Analisis Bivariat – ANOVA

Jika entri lepas membincangkan mengenai T-test, kali ini masih lagi memfokuskan kepada analisis bivariat yang melibatkan dua pemboleh ubah iaitu ANOVA. ANOVA iaitu analysis of variance lebih kurang sama je dengan T-test sebenarnya iaitu IV kedua-dua analisis berskala nominal atau ordinal manakala DV berskala ratio atau interval. Yang membezakan ANOVA dengan T-test ialah kumpulan bagi  IV. Jika IV bagi T-test selalunya mempunyai 2 kategori seperti jantina (1=lelaki; 2=perempuan). Manakala IV bagi ANOVA, kumpulannya perlu lebih daripada 2 kategori seperti bangsa (1=Melayu; 2=Cina; 3=India; 4=Lain-lain). Sebab itu lah analisis ANOVA dikenali sebagai comparison between groups.

Seperti analisis statistikal yang lain juga, ANOVA turut mempunyai assumptions yang mana bertindak sebagai syarat sebelum menjalankan analisis tersebut. Terdapat 3 assumptions of ANOVA;

1. Normal distribution – taburan normal

2. Homogeneity  of variance – kesamaan varians

3. Random samples – persampelan secara rawak

Bagi menentukan homogeneity of variance test, dengan menggunakan analisis statistik (SPSS) – levene statistics.

What to expect? apabila kita menjalankan analisis ANOVA – sudah tentu kita ingin melihat hipotesis kajian yang kita uji terbukti perbezaan signifikannya supaya kita boleh melanjutkan analisis kita dengan post-hoc comparison. Jadi, jika kita dapati hipotesisi kita gagal mendapat perbezaan yang signifikan (fail to reject), kita tidak perlu menjalankan post-hoc tersebut.

Pentingkah post-hoc comparison untuk ujian ANOVA? Yup! to determine pairs of groups that are significantly different. Dengan kata lain, post-hoc comparison penting untuk kita tentukan dalam kumpulan kategori tersebut yang mana sebenarnya signifikan, at least one pair! Selalunya kita gunakan Turkey’s HSD. Macam canggih je bunyinya. Takpe, it’s just a name. Masuk je kat SPSS, klik kat nama tersebut dan ia akan analisiskan untuk kita. Mudah je sebenarnya.

Mungkin dengan contoh ini dapat memberi kefahaman yang lebih kepada mereka yang ingin menggunakan analisis ANOVA dalam kajian! Sebagai contohnya; hipotesis kajian – terdapat perbezaan yang signifikan di antara tahap kemahiran komunikasi dengan bangsa manakala objektif kajian – untuk membandingkan tahap kemahiran komunikasi dengan bangsa. Tahap kemahiran komunikasi (DV) – ratio, bangsa (IV) – nominal. Untuk menguji hipotesis dan menjawab objektif tersebut, kita perlu menggunakan analisis ANOVA untuk mengenal pasti perbezaan tahap kemahiran komunikasi sama ada bangsa Melayu yang lebih tinggi atau Cina, India ataupun lain-lain bangsa. Jadi, katakanlah bila kita uji hipotesis tersebut kita dapat terdapat perbezaan yang signifikan di antara tahap kemahiran komunikasi dengan bangsa, barulah kita boleh lanjutkan dengan post-hoc comparison.

12 thoughts on “Analisis Bivariat – ANOVA

  1. nadia says:

    salam.puan sy nak mnta pndapat mngenai cara nk analyse data utk KAP surveys.betul ke cara saya,kalau setiap bahagian (knowledege,attitude dan practise) tu sy buat scorring dahulu.kemudian,sy buat interval utk setiap scorring tersebut (baik,sederhana dan lemah) dan buat coding utk setiap interval.sy msuk kan data2 dlm spss utk scorring setiap subjects mngikut coding interval shja.
    buat stakat ini.betul ke puan cara sy?mnta puan betulkan jika slh sbb sy sgt lemah dlm statistic ni.trima kasih. =)

  2. rosma212 says:

    Really thank u sebab jengok blog ni…the construct – KAP tu dlm likert scale ke..kalau ya, data ratio perlu scoring dulu (kena compute dlm SPSS) and then baru analyze. kat SPSS tu amik transform, click kat compute variable for scoring! anything get back to me🙂

  3. nadia says:

    trima kasih puan reply komen sy secepat ini.=)
    yup.sy guna likert scale.explanation puan sama dengan apa yg sy baca kat. jadi sy kena msukkan nilai scorring subjects sblm nk analyse.tp puan tujuan click kat transform tuh utk ape ye?rase before ni xpnh blaja lagi gne step transform.=).untuk pngetahuan puan,sy buat pre and post study.so,sy rase sesuai gunakan paired t test utk analyse.

    puan trima kasih ye bantu sy.really appreciate it.=)

  4. rosma212 says:

    transform tu utk compute variable. Kena compute dulu baru boleh guna score. Cthnya variable knowledge ada 10 item. So skor untuk 10 item knowledge tu yg awak kena compute sblm awak analisis guna paired samples t-test tu. Harap membantu!

  5. Muna says:

    salam akak.. saya nak tanya pendapat akak.. saya ada menjalankan satu kajian, dan obejktif kajian itu seperti di bawah..

    i. Mengetahui gaya pembelajaran yang menjadi amalan pelajar kursus Diploma Kejuruteraan.
    ii. Mengenal pasti perhubungan di antara gaya pembelajaran dengan pencapaian akademik pelajar.
    iii. Mengetahui sama ada terdapat hubungan yang signifikan di antara faktor khusus yang diambil dengan gaya pembelajaran yang diamalkan.
    iv. Mengetahui sama ada terdapat hubungan yang signifikan di antara faktor jantina terhadap gaya pembelajaran yang diamalkan.

    untuk objektif 1, saya just dptkan %.
    untuk obektif ke 2 dan 3 saya guna Anova
    untuk objektif ke 4 saya guna T test.

    pada pendapat puan betul tak? sebab saya konfius nak guna test apa.. Terima kasih. ^_^

  6. rosma212 says:

    Wassalam, terima kasih krn sudi menjengok blog ini. Respons utk soaln yg pertama; slalunya obj. lebih sesuai menggunakan – mengenal pasti @ menentukan ikut analisis apa yg kita nak guna. ‘Mengetahui’ terlalu umum. Obj. 1, betul lbh pd frekuensi & %. Tp utk obj 2 dan obj. 3, pdpt saya lbh pada hub. & perkaitan – lbh sesuai korelasi. Obj. 4 betul mengenai t-test. Utk pengetahuan MUna, ANOVA biasanya kita gunakan utk membandingkan antara kategori yg lebih drp 2 spt bangsa, thp pendidikan dsb. Tgk level of measurement – IV (independent variable) nominal. Harap membantu🙂

  7. noratikah says:

    Salam puan. Saya ingin bertanya mengenai T-test dan korelasi.
    Dan saya ditegur kerana, menggunakan populasi yang sedikit, iaitu seramai 47 orang sahaja.
    Pada masa yang sama, saya mengatakan kajian saya adalah kajian korelasi, iaitu, hubungan di antara gaya pembelajaran dengan pencapaian akademik.
    Panel saya berpendapat, sekiranya responden kurang dari 100, confirm tiada korelasi, dan saya tidak boleh buat kajian korelasi.
    Dan mereka mencadangkan agar saya buat kajian t-test sahaja.

    Betulkah ujian korelasi ada kaitan dengan jumlah responden?

    Berikut antara objektif kajian saya:

    1. untuk mengenal pasti tahap gaya pembelajaran yang diamalkan oleh pelajar sama ada active atau reflektif learners.

    2. untuk mengenal pasti perbezaan tahap gaya pembelajaran active dan reflective di antara pegawai kadet dan pelajar awam

    3.untuk mengenal pasti hubungan tahap gaya pembelajaran active dan reflective dgn pencapaian akademik pelajar.

    sebarang idea dan pendapat dari puan amat saya hargai.

    dan juga saya ingin mohon jasa baik puan, untuk mencadangkan kepada saya, rujukan yang baik untuk saya gunakan sebagai panduan untuk saya lebih memahami mengenai research method. Maksud saya, nama buku, penulis dan penerbit buku tersebut.

    Terima kasih. :))

  8. rosma212 says:

    Wassalam atikah, terima kasih krn bertanya…dan utk respons kpd soalan tersebut;
    1) sblm atikah menjalnkan kajian, spatutnya perlu jelas ttg prosedur persampelan cth: jumlah populasi, cara penentuan sampel & cara persampelan – jika nak guna korelasi dan t-test perlukan persampelan rawak. Sampel atikah 47 org – adakah menjalani prosedur yg betul? cuba rujuk jadual saiz sample Cohen et al. (2007). So sebenarnya mmg betul kajian korelasi ada kaitan dgn jumlah responden, sbb dibimbangi tidak dapat mengenal pasti perkaitan di antara dua variabel…utk obj. 1 – statistik deskriptif (% & frekuensi), obj. 2 – t-test & obj. 3 – korelasi.

    Mungkin blh rujuk buku Chua Yan Piaw Buku 1-5 ttg asas penyelidikan statistik (McGraw Hill), Creswell (2009) Research design. Sage Pub. & juga Salkind (2009). Exploring research. Pearson Edu.

    Sbnrnya banyak buku research methods di pasaran….Cari di kedai buku universiti esp. Kedai buku UM…kat library pun banyak…Harap membantu

  9. Nida says:

    Salam puan, saya menjalankan kajian dengan objektif seperti berikut, tetapi saya tidak tahu analisis apa yang sesuai:

    1)untuk menjelaskan tahap penguasaan bahasa
    2)untk menghuraikan keberkesanan penggunaan kaedah A terhadap penguasaan bahasa

    Bagi obj.1 saya saya ingin menjelaskan tahap berdasarkan tahap baik, sederhana atau lemah. Obj.2 pula saya ingin menggunakan Anova berulangan. Betul ke puan? Sampel yang saya gunakan adalah keseluruhan poulasi, iaitu sebanyak 9 orang. Bagi obj.2 saya menjalankan 4kali ujian.

    Harap puan dapat menbantu dan memberikan cadangan. Terima kasih:)

  10. qurratulaini says:

    salam puan..maaf mengganggu..saya keliru mcm mana nk buat ni

    “transform utk compute variable. Kena compute dulu baru boleh guna score. Cthnya variable knowledge ada 10 item. So skor untuk 10 item knowledge tu yg awak kena compute sblm awak analisis guna paired samples t-test tu”

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s