Analisis data – statistik inferensi

Statistik inferensi digunakan jika kita ingin menghuraikan hubungan di antara variabel-variabel kajian dan juga mengaitkannya dengan ciri-ciri sampel kepada populasi kajian. Sebab itulah jika kita mahukan generalisasi keputusan kajian, maka kena fikirkan agar kita menggunakan analisis data melalui statistik inferensi dalam kajian kita. Dengan kata lain, di antara prosedur untuk membuat generalisasi mengenai populasi yang dikaji adalah dengan menggunakan analisis data secara statistik inferensi.

Walaubagaimanapun, untuk menggunakan statistik inferensi dalam kajian, kita perlu memenuhi andaian statistikal (statistical assumptions) yang telah ditetapkan terlebih dahulu. Ini merupakan syarat wajib dalam perbincangan statistik inferensi. Maksudnya dalam setiap apa yang kita pilih dan kita gunakan mesti mempunyai justification, kenapa kita boleh menggunakannya dan memilih untuk menggunakannya. Oleh itu melalui andaian statistikal ini kita dapat menjawab persoalan – kenapa kita memilih dan boleh menggunakan statistik inferensi dalam kajian kita.

Terdapat empat andaian statistikal yang perlu dipenuhi;
a) Data-data mesti dalam bentuk persampelan rawak (random sampling)
b) Skala pengukuran mesti dalam bentuk interval atau ratio
c) Variabel dalam bentuk taburan normal (normal distribution)
d) Karakteristik sampel menggambarkan ciri-ciri populasi yang sebenar

Statistik inferensi melibatkan analisis bivariat dan multivariat. Analisis bivariat hanya melibatkan dua variabel kajian untuk tujuan menentukan hubungan ataupun perbezaan/perbandingan di antara kedua-duanya. Antara jenis analisis bivariat yang popular dalam kalangan pengkaji kajian kuantitatif ini ialah analisis korelasi, ANOVA, regression dan juga t-test. Sebagai contohnya objektif kajian ialah untuk menentukan perkaitan dan juga hubungan di antara umur dan tahap kemahiran berkomunikasi. Oleh itu terdapat dua variabel utama yang dibincangkan iaitu umur dan tahap kemahiran berkomunikasi (kedua-dua variabel adalah data ratio/score). Analisis yang sesuai ialah dengan menggunakan analisis korelasi untuk menentukan umur mempunyai perkaitan dan hubungan dengan tahap kemahiran berkomunikasi iaitu sama ada responden yang mempunyai tahap umur yang muda/rendah lebih tinggi tahap kemahiran komunikasinya atau sebaliknya.

Manakala multivariat melibatkan lebih daripada variabel kajian. Di antara analisis multivariat yang biasa digunakan ialah seperti korelasi spara, multi regresi, MANOVA dan juga MANCOVA (Harap dapat dipanjangkan perbincangan ini pada masa-masa yang akan datang)