Perbedaan Antara ANOVA Satu Arah dan Dua Arah

Ketika datang ke penelitian, di bidang bisnis, ekonomi, psikologi, sosiologi, biologi, dll Analisis Varians, yang dikenal sebagai ANOVA adalah alat yang sangat penting untuk analisis data.

Ini adalah teknik yang digunakan oleh peneliti untuk membuat perbandingan antara lebih dari dua populasi dan membantu dalam melakukan tes simultan. Ada dua tujuan ANOVA. Dalam ANOVA satu arah peneliti hanya mengambil satu faktor.

Sebaliknya, dalam kasus ANOVA dua arah, peneliti menyelidiki dua faktor secara bersamaan. Bagi orang awam, kedua konsep statistik ini sama. Namun, ada perbedaan antara ANOVA satu arah dan dua arah.

Analysis of Variance (ANOVA) satu arah adalah uji hipotesis di mana hanya satu variabel kategori atau faktor tunggal yang dipertimbangkan. Ini adalah teknik yang memungkinkan kita untuk membuat perbandingan rata-rata dari tiga sampel atau lebih dengan bantuan distribusi-F. Ini digunakan untuk mengetahui perbedaan antara kategori yang berbeda yang memiliki beberapa kemungkinan nilai.

Hipotesis nol (H0) adalah persamaan pada semua mean populasi, sedangkan hipotesis alternatif (H1) akan menjadi perbedaan setidaknya pada satu mean.

ANOVA satu arah didasarkan pada asumsi-asumsi berikut:

• Distribusi normal dari populasi dari mana sampel diambil.
• Pengukuran variabel terikat berada pada tingkat interval atau rasio.
• Dua atau lebih dari dua kelompok independen kategoris dalam variabel independen.
• Independensi sampel
• Homogenitas varians populasi.

ANOVA dua arah seperti namanya, adalah uji hipotesis dimana klasifikasi data didasarkan pada dua faktor. Misalnya, dua dasar klasifikasi untuk penjualan yang dilakukan oleh perusahaan adalah pertama berdasarkan penjualan oleh penjual yang berbeda dan kedua berdasarkan penjualan di berbagai wilayah. Ini adalah teknik statistik yang digunakan oleh peneliti untuk membandingkan beberapa level (kondisi) dari dua variabel independen yang melibatkan beberapa pengamatan di setiap level.

ANOVA dua arah menguji pengaruh kedua faktor tersebut terhadap variabel dependen kontinu. Ini juga mempelajari hubungan antar variabel independen yang mempengaruhi nilai variabel dependen, jika ada.

Asumsi ANOVA dua arah:

• Distribusi normal dari populasi dari mana sampel diambil.
• Pengukuran variabel terikat pada tingkat kontinu.
• Dua atau lebih dari dua kelompok independen kategoris dalam dua faktor.
• Kelompok independen kategoris harus memiliki ukuran yang sama.
• Independensi pengamatan
• Homogenitas varians populasi.

Perbedaan antara ANOVA satu arah dan dua arah dapat digambarkan dengan jelas dengan alasan berikut:

1. Uji hipotesis yang memungkinkan kita untuk menguji kesetaraan tiga atau lebih rata-rata secara bersamaan menggunakan varians disebut ANOVA satu arah. Teknik statistik di mana hubungan antar faktor, variabel yang mempengaruhi dapat dipelajari untuk pengambilan keputusan yang efektif, disebut ANOVA dua arah.

2. Hanya ada satu faktor atau variabel bebas dalam ANOVA satu arah sedangkan dalam kasus ANOVA dua arah ada dua variabel bebas.

3. ANOVA satu arah membandingkan tiga atau lebih level (kondisi) dari satu faktor. Di sisi lain, ANOVA dua arah membandingkan efek dari beberapa tingkat dari dua faktor.

4. Pada ANOVA satu arah, jumlah pengamatan tidak harus sama pada setiap kelompok sedangkan pada ANOVA dua arah harus sama.

5. ANOVA satu arah hanya perlu memenuhi dua prinsip desain eksperimen, yaitu replikasi dan pengacakan. Berbeda dengan ANOVA dua arah, yang memenuhi ketiga prinsip desain eksperimen yaitu replikasi, pengacakan, dan kontrol lokal.

ANOVA dua arah sering dipahami sebagai versi lanjutan dari ANOVA satu arah. Ada sejumlah keuntungan, karena ANOVA dua arah lebih disukai daripada ANOVA satu arah, seperti dengan ANOVA dua arah, seseorang dapat menguji efek dua faktor secara bersamaan.