Skip to main content

Analisa Split-plot ANOVA (Spanova)

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:

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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

Popular posts from this blog

G*Power Perisian Bagi Pengiraan Sampel Saiz.

Penggunaan Gpower kerap menekan kepada tiga langkah berikut: Memilih ujian statistik yang sesuai atau padan dengan masalah yang di kaji. Memilih di antara lima jenis analisis kuasa (power analysis) yang di sediakan. Sediakan parameter input yang di perlukan analasis dan klik pada “calculate” Pada Langkah 1, pendekatan yang digunakan untuk memilih ujian statistic (statistical test) adalah melalui dua pendekatan, iaitu distribution based atau design-based approach . Distribution-based approach to the test selection Melalui pendekatan distribution-based , pendekatan pertama adalah melihat pada kumpulan umum ujian statistik menggunakan '' Test family'' menu yang terdapat di window atau tingkap utama.   Ujian statitik ( Statistical test ) menu akan berubah mengikut pilihan di dalam '' Test family'' . Ujian-ujian yang ada akan selaras mengikut pada '' test family'' yang di pilih sahaja. Design-based approach to the test se
Read more

Ujian Analisa Sehala MANOVA

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 ordina
Read more

ANOVA vs MANOVA

Perbezaan utama di antara ANOVA dan MANOVA adalah jumlah bilangan pembolehubah bersandar ( dependent variable ). Walaupun begitu, jika terdapat pembolehubah bersandar lebih daripada satu, masih bukan masalah dan merupakan pilihan lain jika pengkaji mahu untuk menguji secara berasingan menggunakan analisa ANOVA bagi setiap pembolehubah bersandar itu. Jadi, kenapa perlu menggunakan pengiraan MANOVA ini berbanding beberapa analisa menggunakan ANOVA jika terdapat pembolehubah bersandar yang lebih daripada satu seperti dua, tiga atau empat pembolehubah bersandar? Terdapat dua sebab utama, MANOVA berpotensi menggantikan ANOVA dalam beberapa keadaan. Pertama melibatkan teori yang logik dan kedua melibatkan statistiknya. Sebagai contoh: Skormatematik + skorfizik + skorkimia sebagai fungsi kepada ( as a function of ) minuman tambahan ( tiga tahap / level ) Minuman tambahan, pembolehubah tidak bersandar atau bebas dengan tiga tahap ( levels ) : minuman kurma, minuman madu dan minuma
Read more