Pengambilan kesimpulan pada penelitian yang kita lakukan cukup berisiko ketika populasi yang diamati mengharuskan terciptanya sebuah parameter berdasarkan sampel yang diperoleh. Sebab, bagaimanapun juga, sampel adalah data kecil yang berhasil dikumpulkan.

Hipotesis statistik adalah adalah pernyataan atau dugaan mengenai keadaan populasi yang sifatnya masih sementara atau lemah tingkat kebenarannya. Ia haruslah diuji, karena itu harus berbentuk kuantitas agar dapat diterima atau ditolak. Diterima jika hasil pengujian membenarkan pernyataannya dan akan ditolak jika terjadi penyangkalan dari pernyataan tersebut.

Penting untuk Anda pahami baik-baik bahwa hipotesis statistik hanya digunakan apabila kita mengambil sampel dari sebuah populasi, diuji menggunakan statistik inferensial, yang mana tujuannya adalah untuk menguji apakah sampel dapat mewakili populasi ataukah tidak.

Hipotesis statistik tidak wajib dilakukan jika kita mengambil data dari populasi (cara sensus), atau jika kita tidak ingin melakukan generalisasi untuk membuktikan apakah sampel dapat mewakili populasinya atau tidak.

Untuk "hipotesis penelitian", dapat dipahami seperti ini, misalnya Anda mendengar kabar dari teman Anda, bahwa sebagian pendaki Gunung Arjuno dan Gunung Welirang jalur Tretes bulan November 2019 yang lalu sebagian besar laki-laki.

Kemudian Anda datangi Pos Perizinan dan cek totalnya, baik perempuan dan laki-laki sejumlah 700 orang. Kemudian dipilah dan hasilnya terdapat 500 pendaki laki-laki dan 200 pendaki perempuan. Maka benarlah dugaan teman Anda. Itulah yang dimaksud dengan "hipotesis penelitian".

Selanjutnya coba pahami tentang kasus kedua, yaitu tentang "hipotesis statistik". Anda mendengar kabar dari teman Anda lagi, bahwa karyawan sebuah pusat perbelanjaan adalah ganteng-ganteng. Misal sebut saja plaza B. Karyawannya sejumlah 300 orang. Pahami bahwa 300 karyawan adalah sebuah populasi.

Maka Anda mendatangi pusat perbelanjaan tersebut lalu bertemu dengan 20 karyawannya di tempat tersebut. Pahami bahwa 20 karyawan adalah sampel yang diteliti. Dan betul, ternyata 15 dari 20 karyawan yang berhasil Anda temui ternyata memang ganteng.

Apakah 15 dari 20 tersebut sudah dapat dijadikan patokan bagi Anda untuk membuat kesimpulan bahwa seluruh karyawan pusat perbelanjaan tersebut ganteng-ganteng?

Itulah yang disebut dengan "hipotesis statistik". Nah, di sinilah nanti kita akan dihadapkan pada istilah yang disebut dengan "uji hipotesis".

Dalam pengambilan kesimpulan tersebut, sudah semestinya harus mengetahui rataan dari populasinya. Namun, kenyataannya, hanya memperolehnya dari rataan sampel saja yang kita paksakan sebagai sebuah statistik.

Oleh sebab keadaan kritis di atas, maka untuk mengambil kesimpulan yang sah, diperlukan alat uji yang tepat untuk menduga parameter melalui rataan sampel yang kita dapat. Alat uji itu berupa hipotesis statistik.

Dalam Faktadata juga mempunyai peluang pernyataan yang benar ataupun tidak mengenai sebuah populasi atau lebih. Kebenaran atau ketidakbenaran alat uji ini (hipotesis) tidak pernah diketahui pasti kecuali dengan mengamati semua populasi (sensus).

Pun begitu dalam hipotesis statistik yang ada pada Faktadata mempunyai kans yang sama dengan keadaan di atas. Kecuali data-data statistik yang memang berpopulasi kecil, tentunya dengan cara sensus, maka kebenaran mudah didapat.

Di samping itu, pengamatan semua populasi dalam sebuah penelitian juga tidak praktis. Oleh karena itu, sampel tetaplah menjadi pilihan praktis dalam sebuah penelitan. Tinggal kita memilah menjadi dua, yaitu apabila petunjuk sampel yang tidak sesuai dengan hipotesis akan ditolak, begitu juga sebaliknya.

Dalam tahap perumusan hipotesis statistik, yang perlu diingat adalah kebenaran yang dimunculkan disebabkan oleh karena tidak cukupnya petunjuk untuk menolaknya. Namun, ini bukan berarti bahwa hipotesis itu mutlak benar.

Oleh karena itu, seorang statistikawan selalu menggunakan konsep hipotesis nol yang dinyatakan dalam simbol (H0), sedang tandingannya yang berupa hipotesis untuk diterima yang dinyatakan dalam simbol (H1).

Adanya (H0) dan (H1) juga terjadi pada data statistik di atas dalam sebuah hipotesis komparatif sebagai dugaan atau jawaban sementara terhadap rumusan masalah yang mempertanyakan perbandingan (komparasi) antara dua variabel penelitian (Mahasiswa PTS dan Mahasiswa PTN).

Sehingga didapat hipotesis statistik dari sebuah rumusan masalah: adakah perbedaan jumlah Mahasiswa PTS dan PTN yang DO (Drop Out) Tahun 2018? Yang kemudian diproses hingga dapat ditampilkan dalam sebuah diagram batang seperti di atas dengan deskripsi sebagai berikut:

Pada 2018, Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi (Kemeristekdikti) mencatat, ada 6.951.614 mahasiwa yang terdaftar di seluruh Indonesia. 239.498 atau 3,5 persen di antaranya putus kuliah atau drop out (DO). Alasannya bermacam-macam, seperti dikeluarkan, tak mampu membayar, atau mengundurkan diri.

Data Kemenristekdikti itu menunjukkan, seluruh mahasiswa yang DO adalah gabungan dari perguruan tinggi swasta (PTS) dan perguruan tinggi negeri (PTN). Yang patut digarisbawahi, PTS menyumbang mahasiswa DO lebih besar dibanding PTN, baik dari jumlah absolut maupun persentasenya.

Di PTN, ada 2.492.103 mahasiswa yang terdaftar. Yang DO 28.893 orang atau 1 persen dari total mahasiswa PTN. Sedangkan di PTS, dari 4.459.021 mahasiswa, yang DO berjumlah 210.605 atau sekitar 5 persen.

Tentunya populasi dari data statistik di atas merupakan populasi yang besar dari sekumpulan mahasiswa PTN dan PTS yang DO (Drop Out) dengan penggunaan (H0) dan (H1) sebagai berikut:

(H0): Tidak ada perbedaan jumlah mahasiswa yang DO (Drop Out) antara PTS dan PTN.
(H1): Ada perbedaan jumlah mahasiswa yang DO (Drop Out) antara PTS dan PTN.

Dengan dugaan pengujian, H0: ρ = 0 dan H: ρ ≠ 0

Jadi, sekali lagi ditekankan bahwa hipotesis statistik hanya digunakan apabila kita mengambil sampel dari sebuah populasi, diuji menggunakan statistik inferensial, yang mana tujuannya adalah untuk menguji apakah sampel dapat mewakili populasi atau tidak. 

Hipotesis statistik tidak wajib dilakukan jika kita mengambil data dari populasi (cara sensus), atau jika kita tidak ingin melakukan generalisasi untuk membuktikan apakah sampel dapat mewakili populasinya atau tidak.

Di mana statistik inferensial mencakup semua metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data atau juga sering disebut dengan sampel untuk kemudian sampai pada peramalan atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data induknya (populasi).

Itulah sedikit gambaran bagaimana sebuah "hipotesis statistik" dan "hipotesis penelitian" bekerja pada sebuah data-data yang disuguhkan dalam bentuk informasi statistik seperti yang disediakan oleh Faktadata.