Contoh Analisis Data Dengan Analisis Statistik Multivariat

Mungkin sahabat data pastinya sudah familiar dengan analisis multivariat? Yap, analisis yang satu ini lebih sering kita kenal dengan analisis lebih dari satu variabel bisa lebih dari satu atau dua jenis variabel penelitian yang diinginkan peneliti. Ditelisik dari definisinya, analisis data multivariat adalah sekumpulan model statistik yang memeriksa pola dalam data multidimensi dengan mempertimbangkan, sekaligus, beberapa variabel data. Analisis multivariat ini merupakan perluasan dari analisis data bivariat, yang hanya mempertimbangkan dua variabel dalam modelnya. Karena model multivariat mempertimbangkan lebih banyak variabel, mereka dapat memeriksa fenomena yang lebih kompleks dan menemukan pola data yang mewakili dunia nyata dengan lebih akurat. Mengurai jaring hubungan variabel, di mana masing-masing berkorelasi dengan banyak lainnya, merupakan inti dari analisis data multivariat. Dalam banyak kasus, semakin tinggi interkorelasi ini, semakin sulit tugas untuk mendeteksi hubungan data yang bermakna karena semua variabel tampaknya mempengaruhi sesuatu, setiap struktur yang mendasari atau penyebab efek apapun menjadi terdilusi. Memecahkan masalah ini sebagian merupakan tugas peneliti, yang harus mengetahui data dan mengurangi kebisingan dan bias sebanyak mungkin, dan sebagian lagi dari teknik multivariat, yang tahu bagaimana menangani ketidaksempurnaan lainnya.

Uji multivariat biasanya memiliki dua sudut pandang analisis, bisa dari menganalisis pengaruh yang nantinya arahnya mengacu pada analisis regresi atau bisa juga analisis korelasi atau menganalisis hubungan antara dua variabel. Analisis korelasi terkait erat dengan analisis regresi. Jika analisis korelasi mengkaji kekuatan hubungan antar-variabel, maka analisis regresi mengkaji bentuk atau model hubungan antar-variabel. Regresi sederhana mengkaji bentuk hubungan antara dua variabel yang sama-sama merupakan variabel interval, sedangkan regresi ganda mengkaji bentuk hubungan antara beberapa variabel bebas yang semuanya bersifat interval dengan satu variabel terikat yang juga bersifat interval. Terdapat beberapa uji beda yang sudah dikembangkan, antara lain uji t (t-test), uji z (z-test), uji chi kuadrat (chi square of analysis), analisis varian disingkat ANOVA (analysis of variance/ANOVA), analisis kovarian (analysis of covariance/ANCOVA), analisis multivariat (multivariate analysis of variance/MANOVA), dan analisis multi kovarian (multivariate analysis of covariance/MANCOVA). Analisis varian, analisis kovarian, analisis multivariat, dan analisis multi kovarian masing-masing memiliki variasi. Kira-kira apa saja perbedaan dari masing-masing uji varian pada analisis statistik multivariat? Yuk, mari kita cari tahu lebih dalam sahabat data. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai uji varian pada analisis statistik multivariat. Bisa jadi sahabat data juga menggunakan analisis ini dalam penelitian kalian. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Pasti kalian penasaran kan, pastikan jangan lewatkan artikel berikut ini, dan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!

1. ANOVA

Anova merupakan singkatan dari Analysis of variance. Merupakan prosedur uji statistik yang mirip dengan t test. Namun kelebihan dari Anova adalah dapat menguji perbedaan lebih dari dua kelompok. Berbeda dengan independent sample t test yang hanya bisa menguji perbedaan rerata dari dua kelompok saja. Anova digunakan sebagai alat analisis untuk menguji hipotesis penelitian yang mana menilai adakah perbedaan rerata antara kelompok. Hasil akhir dari analisis ANOVA adalah nilai F test atau F hitung. Nilai F Hitung ini yang nantinya akan dibandingkan dengan nilai pada tabel f. Jika nilai f hitung lebih dari f tabel, maka dapat disimpulkan bahwa menerima H1 dan menolak H0 atau yang berarti ada perbedaan bermakna rerata pada semua kelompok.

Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data

2. ANCOVA

ANCOVA merupakan formula uji hipotesis yang berguna untuk meningkatkan presisi penelitian karena didalamnya peneliti melakukan pengaturan terhadap pengaruh variabel lain, seperti nilai pre-test, nilai IQ dll. Analysis of Covariance (ANCOVA) ini adalah variasi dari ANOVA yang digunakan ketika, misalnya, nilai rata-rata pada pre-test dari kedua grup ditemukan berbeda. ANCOVA memungkinkan peneliti untuk menyesuaikan skor rata-rata post-test sebagai variabel dependen pada masing-masing grup untuk mengkompensasi perbedaan awal pada nilai pretest diantara kedua grup. Perbedaan ini bisa terjadi karena teknik sampling yang digunakan. Kondisi tertentu bisa membatasi peneliti untuk mengambil sampel secara acak atau random sampling, sehingga harus menggunakan teknik sampling lainnya, seperti cluster sampling (mengambil grup secara acak) maupun purposive sampling (mengambil sampel dengan cara memilih individu secara langsung tanpa diacak). Sehingga, perlu bagi peneliti untuk mengontrol variabel lain yang dianggap bisa menimbulkan bias hasil analisis data karena sampel diambil secara tidak acak.

3. MANOVA

Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) atau Analisis Variansi Multivariat. MANOVA mempunyai pengertian sebagai suatu teknik statistik yang digunakan untuk menghitung pengujian signifikansi perbedaan rata-rata secara bersamaan antara kelompok untuk dua atau lebih variabel terikat. MANOVA adalah generalisasi dari ANOVA untuk situasi dimana terdapat beberapa variabel terikat. Penggunaan MANOVA memiliki keunggulan yaitu mampu menganalisis semua variabel terikat secara simultan, sehingga dapat memperkecil kesalahan tipe I (α) dalam pengambilan keputusan uji statistik. MANOVA merupakan uji yang kuat dan salah satu cara menghindari peningkatan alpha sebagai "filter" untuk ANOVA. MANOVA mampu mendeteksi dan mengungkapkan perbedaan yang tidak ditampilkan ANOVA-ANOVA pada masing-masing variabel terikat secara terpisah. MANOVA juga mampu mengoreksi hasil ANOVA palsu yang disebabkan peningkatan alpha saat melakukan beberapa tes ANOVA pada masing-masing variabel terikat. Hal ini berarti dengan menggunakan MANOVA, peneliti dapat meningkatkan kesempatan untuk menemukan perubahan sebagai akibat dari perlakuan yang berbeda dan interaksinya. Dengan demikian, temuan-temuan hasil penelitian akan semakin kaya dan sangat berguna bagi perkembangan ilmu pengetahuan.

4. MANCOVA

MANCOVA satu arah bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan perlakuan terhadap sekelompok variabel dependen setelah disesuaikan dengan pengaruh variabel konkomitan. Variabel konkomitan merupakan variabel yang tidak dapat dikendalikan, tetapi sangat berpengaruh terhadap variabel dependen yang diamati. MANCOVA satu arah dapat digunakan untuk pengujian dalam berbagai bidang, dengan variabel konkomitan yang mempengaruhi beberapa variabel dependen.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

5. Asah dan Latih Kemampuan Data Analysis Kamu Bersama DQLab!

Banyaknya data yang harus diolah membuat perusahaan sebaiknya memiliki tim ahli khusus dalam hal pengolahan data untuk dijadikan dasar analisis setiap pengambilan keputusan. Selain itu, keahlian melakukan data analysis akan memberi insight yang membantu perusahaan untuk terus berinovasi. Data analysis juga membantu laju perusahaan lebih terarah dan terukur sehingga memberikan value lebih terhadap konsumen, mengungguli kompetitor yang tidak melakukan data analysis. Dengan memiliki skill ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data untuk dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan. Dengan demikian, seorang praktisi data jika ingin melakukan analisis data tentunya akan menghasilkan insight yang valuable yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan suatu bisnis yang diputuskan oleh tim manajemen terkait. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science untuk mengasah kemampuan analisis data kamu secara langsung, caranya gampang banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!

Penulis: Reyvan Maulid