Penelitian ilmiah sebagai satu aktivitas yang harus dijalankan melalui serangkaian kaidah formal tertentu amat memerlukan bantuan statistika. Statistika menjadikan hal-hal yang ingin diungkap oleh suatu proses penelitian dapat diketahui. Statistika mampu memberikan sumbangan peran kepada kegiatan penelitian ilmiah dalam berbagai tingkatan. Pada tingkatan pertama, yakni observasi, peneliti dapat menggunakan statistika untuk mengamati fenomena, mengidentifikasikan keterangan yang berhasil diperoleh, dan memilah data yang sekiranya diperlukan. Selanjutnya, dalam tahap pengujian hipotesis, statistika memberikan berbagai alat bantu atau rumus untuk menentukan apakah dugaan sementara yang dirumuskannya tersebut terbukti atau tertolak. Sedangkan pada saat dilakukan verifikasi, basil pengujian hipotesis yang dibantu oleh analisis statistika tersebut akan dapat memberikan perbandingan antara kenyataan dengan teori.Baik dalam kegiatan yang terkait dengan kehidupan nyata maupun penelitian ilmiah, statistika membutuhkan keberadaan data yang valid. Secanggih dan serumit apapun rumus perhitungan, analisis statistika atas suatu masalah hanya dapat dilakukan dengan baik manakala data (yang tepat) telah terkumpul. Oleh sebab itulah, maka statistika senantiasa terkait erat dengan pengumpulan dan pengolahan data. Secara lengkap, ada beberapa tahapan aktivitas statistika terkait dengan data yang harus dilampaui. Kegiatan penting tersebut antara lain adalah:
a. Pengumpulan Data (Data Collection)
Tahapan kegiatan yang pertama harus dilakukan adalah pengumpulan data. Berkenaan dengan hal ini, ada dua metode utama pengumpulan data yang mungkin dilaksanakan. Kemungkinan pertama adalah peneliti atau pihak yang berkompeten mengumpulkan data dari seluruh objek (dalam hal ini dinamakan populasi) yang hendak diteliti tanpa terkecuali. Apabila cara ini yang ditempuh, berarti metode sensus (census method) yang diterapkan. Selain menggunakan cara pertama, pihak yang merasa berkompeten atas keberadaan data dapat mengumpulkannya hanya dengan menentukan sebagian dari keseluruhan objek yang ada. Dalam artian bahwa kita hanya perlu menentukan sebagian objek yang dinilai mampu mewakili metode sampel (sampling method).
b. Penyusunan Data (Data Organization)
Setelah data terkumpul, data perlu disusun secara sistematis dan teratur sehingga dapat lebih mudah dipahami guna penanganan lebih lanjut. Untuk itulah, terhadap data yang terkumpul harus dilakukan penyuntingan (editing) untuk mengurangi kesalahan dan ketidakkonsistenan yang mungkin terjadi, pengklasifikasian (classification) agar karakteristik yang melingkupinya terpilah secara lebih jelas, serta penampilan dalam label (tabulation) supava terlihat rapi dan mudah dicari.
c. Penyajian Data (Data Presentation)
Penyajian data dilakukan dengan tujuan agar data yang telah tersusun itu lebih mudah dilihat atau dipahami secara visual. Untuk keperluan itu, data bisa ditampilkan dalam wujud grafik, diagram, atau tabel.
d. Analisis dan Interpretasi Data (Data Analysis and Interpretation)
Apabila memang diperlukan, data yang telah terhimpun dan tersusun harus dianalisis sehingga dapat memberikan jawaban atas suatu fenomena. Sebagai contoh, melalui analisis korelasi, data mengenai jumlah penjualan suatu produk minuman ringan serta biaya promosi yang dikeluarkan bisa memberikan jawaban ada atau tidaknya keterkaitan antara keduanya.
Atas dasar sifat bidang kajiannya, statistika itu sendiri dibedakan menjadi dua bagian, yakni statistika teoritis (theoritical statistics) dan statistika terapan (applied statistics). Ditinjau dari maknanya, sudah jelas bahwa objek yang dikaji dalam statistika teoritis adalah aspek-aspek yang bersifat teoritis dari statistika, di antaranya adalah teori peluang, distribusi teoritis, dan filosofi statistika. Sedangkan, statistika terapan mencakup penerapan berbagai teori statistika untuk memecahkan masalah dalam berbagai bidang kehidupan nyata seperti halnya administrasi, kependudukan, manajemen, serta hukum.
Statistika terapan itu sendiri masih dibedakan menjadi dua yakni statistika deskriptif (descriptive statistics) serta statistika inferensial (inferential statistics). Statistika deskriptif merupakan “bagian dad statistika yang menitikberatkan pada pengumpulan, penyajian, pengolahan serta peringkasan data yang mana aktivitas tidak berlanjut pada penarikan kesimpulan”. Melalui statistika deskriptif, penyusunan data dalam daftar atau tabel dan visualisasi dalam bentuk diagram atau grafik dilakukan. Selain itu, pengolahan data serta interpretasi terhadapnya mungkin saja dilaksanakan, dengan catatan bahwa kegiatan itu tidak sampai pada penarikan kesimpulan yang berlaku umum. Sementara itu, statistika inferensial adalah “serangkaian teknik yang digunakan untuk mengkaji, melakukan penaksiran, serta menarik kesimpulan yang berlaku umum dari data yang telah terkumpul. Dengan demikian, melalui statistika induktif kita akan mencoba menciptakan generalisasi dari suatu fenomena.
Statistika deskriptif maupun induktif sama-sama dibutuhkan keberadaannya, karena keduanya bermanfaat dalam upaya menampilkan fakta dan menganalisis data sehingga pemecahan masalah dapat dilakukan. Keduanya dapat digunakan secara terpisah ataupun bersamaan, tentunya dengan memahami karakteristik data dan sejauh mana tujuan yang hendak dicapai. Yang tidak kalah pentingnva untuk diketahui, pada dasarnya kedua metode tersebut memerlukan satu hal yang boleh dikatakan sebagai syarat utama, yakni kejujuran atau transparansi. Tanpa itu, analisis yang dilaksanakan hanya akan menghasilkan informasi yang distortif.
sumber: www.artikelekonomi.net
