Perbezaan
analisa ini dengan ANOVA adalah pembolehubah bersandarnya mempunyai lebih
daripada satu.
Manakala,
pembolehubah bebas adalah sama seperti ANOVA yang mempunyai pelbagai kumpulan.
Analisa
sehala MANOVA juga mempunyai sarat ujian statistik di dalamnya dan tidak dapat
memberi maklumat secara spesifik kumpulan yang berbeza signifikan di antara
satu sama lain. Ujian ini hanya akan memberi maklumat sekurang-kurang dua
kumpulan adalah berbeza. Oleh sebab, kebiasaan penggunaan analisa ini oleh
pengkaji akan melibatkan tiga, empat atau lebih kumpulan. Oleh itu penggunaan
ujian post-hoc adalah penting untuk mengetahui perbezaan kumpulan selebihnya
itu.
Bagi
mendapat analisa yang sah dan berkualiti, beberapa andaian perlu di penuhi dahulu
sebelum menggunakan analisa MANOVA.
- Pembolehubah bersandar mestilah dalam skala selang atau nisbah.
- Pembolehubah bebas a.k.a pembolehubah tidak bersandar mestilah mempunyai beberapa kumpulan yang bebas atau dengan kata lain dalam skala ordinal atau nominal.
- Tiada wujud multikolinearan walaupun secara idealnya korelasi sederhana di antara pembolehubahubah bersandar juga di perlukan. Andai kata, korelasi rendah, maka ujian sehala ANOVA secara berasingan bagi pembolehubah bersandar boleh di pertimbangkan. Jika, terlampau tinggi (melebihi 0.9), maka masalah multikolinearan telah terjadi.
- Pemerhatian pula adalah bebas. Subjek atau data bebas daripada satu sama lain, iaitu tidak mempengaruhi di antara satu sama lain. Sama ada di antara kumpulan atau subjek di dalam kumpulan itu sendiri.
- Saiz sampel yang memcukupi atau lebih.
- Tidak mempunyai data tersasar (outliers) sama ada univariat atau multivariat. Bagi ujian mengesan data tersasar dalam univariat adalah antaranya menggunakan boxplots manakala multivariat ujian seperti Mahalanobis distance.
- Hubungan kelinearan bagi setiap pasangan pembolehubah bersandar dalam setiap kumpulan pembolehubah bebas. Jika andaian ini tidak di patuhi, maka kekuatan ujian akan berkurang. Antara ujian bagi menguji kelinearan adalah dengan menggunakan kaedah grafik iaitu matrik plot taburan (scatterplot matrix) bagi setiap kumpulan pembolehubah bebas. Data perlulah di asingkan dahulu sebelum menguji ini. Ini amat mudah dilakukan menggunakan SPSS.
- Menguji kenormalan multivariat adalah sesuatu yang licik serta sukar bagi analisa MANOVA dan tidak dapat diukur secara terus. Oleh itu, kenormalan data bagi data pemboleh bersandar dalam setiap kumpulan pembolehubah bebas di analisa sebagai ganti. Antara ujian kenormalan yang boleh di gunakan adalah ujian kenormalan Shapiro-Wilk.
- Wujudnya kehomogenan atau keseragaman pada matriks varians-kovarian. Ujian kesamaan kovarians Box’s M boleh digunakan. Andai kata, ujian ini gagal, maka pengkaji perlu menjalankan satu lagi ujian iaitu ujian kehomogenan varians Levene’s untuk menentukan masalah.
- Bagi mendapatkan perkhidmatan Analisa Statistik boleh hubungi kami. Sila klik di sini untuk maklumat lanjut: https://mesrastats.blogspot.com/2014/06/data-analisa-data-entry-sem-spss-excel.html