Apa yang dimaksud dengan ANOVA?
ANOVA (Analysis of Variance) adalah sebuah metode statistik yang digunakan untuk menganalisis data penelitian yang menggunakan beberapa kelompok atau jenis perlakuan terhadap variabel. ANOVA banyak digunakan dalam penelitian biomedis untuk membandingkan rata-rata di beberapa kelompok untuk menentukan apakah perbedaan yang diamati signifikan secara statistik.
Asumsi ANOVA
Sebelum menggunakan ANOVA, kamu perlu memeriksa apakah asumsi yang mendasarinya terpenuhi yang mencakup hal berikut:
– Normalitas: data dalam setiap kelompok harus terdistribusi secara normal.
– Homogenitas varian: varian data dalam setiap kelompok harus sama.
– Independensi: observasi dalam setiap kelompok harus independen.
– Pengambilan sampel secara acak: observasi dalam setiap kelompok diambil secara acak dan independen satu sama lain.
Penggunaan ANOVA dalam Penelitian Biomedis
ANOVA adalah uji statistik yang berguna bagi peneliti biomedis untuk membandingkan rata-rata di beberapa kelompok. Anova bisa digunakan untuk menganalisis data hasil pengujian efektivitas obat baru, membandingkan tingkat kelangsungan hidup dari berbagai pengobatan untuk suatu penyakit, atau menganalisis kemanjuran perangkat medis baru.
Membuat laporan hasil ANOVA
Kamu perlu menyertakan sejumlah informasi berikut saat melaporkan hasil ANOVA di dalam artikel ilmiahmu:
1. Jumlah kelompok yang dibandingkan
2. Ukuran sampel untuk setiap kelompok
3. Rata-rata dan standar deviasi untuk setiap kelompok
4. Statistik F dan nilai p yang terkait
5. Uji post-hoc yang dilakukan, jika ada
6. Pengukuran besarnya efek, seperti eta-kuadrat, eta-kuadrat parsial, atau omega-kuadrat
7. Sejumlah jurnal memiliki panduan gaya penulisan yang menerapkan sejumlah batasan dalam melaporkan hasil uji statistik.
Berikut adalah contoh cara membuat laporan hasil ANOVA:
F(2,34) = 2.51, p = .003, η2 = .04
Perhatian panduan penulisan karena sejumlah jurnal memiringkan “F” dan “p” di dalam artikel.
Perbandingan Posthoc untuk ANOVA
Meskipun uji ANOVA menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan di antara rata-rata kelompok, tetapi uji ini tidak memberikan informasi tentang kelompok mana yang berbeda dari yang lainnya. Di sinilah, uji post-hoc memainkan peran penting untuk mengidentifikasi kelompok mana yang memiliki rata-rata yang berbeda secara signifikan antara satu sama lain. Uji posthoc yang paling umum digunakan pada ANOVA adalah tes Tukey HSD (Honestly Significant Difference), Bonferroni, dan Scheffé.
Pengujian ini bisa meningkatkan probabilitas kesalahan tipe 1 ketika melakukan perbandingan berpasangan. Uji ini memungkinkan pemeriksaan yang lebih rinci terhadap perbedaan antar kelompok dan membantu menghindari pengambilan kesimpulan yang keliru berdasarkan perbandingan tunggal.
Tes post-hoc berguna ketika tujuannya adalah untuk membandingkan kelompok setelah analisis ANOVA awal mengidentifikasi perbedaan yang signifikan di antara mereka. Namun, penting untuk kamu catat bahwa uji post-hoc yang dilakukan beberapa kali dapat meningkatkan kemungkinan terjadinya kesalahan tipe 1. Oleh karena itu, peneliti harus memilih tes yang tepat secara hati-hati dan menyesuaikan nilai p-value untuk menghindari kesimpulan yang salah.
Jenis-Jenis Tes ANOVA
Ada beberapa jenis ANOVA yang dapat kamu gunakan tergantung pada desain penelitian sebagai berikut:
ANOVA satu arah
ANOVA satu arah digunakan untuk membandingkan rata-rata dari tiga kelompok atau lebih untuk menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan di antara mereka. Tes ini dapat memeriksa adanya perbedaan yang signifikan secara statistik di antara rata-rata kelompok.
ANOVA dua arah
ANOVA dua arah digunakan untuk menentukan efek interaksi antara dua variabel independen pada variabel dependen. Uji statistik ini digunakan untuk menganalisis efek dari dua faktor terhadap respons rata-rata variabel dependen.
ANOVA tiga arah
ANOVA tiga arah digunakan untuk menguji pengaruh tiga variabel independen terhadap variabel dependen. Analisis ini menentukan apakah interaksi antara tiga variabel independen memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
ANOVA pengukuran berulang
Jenis ANOVA ini digunakan untuk menganalisis data di mana individu yang sama diukur beberapa kali dalam kondisi yang berbeda. Hal ini dilakukan untuk menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan di antara rata-rata dua atau lebih kelompok yang terkait. Selain itu, untuk menilai apakah ada perubahan yang signifikan secara statistik dari waktu ke waktu.
ANOVA vs ANCOVA
ANCOVA merupakan singkatan dari Analysis of Covariance, mirip dengan ANOVA, tetapi mencakup variabel tambahan yang digunakan untuk menyesuaikan perbedaan di antara kelompok-kelompok yang dibandingkan. ANCOVA berguna ketika ada variabel yang dapat memengaruhi hasil eksperimen tetapi tidak menjadi perhatian utama. Di sisi lain, ANOVA mengasumsikan bahwa kelompok-kelompok yang dibandingkan adalah independen dan tidak memperhitungkan variabel pengganggu.
ANOVA vs MANOVA
MANOVA atau Multivariate Analysis of Variance adalah metode statistik yang digunakan untuk menganalisis data yang memiliki beberapa variabel dependen. ANOVA, di sisi lain, digunakan untuk menganalisis data dengan variabel dependen tunggal. MANOVA sangat berguna untuk mempertimbangkan beberapa hasil pengukuran, seperti dalam uji klinis di mana beberapa parameter diukur untuk mengevaluasi keberhasilan sebuah obat.
