ANOVA Dua Arah

Apa itu Tes ANOVA Dua Arah?

Tes ANOVA (Analysis of variance) membandingkan rata-rata sampel yang berbeda dan signifikansi perbedaannya. Tes ANOVA dua arah adalah alat analisis statistik yang menentukan pengaruh dua variabel pada suatu hasil, serta menguji bagaimana perubahan variabel akan memengaruhi hasil.

Misalkan seorang petani ingin menemukan kombinasi terbaik dari galur kentang dan pupuk yang akan memberinya hasil terbesar. Tes ANOVA dua arah membantunya menemukan ini, sekaligus memberi tahu dia bagaimana kedua faktor tersebut memengaruhi hasilnya. Di sini, dua variabelnya adalah galur kentang dan pupuk.

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: ANOVA Dua Arah (wallstreetmojo.com)

Takeaway kunci

Uji ANOVA dua arah adalah uji statistik yang digunakan untuk mengetahui pengaruh dua variabel terhadap suatu hasil.
Tes ANOVA dua arah digunakan di banyak industri, termasuk perdagangan, kedokteran, dan ilmu sosial.
Beberapa asumsi perlu diperhatikan saat melakukan uji ANOVA dua arah. Memastikan bahwa data Anda sesuai dengan asumsi ini akan meningkatkan kualitas hasil

Bagaimana Cara Kerja Tes ANOVA Dua Arah?

Tes ANOVA dua arah merupakan perpanjangan dari tes ANOVA satu arah, meskipun yang terakhir lebih hipotetis. Tes ANOVA menentukan apakah operasi statistik memiliki hasil yang berguna atau tidak. Intinya, ini memungkinkan seseorang untuk menentukan apakah akan menolak atau menerima hipotesis nol Hipotesis Nol Hipotesis Nol menganggap bahwa data sampel dan data populasi tidak memiliki perbedaan atau dengan kata sederhana, menganggap bahwa klaim yang dibuat oleh orang tersebut pada data atau populasi adalah kebenaran mutlak dan selalu benar. Jadi, meskipun sampel diambil dari populasi, hasil yang diperoleh dari studi sampel tersebut akan sama dengan asumsi.read more. Dalam uji ANOVA dua arah, dua variabel digunakan untuk menentukan hal ini.

Tes ANOVA dua arah mengungkapkan apakah dua variabel penting mempengaruhi hasil atau variabel dependen. Seseorang kemudian dapat menggunakan hasilnya untuk menghitung varians dan melakukan uji-f. Tes ANOVA dua arah mirip dengan uji-t dua sampel tetapi memiliki keuntungan karena memiliki peluang lebih rendah untuk mendapatkan kesalahan tipe 1, yang dapat merusak data yang dikumpulkan. ANOVA dua arah serbaguna; itu dapat membandingkan rata-rata dan varians dalam subjek, antar kelompok, dalam kelompok, dan bahkan antara kelompok uji.

Contoh penggunaan uji ANOVA dua arah adalah meneliti jenis pupuk dan kerapatan tanam untuk mencapai hasil panen tertinggi per hektar. Untuk melakukan percobaan seperti itu, seseorang dapat membagi tanah menjadi beberapa bagian dan kemudian menetapkan setiap bagian jenis pupuk dan kerapatan tanam tertentu. Setelah tanaman matang, hasil di setiap plot diukur. Tes ANOVA dua arah kemudian menentukan kombinasi pupuk dan kerapatan tanaman mana yang menghasilkan panen terbaik dan bagaimana kedua variabel tersebut mempengaruhi hasilnya.

Tes ANOVA dua arah memiliki banyak aplikasi di berbagai bidang termasuk perdagangan, kesehatan masyarakat, kedokteran, farmasi, dan ilmu sosial.

Asumsi ANOVA Dua Arah

Saat menggunakan tes ANOVA dua arah, seseorang harus membuat beberapa asumsi, antara lain:

Independensi variabel: Dua variabel untuk pengujian harus independen satu sama lain. Yang satu tidak boleh memengaruhi yang lain, atau hal itu dapat mengakibatkan skewnessSkewnessSkewness adalah deviasi atau tingkat asimetri yang ditunjukkan oleh kurva lonceng atau distribusi normal dalam kumpulan data tertentu. Jika kurva bergeser ke kanan, itu dianggap skewness positif, sedangkan kurva yang bergeser ke kiri dianggap skewness negatif.baca lebih lanjut. Ini berarti bahwa tes ANOVA dua arah tidak dapat digunakan dalam pengaturan dengan variabel kategori.
Homoskedastisitas: Dalam uji ANOVA dua arah, varian harus homogen. Variasi di sekitar rata-rata untuk setiap kumpulan data tidak boleh berbeda secara signifikan untuk semua kelompok.
Distribusi normal variabel: Dua variabel dalam tes ANOVA dua arah harus memiliki distribusi normalDistribusi NormalDistribusi Normal adalah kurva distribusi frekuensi berbentuk lonceng yang membantu menjelaskan semua kemungkinan nilai yang dapat diambil oleh variabel acak dalam rentang tertentu dengan sebagian besar daerah sebaran berada di tengah dan sedikit di bagian ekor, di ujung-ujungnya. Distribusi ini memiliki dua parameter utama: rata-rata (µ) dan standar deviasi (σ) yang berperan penting dalam perhitungan pengembalian aset dan dalam strategi manajemen risiko.baca lebih lanjut. Ketika diplot secara individual, masing-masing harus memiliki lonceng kurvaBell CurveBell Curve grafik menggambarkan distribusi normal yang merupakan jenis probabilitas kontinu. Namanya diambil dari bentuk grafiknya yang menyerupai lonceng. Baca selengkapnya. Jika data tidak memenuhi kriteria ini, seseorang dapat mencoba transformasi data statistik untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Contoh

Misalkan kita ingin mengeksplorasi bagaimana detergen dan suhu air tertentu mempengaruhi pembuangan kotoran dari cucian. Kami juga ingin memeriksa apakah efek gabungan deterjen dan suhu air dapat memengaruhi pembuangan kotoran. Di sini, kami memiliki dua jenis deterjen, yaitu x dan y. Kami juga menggunakan tiga jenis temperatur air, yaitu level dingin, hangat, dan panas. Di sini detergen dan suhu air adalah variabel bebas Variabel bebas Variabel bebas adalah objek atau jangka waktu atau nilai input, perubahan yang digunakan untuk menilai dampak pada nilai output (yaitu tujuan akhir) yang diukur secara matematis atau statistik atau financial modeling.baca lebih lanjut, sedangkan jumlah kotoran yang dibuang (D) adalah variabel dependen. Kami menggunakan ANOVA dua arah daripada ANOVA satu arah karena kami memiliki dua faktor dengan berbagai tingkatan, yaitu deterjen dan suhu air.

Dengan setiap kombinasi, satu akan mencuci lima muatan , yang harus diulang. Misalkan kita mencatat informasi sebagai:

Angka menunjukkan jumlah kotoran yang dihilangkan ( D)

Hipotesis nol akan menjadi:

Jenis deterjen tidak menentukan jumlah kotoran yang dihilangkan.
Suhu tidak menentukan jumlah kotoran yang dibuang.

Solusi untuk uji ANOVA dua arah di Excel adalah:

Tabel di atas dapat menemukan kombinasi suhu dan detergen optimal yang digunakan untuk mendapatkan hasil cucian yang paling bersih.

Interpretasi

Dalam menggunakan uji ANOVA dua arah, jika efek utama dari satu faktor signifikan setelah uji-f, maka itu berarti bahwa perbedaan antara beberapa rata-rata tingkat signifikan secara statistik Signifikansi Statistik Signifikansi statistik adalah probabilitas observasi tidak disebabkan by a sampling error.baca selengkapnya. Namun, jika istilah interaksi signifikan, hubungan antara variabel respon dan faktor berbeda dengan jumlah yang sama dengan faktor lainnya. Dalam kasus seperti itu, seseorang tidak boleh menginterpretasikan efek utama tanpa mempertimbangkan efek interaksi.

Pada tabel di atas, p-valueP-valueP-Value, atau Nilai Probabilitas, adalah faktor penentu pada hipotesis nol untuk kemungkinan hasil yang diasumsikan benar, diterima atau ditolak, & penerimaan hasil alternatif dalam kasus penolakan hasil yang diasumsikan. baca lebih lanjut interaksi antara deterjen dan suhu air adalah 0,006, yang tidak signifikan pada tingkat alfa 0,05. Ini berarti bahwa seseorang dapat mengabaikan efek interaksi antara kedua faktor tersebut. Sedangkan nilai p suhu air adalah 1,33E-07 yang signifikan pada taraf alfa 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa suhu air memiliki pengaruh yang konsisten terhadap jumlah kotoran yang dikeluarkan dari cucian.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa itu tes ANOVA dua arah?

ANOVA dua arah adalah uji statistik yang digunakan untuk menemukan pengaruh beberapa tingkat dari dua variabel independen pada variabel respon dan efek interaksi, jika ada, antara keduanya.

Kapan menggunakan tes ANOVA dua arah?

Seseorang dapat menggunakan tes ANOVA dua arah untuk memeriksa pengaruh dua faktor pada variabel dependen dan jika ada efek interaksi antara keduanya. Misalnya, seorang petani dapat menguji pengaruh pemupukan dan frekuensi penyiraman terhadap hasil panen yang mereka dapatkan. Pupuk dan frekuensi penyiraman merupakan faktor independen dengan beberapa kategori yang disebut level.

Bagaimana cara melakukan tes ANOVA dua arah?

Tes ANOVA dua arah dan membandingkan perbedaan antara variabel rata-rata dan menggunakan informasi ini untuk memeriksa varians. Ini juga mengukur tingkat interaksi antara variabel dan pengaruhnya terhadap respons.

Artikel yang Direkomendasikan

Ini telah menjadi panduan untuk tes ANOVA Dua Arah. Di sini kita membahas bagaimana tes ANOVA Dua Arah bekerja bersama dengan contoh, asumsi, dan interpretasi. Anda juga dapat melihat artikel berikut untuk mempelajari lebih lanjut.