Metode Konfirmatori
IISA Assessment, Consultancy & Research Centre membantu Anda menguji apakah suatu model benar-benar "signifikan". Masalah ini tidak mudah diselesaikan, terutama karena masih belum jelas cara terbaik mana yang tepat untuk menarik inferensi dalam konteks analisis data secara eksploratif, di mana Anda harus menguji secara statistik seluruh hipotesis nol, atau menguji hipotesis alternatif pada batas zona atau lokalitas pemahaman tertentu.
Pertama, pengujian terhadap keacakan sifat dan asal dari hipotesis nol tidak sepenuhnya bermanfaat, selain masih harus dipertanyakan seberapa kuat daya analisis yang dipakai untuk mengujinya. Misal, apakah hipotesis nol bahwa “tidak ada hubungan antara motivasi dan prestasi belajar” memang benar-benar demikian adanya? Artinya, hipotesis nol pun perlu dirumuskan sebelum ada pengetahuan tentang data yang harus diuji.
Kedua, jika pengujian hipotesis semata hanya untuk suatu tinjauan terhadap yang "signifikan", maka dengan sendirinya Anda harus memisahkan antara tinjauan terhadap yang secara nyata merupakan zona signifikan itu dari yang palsu. Mengapa? Kesalahan data sering muncul sebagai biang kerok yang sangat signifikan karena hal yang dieksplisitkan dalam hipotesis alternatif itu mungkin telah diharapkan demikian.
Jadi, jika Anda menemukan hasil yang cukup kuat sehingga mampu bertahan terhadap berbagai koreksi melalui beberapa kali pengujian, sangat mungkin terjadi bahwa konsistensi signifikansi antarhasil pengujian ini disebabkan oleh kesalahan data, dan bukan karena “hasil nyata” tertentu. Bagaimana Anda mengatasinya? Kami siap membantu Anda menyiasati kesulitan ini.