Statistik Dasar dalam Penelitian Psikologi
Laman web ini berisi materi Statistik Dasar dalam Penelitian Psikologi.
Materi berlisensi BY 4.0. Materi bebas digunakan kembali namun wajib mengatribusi sumber aslinya.
Demonstrasi atas analisis statistik yang disiapkan dalam laman ini menggunakan jamovi sebagai alat bantu analisis. Meskipun, tentu saja, analisis statistik sifatnya software agnostic. Anda bebas menggunakan alat bantu analisis yang lain. Misalnya jasp, SPSS, , , bahkan Microsoft Excel sekalipun.
Untuk perencanaan jumlah sampel dengan a priori power analysis, Anda bisa menggunakan G*Power atau modul PAMLj atau jpower di jamovi.
Klik navigation bar yang mengarah pada PDF materi, kemudian tekan ctrl dan p bersamaan. Setelah window untuk print muncul, pilih Save to PDF dan klik Save.
Outline materi
1️⃣ Statistik Deskriptif
- Kenapa statistik?
- Statistik deskriptif vs inferensial
- Mengenal software:
jamovi - Tendensi sentral: mean, median, dan modus
- Variabilitas: range, IQR, varians, dan standar deviasi
- Visualisasi data
- Distribusi normal dan uji normalitas
2️⃣ Probabilitas
- Apa itu probabilitas?
- Dua pendekatan: frequentist vs Bayesian
- Aturan dasar probabilitas
- Distribusi probabilitas
- Distribusi normal dan z-score
- Sampling distribution of the mean
- Jembatan menuju statistik inferensial
3️⃣ Mengestimasi Parameter Populasi
- Sampel, populasi, dan prosedur sampling
- The law of large numbers
- Distribusi sampling dan Central Limit Theorem
- Standard error of the mean dan standard error of proportion
- Confidence interval
4️⃣ Uji Hipotesis
- Logika dasar Null Hypothesis Significance Testing (NHST)
- Hipotesis nol dan hipotesis alternatif
- Type I error dan Type II error
- Statistical power dan effect size
- A priori analisis power dengan
G*Power
5️⃣ Analisis Data Kategorikal
- Apa itu data kategorikal?
- Binomial test
- Uji chi-square (χ²)
- Fisher’s exact test
- McNemar’s test (data berpasangan)
- Effect size untuk analisis kategorikal
6️⃣ T-Test
- Apa itu t-test?
- One-sample t-test
- Paired samples t-test
- Independent samples t-test
- Asumsi, uji asumsi, dan alternatif non-parametrik
- Analisis power untuk t-test
7️⃣ Korelasi
- Apa itu korelasi?
- Scatterplot dan inspeksi visual
- Koefisien korelasi Pearson (r) dan Spearman (non-parametrik)
- Interpretasi kekuatan dan arah korelasi
- Matriks korelasi
- Analisis power untuk korelasi
- ⚠️Peringatan⚠️: korelasi bukan kausalitas
8️⃣ ANOVA
- Mengapa ANOVA, bukan t-test berulang?
- Logika ANOVA: partisi varians dan rasio F
- Implementasi di jamovi
- Effect size (η² dan ω²) dan post-hoc tests
- Asumsi, uji asumsi, dan a priori power analysis
9️⃣ ANOVA Faktorial
- Mengapa ANOVA faktorial, bukan ANOVA satu jalur terpisah?
- Desain faktorial, notasi, dan konsep sel (cell)
- Main effects dan interaction effects
- Partisi varians dalam desain faktorial
- Implementasi di jamovi
- Effect size (η² dan ω²), post-hoc tests, dan asumsi
- A priori power analysis
1️⃣0️⃣ ANOVA Pengukuran Berulang
- Kapan menggunakan ANOVA pengukuran berulang?
- Logika: mempartisi varians individual
- Asumsi sphericity, Mauchly’s test, dan koreksi Greenhouse-Geisser / Huynh-Feldt
- Implementasi di
jamovi - Effect size (η² dan η²G)
- Post-hoc tests dan a priori power analysis
1️⃣1️⃣ ANCOVA
- Apa itu ANCOVA dan mengapa kovariat penting?
- Asumsi tambahan ANCOVA
- Implementasi di
jamovi - Effect size, post-hoc tests, dan a priori power analysis
1️⃣2️⃣ Regresi Linear (Ordinary Least Square)
- Inspeksi visual dengan scatterplot
- Model regresi linear OLS dan persamaan garis regresi
- Varians yang dapat dan tidak dapat dijelaskan oleh model (R²)
- Menguji hipotesis dan model fit
- Mengecek asumsi: normalitas residual, homoskedastisitas
- Mendeteksi outliers dengan Cook’s distance
- Menulis hasil analisis regresi linear dalam manuskrip
1️⃣3️⃣ Analisis Moderasi
- Konsep moderasi: apa dan kapan relevan?
- Pendekatan 1 — suku interaksi dalam regresi OLS: mean-centering, model comparison, estimated marginal means
- Pendekatan 2 — modul
medmoddi jamovi (berbasislavaan): perbedaan estimasi OLS vs. maximum likelihood, bootstrap CI, efek kondisional, Johnson-Neyman (floodlight) - Kapan memilih OLS vs.
medmod - Melaporkan hasil analisis moderasi
1️⃣4️⃣ Analisis Mediasi
- Apa itu mediasi?
- Model mediasi sederhana
- Pendekatan Baron & Kenny vs. bootstrapping
- Implementasi di
jamovi - Interpretasi indirect effect
- ⚠️Peringatan⚠️: mediasi dari data cross-sectional
Sumber belajar lainnya
Sebelum mulai materi
- Sebaiknya semua mahasiswa sudah memasang
jamovipada perangkatnya masing-masing, untuk menghindari terlalu banyaknya waktu untuk menyelesaikan troubleshooting instalasi ketika kuliah. - Mahasiswa sangat disarankan untuk menonton video tutorial jamovi sebelum kuliah untuk belajar menavigasikan menu dan fitur yang ada dalam
jamovi. Cukup hanya dengan menonton bagian Welcome, Installing jamovi, dan Navigating jamovi (total durasi kurang lebih hanya 7 menit).
Cara instalasi module jamovi
Gunakan jamovi versi stabil yang terbaru (2.6.44) untuk Windows atau MacOS.
Mohon untuk menyimak video cara mengelola modules di jamovi berikut ini. Di video ini saya mencontohkan cara instalasi module GAMLj. Instalasi module yang lain mengikuti prosedur yang persis sama.
Tutorial jamovi + modules
Saat ini, sudah cukup banyak tutorial jamovi yang tersedia. Salah satu yang paling populer dan komperhensif adalah tutorial di bawah ini ⬇️