Split-plot ANOVA adalah kaedah statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis tentang perbezaan yang signifikan antara rata-rata dari beberapa sampel yang terpisah, dengan menggunakan lebih dari satu pembolehubah tidak bersandar. Split-plot ANOVA merupakan versi dari ANOVA (Analysis of Variance) yang mengelompokkan sampel menjadi dua kategori: sampel utama (main plot) dan sampel subplot.
Split-plot ANOVA digunakan dalam situasi di mana salah satu pembolehubah tidak bersandar terikat pada sampel utama, sementara pembolehubah tidak bersandar lainnya terikat pada sampel subplot. Misalnya, jika Anda ingin menguji apakah terdapat perbezaan yang signifikan antara rata-rata keuntungan dari beberapa perusahaan yang berbeza, maka pembolehubah tidak bersandar yang terikat pada sampel utama mungkin adalah jenis perusahaan (misalnya, perusahaan manufaktur, perusahaan jasa, dll.), sementara pembolehubah tidak bersandar yang terikat pada sampel subplot mungkin adalah jenis produk atau jasa yang dijual oleh perusahaan tersebut.
Split-plot ANOVA memungkinkan Anda untuk menganalisis perbezaan rata-rata antara sampel utama dan subplot, serta interaksi antara kedua pembolehubah tidak bersandar tersebut. Dengan demikian, Split-plot ANOVA dapat memberikan informasi yang lebih detail tentang perbezaan rata-rata antara sampel dibandingkan dengan ANOVA biasa.
Contoh situasi yang mungkin memerlukan analisis Split-plot ANOVA adalah sebagai berikut:
Penelitian tentang keberkesanan suatu ubat baru pada pesakit dengan berbagai jenis penyakit
Dalam situasi ini, pembolehubah tidak bersandar yang terikat pada sampel utama mungkin adalah jenis penyakit (misalnya, penyakit jantung, diabetes, dll.), sementara pembolehubah tidak bersandar yang terikat pada sampel subplot mungkin adalah dos ubat yang diberikan kepada pesakit. Dengan menggunakan Split-plot ANOVA, kita dapat menganalisis apakah terdapat perbezaan yang signifikan antara keberkesanan ubat pada pesakit dengan berbagai jenis penyakit, serta interaksi antara jenis penyakit dan dos ubat.
Penelitian tentang keberkesanan suatu kaedah latihan terhadap prestasi pekerja
Dalam situasi ini, pembolehubah tidak bersandar yang terikat pada sampel utama mungkin adalah kaedah latihan (misalnya, latihan teori, latihan praktik, dll.), sementara pembolehubah tidak bersandar yang terikat pada sampel subplot mungkin adalah tingkat pengalaman pekerja. Dengan menggunakan Split-plot ANOVA, kita dapat menganalisis apakah terdapat perbezaan yang signifikan antara keberkesanan kaedah latihan terhadap prestasi pekerja, serta interaksi antara kaedah latihan dan tingkat pengalaman pekerja.
Penelitian tentang keberkesanan suatu program pemasaran terhadap penjualan produk
Dalam situasi ini, pembolehubah tidak bersandar yang terikat pada sampel utama mungkin adalah jenis produk (misalnya, produk A, produk B, dll.), sementara pembolehubah tidak bersandar yang terikat pada sampel subplot mungkin adalah lokasi penjualan produk. Dengan menggunakan Split-plot ANOVA, kita dapat menganalisis apakah terdapat perbezaan yang signifikan antara keberkesanan program pemasaran terhadap penjualan produk, serta interaksi antara jenis produk dan lokasi penjualan.
https://mesrastats.blogspot.com/2022/12/contoh-mudah-menggunakan-r-bagi-analisa.html