ANALISIS
VARIAN (MANOVA) DAN NON PARAMETRIK YANG RELEVAN
Hidayatullah
Hana Putra
210321868030
Penelitian merupakan suatu langkah
awal yang dilaksanakan untuk mengetahui apakah suatu data memiliki kriteria
tertentu atau dipengaruhi oleh faktor lain dalam perkembangannya. Hill Way
dalam bukunya Introduction to Research yang mendefinisikan bahwa penelitian
merupakan metode studi yang sifatnya mendalam dan penuh kehati-hatian dari
segala bentuk fakta yang bisa dipercaya atas suatu masalah tertentu guna untuk
membuat pemecahan masalah tersebut. Dalam melaksanakan penelitian, tentu
diperlukan berbagai metode analisis data. Metode analisis data adalah hal yang
terpenting dalam sebuah penelitian. Tanpa adanya analisis data, maka kesahihan
sebuah penelitian masih diragukan. Dengan adanya analisis data penelitian itu
akan menghasilkan hasil penelitian yang akurat. Metode analisis data ditentukan
berdasarkan penelitian yang dilakukan. Adapun cabang ilmu yang mempelajari
mengenai analisis data adalah statistika.
Multivariate analysis of variance
atau lazim disebut sebagai MANOVA dikembangkan sebagai konstruk teoritis oleh
S.S Wilks pada tahun 1932. Manova merupakan analisis multivariat yang mana
perluasan dari konsep dan teknik univariate analysis of variance (ANOVA) yang
digunakan untuk menganalisis perbedaan rata-rata (mean) beberapa kelompok.
Perbedaan antara ANOVA dan MANOVA terletak pada jumlah variabel dependennya. ANOVA
digunakan untuk mengetahui perbedaan rereata atau pengaruh teatment (perlakuan
terhadap satu variabel dependen, sedangkan MANOVA digunakan untuk mengetahui
perbedaan pengaruh teatment (perlakuan) terhadap lebih dari satu variabel
dependen (Tabachnick, 2007).
MANOVA lazim digunakan dalam dua
kondisi utama yaitu pada saat terdapat beberapa variabel dependen yang saling
berkorelasi sementara eneliti hanya menginginkan satu tes keseluruhan pada
kumpulan variabel ini dibandingkan dengan beberapa kali tes individual dan pada
saat peneliti ingin mengetahui bagaimana variabel independen memrngaruhi pola
variabel dependennya (Santoso, 2010).
MANOVA dua arah yaitu yang melibatkan du variabel independent. Konsekuensi
menerapkan MANOVA dua arah adalah jumlah hipotesis jauh lebih banyak. MANOVA
dua arah ini sering disebut dengan MANOVA multifactor. Manova dua arah
adalah salah satu uji yag digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan
variabel terkiat antara beberapa kelompok yang berbeda.
Uji Prasyarat MANOVA Dua Jalur Sebelum melakukan pengujian MANOVA dua arah terlebih dahulu
dilakukan uji prasyarat yaitu sebagai berikut:
a.
Independnsi antar perlakuan Pada penelitian ini, sample diambil
secara acak sehingga asumsi ini terpenuhi.
b.
Homogenitas Matriks Varians Kovarians Adapun statistic uji yang
digunakan untuk pengambilan keputusan dalam multivariat sperti yang sudah
tersaji pada rumus 2.8 Dengan bantuan program SPSS, uji homogenitas matriks
varians-kovarians dapat dilakukan dengan Uji Box’s M. Jika nilai sig. > α,
maka H0 diterima sehingga dapat disimpulkan matriks varians-kovarians dari
i-populasi adalah sama atau homogen. Jika ada variabel yang mengalami
heterokedastisitas, dapat dilakukan transformasi data misalnya dengan cara
mengubah data kedalam bentuk logaritma atau logaritma natural. Berdasarkan
pernyataa ini,berikut adalah output yang dihasilkan dari analisis homogenitas
matriks varians kovarians
c.
Variabel terikat berdistribusi normal multivariat pada setiap
perlakuan (normalitas)
d.
Data Outlier
Tes Kruskal-Wallis H (selanjutnya disingkat kwt) merupakan prosedur Statistik
nonparametrik yang sering digunakan untuk membandingkan beberapa populasi
(Vargha & Delaney, 1998). Analisis nonparametrik melalui ANAVA dengan uji
Kruskal Wallis digunakan ketika dalam analisis parametrik prosedur parametrik
(sampel berasal dari distribusi Normal dengan varians yang homogen) tidak
terpenuhi atau skala pengukurannya ordinal (Yanti, 2010).
Syarat atau asumsi uji ini adalah:
1. Variabel independen berskala
kategorik lebih dari 2 kategori.
2. Variabel dependen berskala numeric
(interval/rasio) atau skala ordinal.
3. Independen artinya sampel ditiap
kategori harus bebas satu sama lain,yaitu tidak boleh ada sampel yang berada
pada 2 kategori atau lebih.
4. Tiap kategori memiliki variabilitas
yang sama, yaitu bentuk kurve histogram atau sebaran data yang sama (Lihat
Histogram Variabilitas Sama). Apabila bentuk sebaran data sama, maka uji
kruskall wallis dapat digunakan untuk menilai perbedaan Median antar kategori.
Sedangkan jikabentuk sebaran tidak sama (Lihat Histogram Variabilitas Tidak
Sama), maka uji ini tidak dapat digunakan untuk menilai perbedaan Median, jadi
hanya untuk menilai perbedaan peringkat rata-rata.
Solusi Asumsi Kruskal Wallis Solusi
apabila Asumsi dilanggar adalah:
1. Apabila kategori hanya ada maka
gunakan uji Mann Whitney U Test.
2. Apabila skala data di tiap variabel
tidak sesuai, maka gunakan uji yang sesuai, misalkan skala data variabel
independen dan dependenadalah nominal maka gunakan uji Chi-Square.
3. Apabila Anggota sampel ditiap
kategori sama, maka gunakan uji komparatif berpasangan untuk skala ordinal,
yaitu uji Friedman Test.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar