Uji Beda Lebih dari Dua Kelompok Sampel tapi Tidak Terdistribusi Normal, Solusinya?
Uji beda merupakan salah satu uji asosiatif yang sering digunakan oleh peneliti untuk membandingkan perbedaan rata-rata antar kelompok sampel. Ketika kita melakukan penelitian, sering dijumpai bahwa peneliti akan membandingkan lebih dari dua kelompok sampel. Untuk menguji perbedaan rata-rata lebih dari dua kelompok sampel, peneliti dapat memilih menggunakan uji one way ANOVA.
Namun demikian, pada penggunaan uji one way ANOVA terdapat asumsi bahwa data harus terdistribusi normal dan memenuhi asumsi homogenitas. Jika hasil uji normalitas menunjukkan bahwa data tidak terdistribusi normal, bagaimana solusinya? Topik ini akan saya bahas pada artikel yang saya tulis kali ini.
Memahami Uji One Way ANOVA
Di tengah rintik hujan yang sedang turun malam ini, saya sempatkan menulis artikel ini. Sebelum kita membahas solusinya, maka kita perlu memahami dengan baik mengenai konsep dasar teori penggunaan uji one way ANOVA.
Seperti yang sudah saya sebutkan di paragraf sebelumnya, uji one way ANOVA merupakan uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata lebih dari dua kelompok sampel. Dalam hal ini, jika jumlah kelompok yang kita uji berjumlah tiga atau empat kelompok, maka kita dapat menggunakan uji one way ANOVA. Namun, jika yang dibandingkan hanya dua kelompok sampel, maka kita dapat menggunakan uji t, baik uji t sampel berpasangan maupun uji t sampel independen.
Artinya, di sini jelas bahwa syarat penggunaan uji one way ANOVA adalah minimal terdiri dari lebih dari dua kelompok sampel yang dibandingkan. Selanjutnya, berdasarkan hasil uji one way ANOVA, jika diketahui bahwa perbedaannya signifikan, maka perlu kita tindak lanjuti dengan melakukan uji lanjut, misalnya menggunakan uji Tukey, BNJ, atau lainnya.
Hal ini bertujuan untuk mengetahui kelompok mana saja yang berbeda nyata dari semua kelompok yang dibandingkan.
Asumsi Normalitas pada Uji One Way ANOVA
Pada uji one way ANOVA, untuk memperoleh hasil estimasi yang konsisten dan tidak bias, maka kita harus memastikan bahwa asumsi yang dipersyaratkan telah terpenuhi. Salah satu asumsi tersebut adalah bahwa data harus terdistribusi normal.
Oleh karena itu, sebelum kita melakukan analisis uji beda dengan one way ANOVA, maka kita perlu mendeteksi normalitas data. Uji normalitas dapat dilakukan dengan membuat plots atau menggunakan uji statistik. Banyak peneliti lebih memilih menggunakan uji statistik, di antaranya uji Kolmogorov-Smirnov dan/atau uji Shapiro-Wilk. Kedua uji ini akan menghasilkan kesimpulan yang menunjukkan apakah data terdistribusi normal atau tidak.
Jika Tidak Memenuhi Asumsi Normalitas, Apa Solusinya?
Permasalahan muncul jika ternyata data tidak terdistribusi normal. Bayangkan saja, dari data yang telah kita kumpulkan selama periode waktu yang cukup lama dalam proses penelitian di lapangan, setelah diuji ternyata data tidak terdistribusi normal. Meskipun peneliti sudah melakukan berbagai upaya, termasuk pengukuran ulang di lapangan, data tetap tidak terdistribusi normal.
Jika hal ini terjadi, maka disarankan agar kita tidak memaksakan menggunakan uji one way ANOVA. Hal ini dikarenakan, jika kita tetap menggunakan uji tersebut padahal asumsi yang dipersyaratkan tidak terpenuhi, maka dikhawatirkan akan muncul bias dalam kesimpulan yang diambil dari hasil analisis.
Lalu, apa solusinya?
Solusinya adalah menggunakan uji statistik non-parametrik yang memiliki tujuan yang sama. Uji Kruskal-Wallis merupakan uji non-parametrik sebagai alternatif pengganti one way ANOVA jika data tidak terdistribusi normal. Uji ini juga dapat digunakan pada uji beda untuk variabel yang diukur menggunakan skala ordinal.
Pada prinsipnya, uji Kruskal-Wallis ditujukan untuk menguji perbedaan lebih dari dua kelompok sampel.
Penutup
Baik, ini artikel yang dapat saya tulis pada kesempatan ini, di malam yang hujan rintik terus turun ke bumi sejak habis magrib. Sambil menyeruput secangkir kopi panas, saya telah sedikit berbagi kepada rekan-rekan semua terkait solusi dalam analisis ANOVA ketika data tidak terdistribusi normal.
Semoga pengalaman yang saya bagikan ini dapat bermanfaat untuk Anda semua. Tunggu update artikel dari Priyono.id pada kesempatan berikutnya.
Posting Komentar untuk "Uji Beda Lebih dari Dua Kelompok Sampel tapi Tidak Terdistribusi Normal, Solusinya?"