Skip to main content

Contoh-contoh Analisa yang memerlukan Data Bertaburan Normal

 

Beberapa ujian statistik yang memerlukan data bertaburan normal (normal distribution) adalah:

  1. Uji t (Student's t-test)
  2. Uji t dua sampel (Two-Sample t-test)
  3. Uji t bebas (Independent t-test)
  4. Uji t terkait (Paired t-test)
  5. Uji F (ANOVA)
  6. Uji chi-kuadrat (Chi-Square Test)
  7. Uji regresi linier (Linear Regression)

Ujian-ujian di atas memerlukan data yang bertaburan normal kerana andaian dasar dari ujian tersebut adalah bahawa data tersebut berasal dari taburan normal (normal distribution). Jika data tidak bertaburan normal, maka hasil ujian tersebut mungkin tidak tepat dan tidak dapat di jamin kualitinya. Oleh kerana itu, sebelum melakukan ujian di atas, penting untuk memeriksa apakah data yang akan digunakan memenuhi asumsi distribusi normal atau tidak. Jika data tidak bertaburan normal, maka kita dapat menggunakan transformasi data atau ujian yang lain yang tidak memerlukan asumsi distribusi normal, seperti ujian non-parametrik.

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