Sudahkah Anda tahu tentang apa itu analisis univariat? Melansir laman Research Connections, analisis univariat adalah pemeriksaan sifat-sifat satu variabel saja dan bukan hubungan antar variabel.
Umumnya analisis univariat dilakukan dengan memeriksa frekuensi respons atau nilai (hitungan dan distribusi frekuensi), satu atau lebih ukuran tendensi sentral (mode, mean, dan median) dan penyebaran respons atau nilai (range, varians, standar deviasi).
Apa Itu Analisis Univariat?
Analisis univariat adalah bentuk analisis data yang paling sederhana. Uni artinya satu, jadi dengan kata lain, data Anda hanya memiliki satu variabel.
Jenis analisis ini tidak membahas penyebab atau hubungan (tidak seperti regresi) dan tujuan utamanya adalah untuk menjelaskan.
Dalam prosesnya dibutuhkan data, merangkan data tersebut, dan menemukan pola dalam data.
Baca juga: Wawancara Tidak Terstruktur: Definisi, Kelebihan, Kekurangan
Variabel dalam Analisis Univariat
Mengutip situs Statisticshowto, variabel dalam analisis univariat hanyalah suatu kondisi atau subkumpulan data. Anda dapat menganggapnya sebagai “kategori”.
Misalnya, analisis mungkin melihat variabel “usia” atau mungkin melihat “tinggi badan” atau “berat badan”. Analisis ini tidak melihat lebih dari satu variabel dalam satu waktu.
Sebab, jika melihat lebih dari satu variabel akan menjadi analisis bivariat, atau dalam kasus 3 variabel atau lebih disebut analisis multivariat.
Jenis Statistik Deskriptif Univariat
Beberapa cara untuk mendeskripsikan pola yang ditemukan dalam data univariat meliputi tendensi sentral (mean, modus, dan median) dan dispersi: rentang, varians, maksimum, minimum, kuartil (termasuk rentang antarkuartil), dan deviasi standar.
Anda memiliki beberapa opsi untuk mendeskripsikan data univariat, di antaranya yaitu:
- Tabel distribusi frekuensi
- Diagram batang
- Histogram
- Poligon frekuensi
- Diagram lingkaran
Baca juga: Sosiogram: Definisi, Kelebihan, serta Cara Membuatnya
Perbedaan Analisis Univariat, Bivariat, dan Multivariat
Analisis univariat, bivariat, dan multivariat adalah tiga pendekatan umum yang digunakan dalam statistik dan analisis data untuk mengeksplorasi dan memahami data.
Akan tetapi, masing-masing metode tersebut memiliki fokus dan tujuan tertentu. Inilah perbedaannya menurut penjelasan Nandini Verma seorang Data Analyst, yang dibagikan melalui akun LinkedIn pribadinya.
1. Analisis Univariat
Definisi: Analisis univariat melibatkan pemeriksaan satu variabel (atau fitur) pada suatu waktu. Ini adalah bentuk analisis data yang paling sederhana dan sering digunakan untuk menggambarkan karakteristik variabel individual.
Tujuan: Analisis univariat terutama digunakan untuk meringkas dan memvisualisasikan distribusi suatu variabel, menilai kecenderungan sentralnya (mean, median, mode), dispersi (rentang, varians, deviasi standar), dan bentuk (misalnya histogram, plot kotak ). Ini membantu dalam memahami karakteristik variabel tunggal secara terpisah.
2. Analisis Bivariat
Definisi: Analisis bivariat melibatkan analisis dua variabel secara bersamaan untuk menentukan apakah terdapat hubungan atau asosiasi di antara keduanya. Ini mengeksplorasi bagaimana perubahan dalam satu variabel berhubungan dengan perubahan di variabel lain.
Tujuan: Analisis bivariat digunakan untuk memahami hubungan, korelasi, atau asosiasi antara dua variabel. Teknik umum untuk analisis bivariat mencakup plot sebar, koefisien korelasi (misalnya korelasi Pearson), dan tabel kontingensi (untuk variabel kategori). Ini membantu menjawab pertanyaan seperti, “Apakah ada hubungan antara usia seseorang dan pendapatannya?”
3. Analisis Multivariat
Definisi: Analisis multivariat melibatkan analisis simultan dari tiga variabel atau lebih untuk memahami hubungan kompleks dan interaksi di antara variabel-variabel tersebut. Hal ini melampaui cakupan analisis univariat dan bivariat untuk mempertimbangkan banyak faktor sekaligus.
Tujuan: Analisis multivariat digunakan ketika ada beberapa variabel yang berperan, dan peneliti ingin mengeksplorasi bagaimana variabel-variabel ini berinteraksi dan memengaruhi satu sama lain. Ini mencakup berbagai teknik, termasuk regresi berganda, principal component analysis (PCA), analisis faktor, analisis klaster, dan analisis varians multivariat (MANOVA).
Analisis multivariat penting untuk memahami hubungan data yang lebih kompleks, seperti memprediksi hasil berdasarkan beberapa variabel prediktor atau mengelompokkan pengamatan serupa berdasarkan beberapa karakteristik.
Kesimpulan
- Analisis univariat berfokus pada pemahaman variabel individual.
- Analisis bivariat menguji hubungan antara dua variabel.
- Analisis multivariat berkaitan dengan interaksi dan hubungan antara tiga variabel atau lebih.
Baca juga: Variabel Intervening: Penjelasan, Jenis, Kelebihan
Contoh Analisis Univariat
Sebagai contoh, mari kita ambil studi kasus tentang penelitian pasar untuk produk smartphone di Indonesia. Berikut adalah contoh analisis univariat untuk beberapa variabel yang relevan:
1. Harga Smartphone
- Deskripsi: Memahami distribusi harga smartphone di pasar Indonesia.
- Metode: Hitung rata-rata harga, median, modus, dan simpangan baku dari harga smartphone yang ada di pasaran.
- Hasil: Mengetahui kisaran harga yang dominan, apakah mayoritas smartphone berada dalam kategori harga terjangkau atau premium.
2. Fitur Smartphone
- Deskripsi: Menilai sejauh mana konsumen mengutamakan fitur tertentu dalam memilih smartphone.
- Metode: Identifikasi fitur yang umumnya dimiliki oleh smartphone (misalnya, kamera berkualitas tinggi, kapasitas baterai, penyimpanan internal).
- Hasil: Menentukan fitur yang paling diminati oleh konsumen, membantu perusahaan menyesuaikan strategi pemasaran mereka.
3. Merek Smartphone
- Deskripsi: Menganalisis preferensi merek smartphone di kalangan konsumen Indonesia.
- Metode: Hitung frekuensi masing-masing merek smartphone yang dimiliki oleh responden.
- Hasil: Mengetahui merek yang paling populer, membantu perusahaan untuk mengetahui bagaimana merek tersebut bersaing di pasar.
4. Distribusi Penjualan
- Deskripsi: Menilai sebaran geografis penjualan smartphone di Indonesia.
- Metode: Identifikasi wilayah atau kota dengan penjualan tertinggi dan terendah.
- Hasil: Mengetahui pasar yang potensial dan area yang mungkin perlu strategi pemasaran yang lebih intensif.
5. Keberlanjutan Penggunaan
- Deskripsi: Menganalisis lama penggunaan smartphone sebelum konsumen menggantinya dengan yang baru.
- Metode: Hitung rata-rata masa pakai smartphone sebelum diganti.
- Hasil: Memberikan wawasan tentang siklus penggantian smartphone, yang dapat memengaruhi strategi penjualan dan peningkatan produk.
Analisis univariat ini dapat memberikan gambaran yang mendalam tentang karakteristik pasar smartphone di Indonesia, dan membantu perusahaan untuk mengidentifikasi peluang dan tantangan yang mungkin dihadapi.
Selain itu, data ini juga dapat digunakan sebagai dasar untuk analisis multivariat yang lebih kompleks untuk memahami hubungan antar variabel.
***
Analisis univariat adalah langkah kritis dalam memahami data, termasuk riset pasar. Melalui pendekatan ini, perusahaan dapat menggali wawasan mendalam tentang preferensi dan persepsi pelanggan, membuka peluang untuk pengambilan keputusan strategis yang lebih baik.
Anda juga dapat mengoptimalkan analisis univariat jika menggunakan layanan riset pasar Populix for Enterprise. Sebab, Anda tidak hanya mendapatkan data, tetapi juga akan mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang dinamika pasar, memberikan keunggulan kompetitif yang tak ternilai bagi perusahaan yang berusaha untuk berinovasi dan tumbuh.
Baca juga: Path Analysis: Definisi, Cara Menggunakan, Contoh