Data AnalysisSome counseling practi

Data Analysis
Some counseling practitioners shy away from gathering accountability information because they are unsure of how to analyze the data. New computerized statistical packages make data analysis less difficult and more user friendly than they have been in the past. Sometimes, descriptive information, rather than statistical analysis, is sufficient, with practitioners describing the changes in the outcome measures. Thompson
and Snyder (1998) advocated that researchers should use effect size more often because of its practical applications. Effect size is traditionally calculated by subtracting
the control group’s mean from the experimental group’s mean and dividing by the standard deviation of the experimental group (Glass, McGaw, & Smith, 1981), although there are other methods of calculating effect size (see Hedges & Olkin, 1985; Rosenthal, 1991). Many times, practitioners in the field do not have a control group. If this is the case, they can calculate average effect size by subtracting the posttest
score from the pretest score and dividing by the posttest standard deviation. Practitioners should also be aware that many researchers are often willing to consult with practitioners on methodological and statistical questions. Therefore, if clinicians are unsure of the correct methods for analyzing the data, they should consult with someone who has expertise in that area.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Analisis dataBeberapa praktisi konseling menghindar dari pengumpulan informasi akuntabilitas karena mereka tidak yakin bagaimana untuk menganalisa data. Perangkat lunak statistika baru terkomputerisasi membuat analisis data kurang sulit dan lebih user friendly daripada mereka telah di masa lalu. Kadang-kadang, informasi deskriptif, bukan analisis statistik, yang cukup, dengan praktisi menggambarkan perubahan dalam hasil langkah-langkah. Thompsondan Snyder (1998) menganjurkan bahwa peneliti harus menggunakan ukuran efek lebih sering karena aplikasi praktis. Ukuran efek tradisional dihitung dengan mengurangkanberarti kelompok kontrol dari kelompok eksperimental mean dan membagi dengan deviasi standar dari kelompok eksperimental (kaca, McGaw, & Smith, 1981), meskipun ada metode lain untuk menghitung ukuran efek (Lihat Hedges & Olkin, 1985; Rosenthal, 1991). Banyak kali, praktisi dalam bidang tidak memiliki kelompok kontrol. Jika hal ini terjadi, mereka dapat menghitung ukuran rata-rata efek dengan mengurangi posttestSkor dari pretest Skor dan membagi dengan deviasi standar posttest. Praktisi juga harus menyadari bahwa banyak peneliti bersedia sering berkonsultasi dengan praktisi mengenai pertanyaan metodologis dan statistik. Oleh karena itu, jika dokter tidak yakin benar metode untuk menganalisis data, mereka harus berkonsultasi dengan seseorang yang memiliki keahlian di daerah itu.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Analisis Data
Beberapa praktisi konseling menghindar dari mengumpulkan informasi pertanggungjawaban karena mereka tidak yakin bagaimana menganalisis data. Paket statistik baru komputerisasi membuat analisis data yang kurang sulit dan lebih user friendly dari mereka telah di masa lalu. Kadang-kadang, informasi deskriptif, daripada analisis statistik, cukup, dengan praktisi menggambarkan perubahan dalam ukuran hasil. Thompson
dan Snyder (1998) menganjurkan bahwa peneliti harus menggunakan ukuran efek lebih sering karena aplikasi praktis. Efek ukuran secara tradisional dihitung dengan mengurangkan
mean kelompok kontrol dari mean kelompok eksperimen dan membaginya dengan standar deviasi dari kelompok eksperimen (Kaca, McGaw, & Smith, 1981), meskipun ada metode lain untuk menghitung ukuran efek (lihat Hedges & Olkin, 1985; Rosenthal, 1991). Banyak kali, praktisi di lapangan tidak memiliki kelompok kontrol. Jika hal ini terjadi, mereka dapat menghitung rata-rata ukuran efek dengan mengurangi posttest
skor dari skor pretest dan membaginya dengan standar deviasi posttest. Praktisi juga harus menyadari bahwa banyak peneliti sering bersedia untuk berkonsultasi dengan praktisi pada pertanyaan-pertanyaan metodologis dan statistik. Oleh karena itu, jika dokter tidak yakin metode yang benar untuk menganalisis data, mereka harus berkonsultasi dengan seseorang yang memiliki keahlian di daerah itu.