Pengalaman melakukan uji beda rata-rata pakai One Way ANOVA
Bagi kamu yang sedang melakukan penelitian, tentu berpikir bahwa pemahaman mengenai uji statistik yang tepat menjadi sangat penting. Hal ini disebabkan karena pemilihan uji statistik yang tepat akan menghindari terjadinya bias dalam pengambilan kesimpulan hasil penelitian.
Terdapat berbagai macam uji yang dapat dipilih, ada salah satu uji yang cukup banyak juga digunakan oleh peneliti maupun mahasiswa tingkat akhir yang sedang berjuang menyelesaikan studinya. Salah satu ciri tersebut yaitu uji perbedaan rata-rata.
Ketika kita ingin menguji perbedaan rata-rata antara sebelum perlakuan dan setelah perlakuan/intervensi dalam penelitian, di situ kita akan menguji nilai rata-rata (mean) antara sebelum dan setelah perlakuan. Apakah signifikan atau tidak perbedaannya. Jika intervensi atau perlakuan yang kita lakukan ternyata berbeda nyata, tentu perlakuan tersebut akan menjadi suatu rekomendasi atau temuan baru dalam penelitianmu.
Ada beberapa uji beda yang perlu kamu pahami, supaya tidak tersesat dalam pemilihan uji tersebut. Hal pertama yang perlu kamu pahami adalah kita dapat melakukan uji beda antara dua kelompok sampel atau melakukan uji beda terhadap lebih dari dua kelompok sampel.
Kalau kamu melakukan uji beda untuk dua kelompok sampel, kamu tentu sudah memahami mengenai penggunaan uji t sampel berpasangan (paired t test) maupun uji t sampel independen (independent t test).
Lalu kalau kita menguji perbedaan pada lebih dari dua kelompok sampel, uji apa yang akan digunakan? Di sini kamu bisa menggunakan uji One Way Anova. Nah, kebetulan banget ini saya tertarik untuk memberikan pengalaman saya ketika melakukan uji one way Anova. Kapan dan mengapa saya memilih uji one way Anova. Mari kita bahas secara lebih mendalam di artikel ini.
Kenapa saya menggunakan One Way ANOVA?
Pada sub bab ini saya menuliskan pertanyaan Kenapa saya menggunakan one way Anova? Teman-teman perlu mengetahui bahwa ada uji yang mirip dengan one way Anova, yaitu two way Anova. Nah, tentu ada perbedaan ketika kita menggunakan di antara keduanya. Pada artikel ini, saya akan fokus membagikan pengalaman ketika menggunakan uji one way Anova.
Hal pertama yang perlu kamu catat ketika kamu menggunakan uji one way Anova adalah kamu membandingkan dua kelompok sampel minimal tiga kelompok atau lebih. Agar kamu tidak bingung, saya berikan contohnya ya!
Ada seorang peneliti yang ingin membandingkan nilai akhir mata kuliah statistika pada mahasiswa yang terbagi ke dalam 3 kelas. Mahasiswa tersebut diampu oleh dosen yang sama, di mana membagi menjadi 3 kelas yaitu kelas A sebanyak 30 mahasiswa, kelas B sebanyak 30 mahasiswa, dan kelas C sebanyak 35 mahasiswa.
Teori dan metode pembelajaran yang dilakukan sama antar kelas. Peneliti tersebut ingin mengetahui apakah ada perbedaan yang nyata antara nilai akhir mata kuliah statistika pada kelas A, B, dan C. Dari contoh tersebut kita membandingkan 3 kelompok sampel, apakah ada perbedaan yang nyata atau tidak.
Mari kita berikan contoh yang lainnya, misalkan ada seorang peneliti yang ingin mengamati produksi susu di koperasi XYZ dan ingin membandingkan rata-rata produksi susu pada wilayah binaan di Kecamatan A, Kecamatan B, Kecamatan C, dan Kecamatan D.
Peneliti tersebut mengambil sampel secara proporsional dari masing-masing kecamatan dengan asumsi pelayanan dari koperasi homogen. Selanjutnya kita ingin menguji apakah ada perbedaan rata-rata produksi susu antar kecamatan. Pada contoh tersebut kita, membandingkan nilai rata-rata untuk 4 kelompok sampel.
Dari contoh yang telah saya sebutkan tadi, mudah-mudahan kamu sudah memahami dengan baik kapan kamu bisa menggunakan uji one way Anova ya!
Uji asumsi yang perlu kamu lakukan pada uji one way ANOVA
Ketika kamu akan melakukan uji one way Anova, tentu kamu harus memperhatikan asumsi yang dipersyaratkan. Selain asumsi dasar yang saya sebutkan dan ceritakan di subbab sebelumnya, asumsi lain yang penting dan perlu kamu lakukan pengujian yaitu kamu perlu memastikan bahwa data yang kita gunakan terdistribusi normal dan juga homogen.
Oleh karena itu, kita perlu memastikan bahwa data yang akan kita uji beda itu memenuhi asumsi yaitu terdistribusi normal dan homogen. Kita dapat menggunakan uji dari beberapa pilihan yang dapat kita pilih dan menghasilkan kesimpulan yang sama.
Bagi kamu yang akan melakukan uji normalitas data, salah satunya kamu dapat menggunakan uji Saphiro Wilk atau uji Kolmogorov Smirnov. Selain itu, kamu juga bisa memilih untuk melakukan uji homogenitas dengan memilih salah satu dari beberapa pilihan uji yang tersedia.
Pada prinsipnya, jika hasil pengujian normalitas maupun homogenitas menunjukkan nilai probabilitas alpha (p-value) lebih besar dari 0,05 artinya data yang akan kamu uji adalah terdistribusi normal dan homogen. Artinya dengan hasil tersebut, kamu sudah memenuhi syarat asumsi pada uji one way Anova. Pemenuhan asumsi yang dipersyaratkan akan menghindarkan terjadinya bias pada hasil analisismu.
Apa aja output hasil analisis one way ANOVA?
Apa aja output hasil uji one way Anova yang perlu kita interpretasikan? Ini sangat penting untuk kita pahami agar hasil pengujian yang kita lakukan dapat menjawab tujuan penelitian. Untuk memudahkan kamu dapat menyusun hipotesis statistik yang terdiri dari hipotesis nol dan hipotesis alternatif. Pada prinsipnya, pengujian yang kita lakukan adalah untuk menguji hipotesis nol. Apakah kita menerima atau menolaknya.
Kembali ke teknik analisis one way Anova, Saya kira ini sangat mudah untuk dilakukan mengingat banyaknya tersedia software pengolah data statistik yang tersedia. Kamu bisa menggunakan SPSS, STATA, SAS, R Studio, dan lainnya. Bahkan, kamu juga bisa menggunakan Excel untuk melakukan uji tersebut.
Lalu hasil analisis apa yang perlu kita perhatikan dari uji one way Anova? Sesuai dengan namanya, di hasil analisis akan disediakan tabel Anova. Pada tabel Anova ini kita akan melihat nilai F statistik. Kalau kita menggunakan software pengolah data statistik, di situ umumnya akan muncul nilai probabilitas alpha (p-value).
Pada prinsipnya Jika F hitung (F statistik) lebih besar dari F tabel, maka hipotesis nol ditolak. Begitu juga jika p-value lebih kecil dari 0,05, maka hipotesis nol ditolak. Hal ini berlaku untuk sebaliknya.
Selanjutnya, jika hasil pada tabel ANOVA signifikan, kamu bisa melanjutkan dengan uji lanjut. Uji lanjut juga ada beberapa macam pilihan yang dapat kamu pilih, yang dibagi menjadi dua kelompok yaitu yang mengasumsikan variansi sama (equal variance) dan yang mengasumsikan variansi tidak sama (unequal variance).
Jika kamu sudah melakukan uji lanjut, maka akan muncul hasil pengujian yang dapat kamu interpretasikan perbedaan untuk masing-masing kelompok. Misalkan dari contoh yang saya sampaikan tadi, tentunya misalkan hasil tabel ANOVA signifikan maka disimpulkan bahwa rata-rata produksi susu di kecamatan A, B, C dan D adalah berbeda nyata.
Lalu berdasarkan uji lanjut, kita dapat mengetahui apakah Kecamatan A dengan Kecamatan B, berbeda nyata atau tidak? Kemudian Kecamatan A dengan Kecamatan C, berbeda nyata atau tidak? dan seterusnya.
Oh ya, saat kamu melakukan uji beda, kamu juga dapat mengaktifkan descriptive statistik yang tentunya akan membantu menampilkan data analisis secara deskriptif untuk variabel yang kamu uji. Ini akan bermanfaat untuk melengkapi hasil analisis datamu.
Kesimpulan
Semoga pengalaman yang saya ceritakan pada artikel ini, dapat memberikan gambaran bagi kamu yang akan menggunakan uji one way Anova. Syarat pertama yang perlu kamu perhatikan adalah kita menguji perbedaan lebih dari dua kelompok sampel. Selanjutnya kamu juga perlu melakukan uji asumsi normalitas dan homogenitas. Jika hasil uji berbeda nyata, kamu dapat melakukan uji lanjut.
Baik, ini artikel yang dapat saya tulis pada kesempatan ini. Semoga sharing yang saya berikan dapat bermanfaat untuk kamu yang memang sedang mencari informasi tambahan ketika memilih uji one way Anova untuk analisis data hasil penelitian. Terima kasih telah membaca artikel ini dan tunggu update artikel pada kesempatan berikutnya, terima kasih.
Posting Komentar untuk "Pengalaman melakukan uji beda rata-rata pakai One Way ANOVA"