90% Peneliti Salah Mengartikan P Value. Apakah Anda Termasuk?
13 Januari 2023
P value atau nilai P merupakan nilai yang populer digunakan sebagai nilai signifikansi suatu penelitian. Akan tetapi, banyak peneliti yang masih salah menginterpretasikan p value ini dalam penelitian mereka. Elsevier melaporkan peningkatan penggunaan p value sebesar 90% pada berbagai penelitian di awal tahun 1970-an. Akan tetapi, banyak penelitian ini justru salah dalam mengartikan p value.
Untuk mengetahui definisi p value secara lebih rinci, Anda harus mengetahui dahulu apa arti hipotesis nol. Hipotesis nol merupakan keadaan dimana tidak ditemukannya efek signifikan dari suatu penelitian. Lawan dari hipotesis nol adalah hipotesis alternatif, yang mana diartikan sebagai ditemukannya efek signifikan dari suatu penelitian. Akan tetapi, bagaimana menentukan batasan efek signifikan ini? P value hadir sebagai nilai statistik untuk menjawabnya.
P value sebesar 0,05 telah disepakati menjadi nilai batasan untuk menentukan efek signifikan dalam sebuah penelitian. Akan tetapi, nilai ini sering disalahartikan.
Pertama, p value tidak menunjukkan besar efek penelitian. P value hanya berfungsi sebagai nilai batas antara hasil yang signifikan secara statistik dengan yang tidak. Nilai yang lebih besar atau sama dengan 0,05 menunjukkan nilai yang tidak signifikan secara statistik. Sementara nilai yang lebih kecil dari 0,05 menunjukkan nilai yang signifikan secara statistik. Bagaimana dengan p value 0,01 dibandingkan dengan 0,03? Manakah yang lebih signfikan? Jawabannya, keduanya sama-sama signifikan. Banyak peneliti yang masih menganggap bahwa p value 0,01 lebih signifikan dari 0,03.
Kedua, p value tidak boleh sama dengan nol. Bila Anda menggunakan perangkat statistik untuk menghitung p value, tidak jarang Anda akan mendapatkan nilai p value = 0.000. Karena p value tidak boleh sama dengan nol, maka penulisannya haruslah menjadi p<0.001
Ketiga, nilai p value tidak boleh dikelompokkan. Banyak peneliti yang masih melaporkan nilai p value dengan cara menggelompokkannya. Misalnya, p value = 0.034 ditulis sebagai p value < 0.05. Contoh lain, p value = 0.003 ditulis sebagai p value < 0.01.
Terakhir, p value hanya menggambarkan hasil signifikansi statistik bukan klinis. Banyak peneliti yang masih bergantung pada p value untuk menentukan nilai signifikansi suatu hasil penelitian. Padahal, signifikansi suatu penelitian tidak hanya bergantung pada pertimbang statistik, namun juga pertimbangan klinis. Baca: P Value < 0.05 Berbahaya, Kenapa?
Bagaimana? Berapa banyak kesalahan interpretasi p value yang pernah Anda lakukan?
Sumber:
Baca juga