Ahli statistik dan ahli biologi evolusi Ronald Fisher mengembangkan ANOVA, atau analisis varians, sebagai alat untuk mencapai tujuan. Ini dapat membantu Anda mengetahui apakah hasil eksperimen, survei, atau studi dapat mendukung hipotesis. Menggunakan ANOVA, Anda dapat dengan cepat memutuskan apakah hipotesis itu benar atau salah.
Apa itu ANOVA?
Digunakan untuk mengevaluasi varians antara rata-rata kelompok dalam sampel, ANOVA adalah perakitan model statistik dan prosedur estimasi terkait. Ini pada dasarnya adalah variasi antara dua kelompok data yang diketahui. Ini menawarkan uji statistik apakah rata-rata populasi dari beberapa set data benar-benar sama. Ini kemudian menggeneralisasi uji-t, atau analisis rata-rata dua populasi melalui pemeriksaan statistik, ke lebih dari dua kelompok. Uji-t menunjukkan apakah ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata populasi dan nilai yang dihipotesiskan. Ukuran perbedaan relatif terhadap variasi data sampel adalah nilai-t.
Satu Arah atau Dua Arah?
Jumlah variabel independen dalam uji analisis varians yang Anda gunakan menentukan apakah ANOVA adalah satu atau yang lain. Tes satu arah memiliki variabel independen tunggal dengan dua level. Uji variansi analisis dua arah memiliki dua variabel bebas. Tes dua arah dapat memiliki banyak level. Contoh satu arah adalah membandingkan dua merek jeli. Dua arah akan membandingkan merek jeli serta kadar kalori, lemak, gula atau karbohidrat.
Tingkat termasuk kelompok yang berbeda yang semuanya berada dalam variabel independen yang sama. Replikasi adalah saat Anda mengulangi tes dengan banyak grup. Analisis varians dua arah dengan replikasi menggunakan dua kelompok dan individu yang berada di dalam kelompok itu yang melakukan banyak hal. Tes ANOVA dua arah dapat diselesaikan dengan atau tanpa replikasi.
Cara Melakukan ANOVA dengan Tangan
Perangkat lunak statistik tersedia yang dapat dengan cepat dan mudah menghitung ANOVA, tetapi ada keuntungan untuk menghitung ANOVA secara manual. Ini memungkinkan Anda untuk memahami langkah-langkah individual yang terlibat serta bagaimana masing-masing langkah tersebut berkontribusi dalam menunjukkan perbedaan antara berbagai kelompok.
Kumpulkan statistik ringkasan dasar dari data yang telah Anda kumpulkan. Ringkasan statistik mencakup poin data individual untuk grup pertama, berlabel “x”, dan jumlah poin data untuk varian individu kedua, “y”. Jumlah poin data untuk setiap grup berlabel ” œn.â€
Tambahkan poin untuk grup pertama, berlabel “SX.†Data kelompok kedua yang dikumpulkan adalah “SY.â€
Untuk menghitung rata-rata, gunakan rumus C = (SX + SY) ^2 / (2n).
Hitung jumlah kuadrat antar grup, SSB = [(SX^2 + SY^2) / n] – C.
Setelah Anda mengkuadratkan semua titik data, jumlahkan menjadi jumlah akhir “D.”
Selanjutnya, hitung jumlah kuadrat total, SST = D — C.
Gunakan rumus SST – SSB untuk mencari SSW, atau jumlah kuadrat dalam grup.
Gambarlah derajat kebebasan antar kelompok, “dfb,†dan di dalam kelompok, “dfw.â€
Rumus untuk antar grup adalah dfb = 1 dan untuk grup dalam adalah dfw = 2n-2.
Hitung kuadrat rata-rata untuk grup dalam, MSW = SSW / dfw.
Terakhir, hitung statistik akhir, atau “F,†F = MSB / MSW
Radovanovic96/E+/GettyImages
