Apa Itu Signifikansi Statistik

Ketika membaca jurnal penelitian ilmiah, sering ditemui istilah bahwa data yang terkumpul menunjukkan signifikansi statistik. Apa sebenarnya arti signifikansi statistik? 

Ketika diucapkan dalam konteks kehidupan sehari-hari, kata “signifikan” memiliki artian “penting” atau “besar”. Sehingga sangat mudah bagi orang awam untuk mengartikan bahwa hasil sebuah pengujian atau penelitian dikatakan memiliki signifikansi statistik ketika data yang dihasilkan dianggap tidak mungkin terjadi secara kebetulan, melainkan memiliki keterkaitan dengan penyebab tertentu. Pada kenyataannya, ketika ilmuwan mengatakan bahwa data menunjukkan signifikansi statistik, yang dimaksud adalah para ilmuwan tersebut memiliki bukti bahwa hasil yang dilihat pada sampel penelitian juga terjadi pada seluruh populasi tempat sampel berasal. 

Suatu data dikatakan memiliki signifikansi statistik ketika dalam pengujian hipotesis, nilai p atau nilai probabilitas lebih kecil dari nilai alpha (biasanya nilai alpha ditentukan di 0.05). Pengujian hipotesis memiliki berbagai bentuk, mulai dari z-test, t-test hingga ANOVA. Secara garis besar, pengujian hipotesis dimulai dengan menetapkan hipotesis null dan hipotesis alternatif. Tujuan dan maksud dari uji hipotesis adalah untuk membuktikan bahwa hipotesis null adalah salah. Hipotesis null terbukti salah ketika nilai p lebih kecil dari nilai alpha (sekali lagi, biasanya nilai alpha ditentukan di angka 0.05). 

Sebagai contoh, pada artikel “Apakah Semakin Tinggi Kadar Minoxidil Semakin Bagus?”, hasil pemakaian minoxidil menunjukkan signifikansi statistik dalam berbagai parameter yang diukur. Pada contoh tersebut, hipotesis null yang dipakai adalah bahwa hasil rata-rata oleh minoxidil 5%, minoxidil 10% dan plasebo adalah sama. Sedangkan hipotesis alternatif-nya adalah bahwa hasil rata-rata tidak akan sama. Dengan membuktikan bahwa hipotesis null adalah salah, maka secara otomatis para peneliti telah membuktikan bahwa minoxidil dapat memberikan efek yang sama terhadap pertumbuhan rambut seluruh populasi. 

Beberapa hal yang perlu diperhatikan ketika menginterpretasikan nilai p (atau dengan kata lain, signifikansi statistik):

• Nilai p merupakan penanda signifikansi statistik dan bukan signifikansi klinis:
  • Dengan menggunakan sampel yang sangat banyak, hampir bisa dipastikan bahwa hasil yang didapatkan akan memiliki signifikansi statistik. Namun, belum tentu dampak yang dihasilkan memiliki manfaat klinis.
  • Dengan menggunakan sampel yang sangat sedikit, hampir bisa dipastikan bahwa hasil yang didapatkan tidak akan memiliki signifikansi statistik walaupun mungkin memiliki dampak klinis yang sangat bermanfaat.
• Nilai p bukan lah probabilitas hipotesis null adalah benar. Sebaliknya, nilai p dihitung berdasarkan asumsi bahwa hipotesis null adalah benar. Dengan kata lain, nilai p adalah probabilitas atau kemungkinan data yang terkumpul menyimpang dari hipotesis null. Nilai p mengukur kompatibilitas data dengan hipotesis null.