Perbedaan Uji T dan ANOVA dalam Penelitian

Diposting pada

Perbedaan Uji T dan ANOVA – Ada garis tipis pemisah di tengah-tengah uji-t dan ANOVA, yaitu ketika rata-rata populasi terdiri dari hanya dua kelompok harus dibandingkan, maka uji-t digunakan, tetapi ketika rata-rata lebih dari dua kelompok harus dibandingkan, maka ANOVA lebih disukai.

Info Penting: ANAVA dan ANOVA itu sama, ANAVA bahasa Indonesianya, sedangkan ANOVA bahasa inggrisnya

Uji T dan Analysis of Variance disingkat ANOVA, adalah dua teknik statistik parametrik yang digunakan untuk menguji hipotesis. Karena ini didasarkan pada asumsi umum di mana sampel diambil harus didistribusikan secara normal.

Di artikel ini akan disajikan bagi Anda untuk memahami perbedaan yang signifikan antara uji-t dan ANOVA.

Baca:  Desain Penelitian dalam Penelitian Kualitatif

Tabel perbandingan

UJI-T ANOVA
Pengertian Uji t adalah uji hipotesis yang digunakan untuk membandingkan rata-rata dua buah populasi. ANOVA adalah teknik statistik yang digunakan untuk membandingkan rata-rata lebih dari dua populasi.
Uji statistik uji-t Antara Varians Sampel

ANOVA

Definisi uji-T

Uji-t digambarkan sebagai uji statistik yang menguji apakah rata-rata populasi dari dua sampel sangat berbeda satu sama lain, menggunakan tabel distribusi t yang digunakan ketika standar deviasi tidak diketahui, dan ukuran sampel kecil. Ini adalah alat untuk menganalisis apakah dua sampel diambil dari populasi yang sama.

Tes ini didasarkan pada t-statistik, yang mengasumsikan bahwa variabel terdistribusi normal (distribusi berbentuk lonceng simetris) dan rata-rata diketahui dan varians populasi dihitung dari sampel.

Dalam uji-nol, hipotesis nol berbentuk H 0 : µ (x) = µ (y) terhadap hipotesis alternatif H 1 : µ (x) ≠ µ (y), di mana µ (x) dan µ (y) mewakili  populasi.


Definisi ANOVA

ANOVA ditemukan dan diperkenalkan oleh seorang ahli statistik bernama Ronald Fisher. Analisis Varians (ANOVA/ANAVA) adalah metode statistik, yang umum digunakan dalam semua situasi di mana perbandingan harus dilakukan antara lebih dari dua populasi. ANOVA adalah alat analisis penting bagi peneliti yang memungkinkannya untuk melakukan tes secara bersamaan. Ketika kita menggunakan ANOVA, diasumsikan bahwa sampel diambil dari populasi yang berdistribusi normal dan varians populasi sama.

Dalam ANOVA, jumlah total variasi dalam data dibagi menjadi dua jenis, yaitu jumlah yang dialokasikan untuk kemungkinan dan jumlah yang ditetapkan untuk penyebab tertentu. Prinsip dasarnya adalah untuk menguji varians antar rata-rata populasi dengan menilai jumlah variasi dalam item kelompok, sebanding dengan jumlah variasi antar kelompok.

Dengan menggunakan teknik ini, kita menguji, hipotesis nol (H0) di mana semua mean populasi adalah sama, atau hipotesis alternatif (H1) di mana setidaknya satu rata-rata populasi berbeda.

Baca:  Perbedaan Antara Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif (lengkap)

Kegunaan Anova

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.

Contoh ANOVA

Contohnya adalah seorang peneliti ingin menilai adakah perbedaan model pembelajaran A, B dan C terhadap hasil pembelajaran mata pelajaran fisika pada kelas 6. Dimana dalam penelitian tersebut, kelas 6A diberi perlakuan A, kelas 6B diberi perlakuan B dan kelas 6C diberi perlakuan C. Setelah adanya perlakuan selama satu semester, kemudian dibandingkan hasil belajar semua kelas 6 (A, B dan C). Masing-masing kelas jumlahnya berkisar antara 40 sampai dengan 50 siswa.

Hasil akhir yang didapatkan adalah nilai f hitung. Nilai tersebut dibandingkan dengan nilai dalam tabel f pada derajat kebebasan tertentu (degree of freedom). Jika F hitung > F Tabel, maka disimpulkan bahwa menerima H1 atau yang berarti ada perbedaan secara nyata atau signifikan hasil ujian siswa antar perlakuan model pembelajaran.

Jenis ANOVA

Jenisnya adalah berdasarkan jumlah variabel faktor (independen variable atau variabel bebas) dan jumlah variabel responsen (dependent variable atau variabel terikat). Pembagiannya adalah sebagai berikut:

Univariat:

1. Univariate One Way Analysis of Variance. Apabila variabel bebas dan variabel terikat jumlahnya satu.
2. Univariate Two Way Analysis of Variance. Apabila variabel bebas ada 2, sedangkan variabel terikat ada satu.
3. Univariate Multi way Analysis of Variance. Apabila variabel bebas ada > 2, sedangkan variabel terikat ada satu.

Multivariat:

1. Multivariate One Way Analysis of Variance. Apabila variabel bebas dan variabel terikat jumlahnya lebih dari satu.
2. Multivariate Two Way Analysis of Variance. Apabila variabel bebas ada 2, sedangkan variabel terikat jumlahnya lebih dari satu.
3. Multivariate Multi way Analysis of Variance. Apabila variabel bebas ada > 2, sedangkan variabel terikat jumlahnya lebih dari satu.


Perbedaan Uji T dan ANOVA dalam Penelitian
Perbedaan Uji T dan ANOVA dalam Penelitian

Perbedaan Penting Antara T-test dan ANOVA

Perbedaan signifikan antara uji T dan ANOVA dibahas secara rinci dalam poin-poin berikut:

  1. Tes hipotesis yang digunakan untuk membandingkan rata-rata dua populasi disebut uji-t. Teknik statistik yang digunakan untuk membandingkan rata-rata lebih dari dua populasi dikenal sebagai Analysis of Variance atau ANOVA.
  2. Statistik Uji untuk Uji T adalah:  uji-tStatistik Uji untuk ANOVA adalah:ANOVA

Kesimpulan

Setelah meninjau poin-poin di atas, dapat dikatakan bahwa uji-t adalah jenis khusus ANOVA yang dapat digunakan ketika kita hanya memiliki dua populasi untuk membandingkan nilai mereka. Meskipun kemungkinan kesalahan akan meningkat jika uji-t digunakan. Ketika kita harus membandingkan lebih dari dua cara populasi secara bersamaan, maka ANOVA digunakan

Gambar Gravatar
Seorang Guru dan Dosen. Aktif melakukan riset di bidang pendidikan dan fisika. Lulusan sarjana pendidikan Universitas Negeri Makassar dan magister Pascasarjana Universitas Negeri Makassar. Artikel dalam website ini valid dan dapat dipercaya kebenarannya.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *