Bagaimana cara mengatasi hasil uji T yang tidak signifikan? Uji T merupakan salah satu uji hipotesis dalam analisis regresi linier sederhana maupun liniear multiples (berganda).

Cara mengatasi hasil uji T tidak signifikan dengan pemahaman tentang tujuannya. Tujuan penelitian itu untuk menguji teori yang dapat anda aplikasikan pada objek dan pada periode penelitian yang telah anda tentukan. Bagaimana dengan hasil ujian T berpengaruh tidak signifikan?.

Meski ada teori dulu banyak yang mengatakan kalau variabel X memiliki pengaruh signifikan dengan variabel Y. Itu bukanlah suatu keharusan penelitian anda hasilnya juga signifikan.

Simak Cara Mengatasi Hasil Uji T yang Tidak Signifikan

Jika teori yang anda ajukan melandasi hipotesis kurang kuat, sehingga hasil statistik menunjukan tidak adanya hubungan atau perbedaan signifikan pada hasil uji coba. Bisa saja disebabkan oleh beberapa hal seperti ini:

Hipoter yang Diajukan Tidak Mendukung Secara Statis

Cara mengatasi hasil uji T yang tidak signifikan dengan memperhatikan hipoter. Pada dasarnya, pengujian hipotesis untuk menguji signifikan variabel. Eknifikan disini diartikan taraf kesalahan yang saat penelitian dilakukan, maka anda harus lakukan penaksiran parameter populasinya berdasar data yang terkumpul.

Jika sudah melakukannya tetapi hasil tetap saja tidak signifikan, namun teori menunjukan adanya keterkaitan signifikan, berarti data objek yang dijadikan sampel penelitian tidak dapat membuktikan hubungan antar variabel.

Hal ini bukan berarti variabel X tidak berpengaruh dengan variabel Y, ini hanya karena sampel penelitian anda tidak berhasil membuktikan teori tersebut. Lalu apa penyebabnya sehingga hal ini terjadi?

Hasil Penelitian Kemenag Tidak Dapat Membuktikan Hipotesis

Jika seperti ini, maka anda harus melaporkan hasil tes yang sebenarnya. Atau anda malah bisa melakukan penambahan data, karena ada saatnya teori hanya bisa didukung dengan sampel atau periode yang lebih besar.

Baca Juga: Begini Cara Menentukan Diameter Besi Tulangan yang Perlu Kamu Ketahui

Kesalahan dari Si Peneliti

Kesalahan yang sering terjadi disini adalah kesalahan dalam pengambilan sampel. Lalu kesalahan teknik analisis, salah menginput data, atau malah salah dalam menginterpretasikan penolakan atau penerimaan hipoter.

Kesalahan Dalam Pengambilan Sampel Penelitian

Kenapa harus ada teori dalam teknik sampling? Karena untuk mengurangi kesalahan yang timbul saat pemilihan sampel. Dalam cara mengatasi hasil uji T yang tidak signifikan ketahui contohnya.

Contoh hasil penelitian yang tidak signifikan, kalau ingin mengukur berapa besar jumlah kepuasan kerja pt.123. Nah, kesalahan yang sering terjadi saat pengambilan sampel ialah saat sampel yang anda pilih ternyata tidak mempertimbangkan aspek-aspek utama. Seperti pengalaman kerja, jenis kelamin, pendidikan, dan sebagainya.

Kesalahan Data Input Penelitian

Kesalahan ini sangat tidak dapat ditoleransikan, jadi anda harus lebih teliti dalam memasukkan data input. Dahulukan data yang memiliki nilai negatif, jangan sampai tertulis dengan nilai positif.

Salah Memilih Teknik Analisis

Sebelum melakukan penelitian, ada baiknya anda membaca buku mengenai metodologi penelitian. Jangan sampai anda memaksakan data yang anda gunakan untuk dianalisis menggunakan cara tertentu.

Lebih baik anda juga meminta saran pembimbing sebelum menentukan teknik analisis. Karena dalam statistik prinsip kesederhanaan sangat diutamakan di dalamnya.

Kesalahan Saat Menerima Ataupun Menolak Hipotesis Penelitian

Ada 2 tipe kesalahan disini. Pertama, kesalahan saat menolak hipotesis nol (HO). HO tidak diterima padahal sebenarnya HO diterima. Kedua, saat hipotes menerima hipotesis nol (HO).

Itulah hal yang perlu anda teliti dan cara mengatasi hasil uji T yang tidak signifikan di spss. Hal yang paling utama saat anda melakukan penelitian, anda harus menelitinya sekali lagi dengan benar dan jangan takut untuk menanyakan bila anda kurang mengerti ke pembimbing.