Uji Anova dan .
Uji-T, kadang-kadang disebut Uji-T Siswa, dilakukan ketika Anda ingin membandingkan rata-rata dua kelompok dan melihat apakah mereka berbeda satu sama lain.
Ini terutama digunakan ketika tugas acak diberikan dan hanya ada dua, tidak lebih dari dua, set untuk dibandingkan. Dalam melakukan T-test, beberapa syarat perlu dipenuhi agar hasilnya memberikan hasil yang akurat.
Asumsi utama yaitu data populasi yang akan dikumpulkan terdistribusi secara normal dan Anda membandingkan varian populasi yang sama.
T-test memiliki dua jenis utama: Independent Measures T-test dan Matched Pair T-test juga dikenal sebagai Dependent T-test atau Paired T-test. Saat Anda membandingkan dua sampel yang bukan pasangan yang cocok, atau sampelnya independen, digunakan Uji-T Independen.
Jenis kedua, uji-pasangan berpasangan T, bagaimanapun, digunakan ketika sampel yang diberikan muncul berpasangan.
Misalnya, Anda mengukur antara perbandingan sebelum dan sesudah. Jika Anda memiliki lebih dari dua sampel, maka Tes Anova harus digunakan.
Dimungkinkan untuk membedakan lebih dari dua rata-rata satu sama lain dengan melakukan beberapa uji-T, tetapi akan ada kemungkinan besar membuat kesalahan dan, oleh karena itu, memiliki peluang lebih besar untuk mendapatkan hasil yang tidak akurat.
Tes Anova merupakan istilah populer untuk Analisis Varians. Ini adalah teknik yang dilakukan dalam menganalisis efek faktor kategorikal.
Tes ini digunakan bila ada lebih dari dua kelompok.
Mereka pada dasarnya seperti tes-T juga, tetapi, seperti yang disebutkan di atas, mereka digunakan ketika Anda memiliki lebih dari dua grup. Uji Anova menggunakan variansi untuk mengetahui rata-ratanya sama atau tidak.
Sebelum melakukan tes Anova, Anda harus memenuhi asumsi dasar terlebih dahulu.
Asumsi pertama yaitu setiap sampel yang akan digunakan dipilih secara independen dan acak. Kedua, asumsikan bahwa populasi tempat Anda mengambil sampel adalah normal dan memiliki standar deviasi yang sama.
Ada empat jenis tes Analisis Varians.
Yang pertama adalah One-Way Anova. Anda harus menggunakan Anova jenis ini hanya jika hanya ada satu faktor kategori.
Kedua adalah Multifactor Anova yang digunakan ketika faktor kategori lebih dari satu.
Interaksi dan efek utama antara faktor diperkirakan. Jenis Anova yang ketiga adalah Variance Components Analysis.
Jenis Anova ini digunakan ketika faktor-faktornya berlipat ganda dan tersusun secara hierarkis.
Tujuan utama dari tes ini adalah untuk mengetahui persentase variabilitas proses yang Anda perkenalkan di setiap level. Metode keempat dan terakhir adalah Model Linear Umum.
Jika faktor Anda bersarang dan bersilangan, beberapa faktornya acak dan beberapa tetap.
Ketika kedua faktor yang ada bersifat kuantitatif dan kategoris, tes ini digunakan.
Ringkasan:
1.Uji Anova memiliki empat jenis, yaitu: Anova Satu Arah, Anova Multifaktor, Analisis Komponen Varians, dan Model Linear Umum. Uji-t hanya memiliki dua jenis: Uji-T Pengukuran Independen dan Uji-T Pasangan yang Cocok yang juga dikenal sebagai Uji-T Dependen atau Uji-T Berpasangan.
2.T-tes hanya dilakukan ketika Anda hanya memiliki dua kelompok untuk dibandingkan.
Tes Anova, di sisi lain, pada dasarnya sama seperti tes-T tetapi dirancang untuk grup yang lebih dari dua.
3.
Beberapa kondisi sebelum melakukan kedua tes tersebut harus dipenuhi.
Untuk uji-T, data populasi yang akan dikumpulkan harus terdistribusi secara normal, dan Anda membandingkan varian populasi yang sama. Sedangkan untuk uji Anova, sampel yang akan digunakan dipilih secara mandiri dan acak.
Anda juga harus berasumsi bahwa populasi tempat Anda mengambil sampel adalah normal dan memiliki standar deviasi yang sama.