pre-specified analysis vs post hoc: Menyoroti Pentingnya Metode Penelitian yang Terencana

Metode penelitian yang baik adalah salah satu fondasi kunci dalam pengembangan ilmu pengetahuan dan penelitian yang dapat diandalkan. Dalam penelitian, terdapat dua pendekatan yang sering digunakan yaitu pre-specified analysis (analisis yang telah ditentukan sebelumnya) dan post hoc (analisis yang dilakukan setelah data terkumpul). Dalam artikel ini, kita akan menyoroti perbedaan antara kedua jenis analisis ini, serta pentingnya menggunakan metode penelitian yang terencana.

Pre-specified analysis, seperti namanya, merujuk pada analisis yang telah direncanakan sebelumnya sejak perancangan penelitian. Dalam metode ini, peneliti menentukan tujuan penelitian, hipotesis, variabel yang akan diteliti, analisis statistik yang akan digunakan, dan sampel yang dibutuhkan sebelum data dikumpulkan. Semua langkah ini didasarkan pada pengetahuan peneliti tentang subjek yang diteliti dan pertanyaan penelitian yang ingin dijawab.

Dalam pre-specified analysis, penelitian dijalankan sesuai dengan rencana dan analisis dilakukan dengan ketat berdasarkan metode yang telah diurai sebelumnya. Pendekatan ini memberikan kekuatan pada penelitian karena menghindari tercapainya hasil yang terdistorsi akibat pemilihan variabel yang berbeda-beda atau analisis yang dilakukan secara subyektif. Pre-specified analysis juga memungkinkan peneliti untuk menghindari pitfalls penelitian seperti overfitting (ketika model terlalu cocok dengan data pelatihan tetapi tidak dapat menggeneralisasi hasil) dan bias selektif (ketika hanya menggambarkan temuan yang sesuai dengan hipotesis awal).

Di sisi lain, post hoc analysis lebih fleksibel dan terbuka untuk penemuan baru yang tidak diantisipasi sebelumnya. Dalam metode ini, data dikumpulkan terlebih dahulu, kemudian analisis dilakukan untuk mencari pola atau hubungan yang menarik. Post hoc analysis sering digunakan dalam penelitian yang bersifat eksploratif, di mana peneliti ingin menjelajahi topik tertentu tanpa memiliki hipotesis yang jelas.

Meskipun fleksibilitasnya, post hoc analysis memiliki beberapa kekurangan yang perlu diperhatikan. Analisis yang dilakukan setelah data terkumpul sering kali dapat menghasilkan patternicity, yaitu menemukan pola di dalam data yang sebenarnya tidak relevan atau hanya terjadi secara kebetulan. Hal ini dapat menyebabkan kesimpulan yang tidak valid atau mengarah pada asumsi yang keliru. Selain itu, post hoc analysis juga dapat menyebabkan terjadinya p-hacking, yaitu mencoba berbagai metode analisis dan mengeksplorasi data secara berlebihan hingga menemukan hasil yang signifikan secara kebetulan.

Oleh karena itu, pre-specified analysis merupakan pendekatan yang lebih diutamakan dalam penelitian ilmiah yang dapat diandalkan. Metode ini memungkinkan peneliti untuk menghindari bias dan kesalahan analisis yang berpotensi muncul dalam post hoc analysis. Dalam pre-specified analysis, peneliti harus jujur dan transparan tentang rencana analisis dari awal hingga akhir. Hal ini juga memungkinkan pengulangan atau replikasi penelitian oleh peneliti lain untuk memastikan validitas temuan.

Namun, terdapat pula pengecualian di mana post hoc analysis dapat bermanfaat. Misalnya, dalam penelitian eksploratif awal atau dalam situasi di mana peneliti tidak memiliki informasi yang cukup tentang subjek penelitian. Dalam hal ini, post hoc analysis dapat membantu menerangi pola baru atau hubungan yang belum terungkap sebelumnya. Namun, penting untuk memahami bahwa temuan ini perlu dikonfirmasi dengan metode penelitian yang direncanakan dan diperluas dalam penelitian berikutnya.

Dalam kesimpulannya, pre-specified analysis dan post hoc analysis adalah dua pendekatan yang berbeda dalam metode penelitian. Pre-specified analysis menempatkan penekanan pada perencanaan yang matang sebelum data terkumpul, sedangkan post hoc analysis lebih fleksibel dan dilakukan setelah data terkumpul. Meskipun post hoc analysis dapat memberikan wawasan baru, pre-specified analysis lebih diutamakan dalam penelitian yang terpercaya karena menghindari bias, patternicity, dan p-hacking. Dalam penelitian ilmiah yang berkualitas, penting untuk menggunakan metode penelitian yang terencana dan transparan untuk menghasilkan temuan yang akurat dan dapat diandalkan.