelitian, meskipun mereka harus digunakan dengan hati-hati. Mereka sangat penting dalam situasi di mana peneliti bertanya tentang konsep diri peserta atau mencari untuk mempelajari kekhususan dari pengalaman peserta. Laporan diri juga sangat berguna karena alasan logistik, seperti yang sering paling sederhana dari metode untuk menerapkan dan memerlukan sumber daya paling sedikit. (4) (5)

 

 

Modul 5: Data Persiapan dan Analisis (olah data statistik)

 

Mempersiapkan data

 

Setelah semua peserta telah menyelesaikan langkah-langkah studi dan semua data telah dikumpulkan, peneliti harus mempersiapkan data yang akan dianalisis (olah data statistik). Pengorganisasian data dengan benar dapat menghemat banyak waktu dan mencegah kesalahan. Kebanyakan peneliti memilih untuk menggunakan database atau analisis (olah data statistik) statistik Program (Microsoft Excel, SPSS) bahwa mereka dapat memformat sesuai dengan kebutuhan mereka untuk mengatur data mereka secara efektif. Seorang peneliti yang baik memasuki semua data dalam format yang sama dan dalam database yang sama, seperti melakukan sebaliknya mungkin menyebabkan kebingungan dan kesulitan dengan analisis (olah data statistik) statistik nanti. Setelah data telah dimasukkan, sangat penting bahwa peneliti memeriksa data untuk akurasi. Hal ini dapat dicapai dengan tempat-memeriksa berbagai macam acak kelompok data peserta, tetapi metode ini tidak seefektif kembali memasukkan data untuk kedua kalinya dan mencari perbedaan. Metode ini sangat mudah dilakukan ketika menggunakan data numerik karena peneliti hanya dapat menggunakan program database untuk jumlah kolom spreadsheet dan kemudian mencari perbedaan dalam jumlah. Mungkin metode terbaik untuk memeriksa akurasi adalah dengan menggunakan program komputer khusus yang lintas-cek double-masuk data untuk perbedaan (karena metode ini bebas dari kesalahan), meskipun program ini dapat menjadi sulit didapat dan mungkin memerlukan pelatihan tambahan untuk menggunakan benar. (1)

 

Statistik deskriptif

 

Statistik deskriptif menggambarkan data. Mereka tidak menarik kesimpulan tentang data. Statistik deskriptif biasanya diterapkan untuk variabel tunggal pada suatu waktu. Mereka dapat memberitahu peneliti kecenderungan sentral variabel, yang berarti nilai rata-rata peserta pada ukuran studi tertentu. Peneliti juga dapat menentukan distribusi skor pada ukuran studi tertentu, atau kisaran di mana skor muncul. Akhirnya, statistik deskriptif dapat digunakan untuk memberitahu peneliti frekuensi yang tanggapan atau skor tertentu muncul pada ukuran studi tertentu. Misalnya, dalam penelitian imajiner kita tentang efektivitas lensa korektif pada produktivitas ekonomi, peneliti bisa mengamati bahwa dolar per minggu rata-rata orang dengan visi dikoreksi adalah $ 500, sedangkan DPW rata-rata untuk orang tanpa visi dikoreksi adalah $ 450 . Seorang peneliti yang baik akan tahu bahwa ini tidak cukup informasi untuk menyimpulkan bahwa visi koreksi memiliki efek pada produktivitas ekonomi. Statistik inferensial diperlukan untuk menarik kesimpulan semacam ini. Statistik deskriptif mungkin juga memberitahu peneliti bahwa distribusi DPW adalah $ 351- $ 640 untuk seluruh sampel, dan bahwa DPW rata-rata adalah $ 445 untuk sampel. (2)

 

Korelasi

 

Korelasi adalah salah satu yang paling sering digunakan (dan paling sering disalahgunakan) jenis statistik deskriptif. Hal ini mungkin paling digambarkan sebagai "satu nomor yang menggambarkan derajat hubungan antara dua variabel." (3) Jika dua variabel cenderung "berkorelasi," yang berarti bahwa skor peserta pada satu cenderung bervariasi dengan skor pada lainnya. Misalnya, tinggi rakyat dan ukuran sepatu cenderung berkorelasi positif. Ini berarti bahwa untuk sebagian besar, jika seorang pria diberikan adalah tinggi, ia cenderung memiliki ukuran sepatu besar. Jika pendek, ia cenderung memiliki ukuran sepatu yang lebih kecil. Korelasi juga bisa negatif. Sebagai contoh, suhu luar di Fahrenheit dapat berkorelasi negatif dengan jumlah cokelat panas dijual di sebuah kedai kopi lokal. Hal ini untuk mengatakan bahwa karena suhu turun, penjualan cokelat panas cenderung naik. Meskipun kausalitas mungkin tampaknya tersirat dalam situasi ini, penting untuk dicatat bahwa pada tingkat statistik, korelasi tidak berarti sebab-akibat. Seorang peneliti yang baik tahu bahwa tidak ada cara untuk menilai dari korelasi saja bahwa hubungan kausal ada antara dua variabel. Untuk menegaskan bahwa "X menyebabkan Y", sebuah penelitian harus eksperimental, dengan kelompok kontrol dan prosedur random sampling. Menentukan penyebab adalah hal yang sulit untuk dilakukan, dan itu adalah kesalahan umum untuk menegaskan hubungan sebab-akibat ketika metodologi penelitian tidak mendukung pernyataan ini.

 

Statistik inferensial

 

Statistik inferensial memungkinkan peneliti untuk mulai membuat kesimpulan tentang hipotesis atas dasar data yang dikumpulkan. Ini berarti bahwa, sambil menerapkan statistik inferensial data, peneliti datang ke kesimpulan tentang populasi pada umumnya. Statistik inferensial berusaha untuk menggeneralisasi luar data dalam penelitian untuk menemukan pola-pola yang seolah-olah ada di populasi sasaran. Tentu saja ini tidak akan membahas jenis tertentu dari statistik inferensial tersedia untuk peneliti, tapi ringkasan singkat dan sangat berguna dari mereka, lengkap dengan langkah-demi-langkah contoh dan deskripsi membantu, tersedia di sini. (4)

 

Signifikansi statistik

 

Para peneliti tidak dapat begitu saja menyimpulkan bahwa ada perbedaan antara dua kelompok dalam studi yang dibangun. Perbedaan ini harus karena manipulasi variabel independen. Tidak peduli seberapa baik peneliti desain penelitian, ada selalu ada tingkat kesalahan dalam hasil. Kesalahan ini dapat disebabkan oleh perbedaan individu baik di dalam dan di antara kelompok eksperimen, atau kesalahan dapat disebabkan perbedaan sistematis dalam sampel peneliti. Terlepas dari sumbernya, kesalahan ini bertindak sebagai semacam "suara" dalam data. Ini mempengaruhi nilai pada langkah-langkah studi peserta meskipun tidak variabel bunga. Signifikansi statistik bertujuan untuk menentukan probabilitas bahwa hasil yang diamati dari studi adalah karena pengaruh dari variabel independen daripada secara kebetulan. Hasil A adalah "signifikan secara statistik" pada tingkat tertentu. Sebagai contoh, hasilnya mungkin signifikan pada p <0,05. "P" merupakan probabilitas bahwa hasilnya adalah karena kebetulan, dan 0,05 merupakan probabilitas 5% yang hasilnya adalah karena kebetulan. Oleh karena itu, p <0,05 berarti bahwa analisis (olah data statistik) statistik inferensial telah mengindikasikan bahwa hasil yang diamati memiliki lebih dari probabilitas 95% menjadi karena pengaruh dari variabel independen. 5% cutoff umumnya dianggap sebagai standar untuk penelitian ilmiah yang paling. Perhatikan bahwa secara teori tidak mungkin untuk pernah sepenuhnya yakin bahwa hasil seseorang bukan karena kebetulan, sebagai sifat ilmu adalah salah satu pemalsuan, tidak bukti berubah. (5)

 

Modul 6: Pentingnya Penelitian

 

Implikasi studi

 

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menginformasikan tindakan. Dengan demikian, studi Anda harus berusaha untuk mengontekstualisasikan temuannya dalam tubuh lebih besar dari penelitian. Penelitian harus selalu berkualitas tinggi untuk menghasilkan pengetahuan yang berlaku di luar setting penelitian dengan implikasi yang melampaui kelompok yang telah berpartisipasi dalam penelitian. Selanjutnya, hasil penelitian Anda harus memiliki implikasi bagi kebijakan dan pelaksanaan proyek.

 

Satu masalah yang sering malapetaka kemajuan dalam kesehatan global adalah terjemahan lambat penelitian ke dalam praktek. Sering kali, putuskan ada antara mereka yang menciptakan dasar bukti dan mereka yang diposisikan untuk melaksanakan temuan penelitian. Masalah mendasar adalah "cara di mana produksi bukti diatur secara kelembagaan dengan mekanisme yang sangat terpusat, sedangkan penerapan ilmu yang sangat terdesentralisasi. Jarak sosial ini berlaku karena para ilmuwan lebih berorientasi ke khalayak ilmuwan internasional lainnya yang mereka mempublikasikan daripada kebutuhan praktisi, pembuat kebijakan, atau masyarakat lokal. "(1)

 

Dengan demikian, sebagai peneliti, sangat penting untuk mengambil langkah-langkah untuk mengatasi hambatan ini. Penerbitan studi Anda mungkin salah satu langkah awal untuk membuat penelitian Anda dikenal masyarakat global. Langkah-langkah proaktif lainnya dapat diambil untuk mendorong penyerapan intervensi berbasis bukti. Sebagai contoh, Anda bisa menyajikan temuan penelitian di berbagai tempat seperti Unite Sight disponsori Global Health dan Inovasi Konferensi. Selanjutnya, Anda dapat mengirim hasil penelitian Anda untuk pejabat lokal, pembuat kebijakan, dan tokoh masyarakat.

 

Tujuan dari Penelitian

 

Ada relatif sedikit penelitian yang diterbitkan tentang perawatan mata di negara berkembang, dan Unite Untuk Penglihatan mendorong semua relawan untuk mempertimbangkan untuk mengembangkan sebuah studi penelitian untuk menyumbangkan pengetahuan penting untuk masyarakat perawatan mata pada skala global. Mengejar proyek penelitian akan menjadi pengalaman yang menantang dan bermanfaat, dan kesempatan ini memungkinkan Anda untuk mengejar studi asli mendalam tentang topik yang menarik.

 

Penelitian yang dilakukan sangat penting untuk keberhasilan upaya kesehatan global. Tidak hanya penelitian membentuk dasar dari pengembangan program dan kebijakan di seluruh dunia, tetapi juga dapat diterjemahkan ke dalam program-program kesehatan global yang efektif. Penelitian menarik daya dari fakta bahwa itu adalah empiris: bukan hanya berteori tentang apa yang mungkin efektif atau apa yang bisa bekerja, peneliti pergi ke lapangan dan desain penelitian yang memberikan kebijakan data keras yang mereka dapat mendasarkan keputusan mereka. Selanjutnya, penelitian yang baik menghasilkan hasil yang examinable oleh rekan-rekan, metodologi yang dapat direplikasi, dan pengetahuan yang dapat diterapkan untuk situasi dunia nyata. Para peneliti bekerja sebagai sebuah tim untuk meningkatkan pengetahuan kita tentang bagaimana cara terbaik untuk mengatasi masalah dunia.

 

The "Iteratif" Proses Penelitian

 

Pada akhirnya, kunci untuk sebuah proyek penelitian yang sukses terletak pada iterasi: proses kembali lagi dan lagi ke pertanyaan penelitian, metode, dan data, yang mengarah ke ide-ide baru, revisi dan perbaikan. Sangat mudah untuk berpikir penelitian sebagai "1,2,3" proses langkah-demi-langkah, tetapi penting untuk menjadi cairan dan terbuka terhadap perubahan. Sering kali, dengan membahas proyek penelitian dengan penasihat dan rekan-rekan satu akan menemukan bahwa pertanyaan penelitian baru perlu ditambahkan, variabel perlu dihilangkan, dan perubahan lainnya yang dibuat. Sebagai studi yang diusulkan diperiksa dan ulang dari perspektif yang berbeda, mungkin mulai mengubah dan mengambil bentuk yang berbeda. Hal ini diharapkan dan merupakan komponen dari studi penelitian yang baik. Selain itu, penting untuk memeriksa metode studi dan data dari sudut pandang yang berbeda untuk memastikan pendekatan yang komprehensif untuk pertanyaan penelitian. Kesimpulannya, tidak ada satu formula untuk mengembangkan penelitian yang sukses, tetapi penting untuk menyadari bahwa proses penelitian adalah siklus dan berulang.



Olah Data Statistik, olah data kuesioner, olah data excel, olah data skala likert, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, PSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi, Olah Data Statistik, SPSS Eviews AMOS LISREL SEM, Skripsi Tesis Disertasi,