Senin, 11 Mei 2020

Perbedaan Uji T dan ANOVA (Uji F)

Oleh: dr.iChal | Dibaca kali
Perbedaan Uji T dan ANOVA atau Uji F adalah pada jumlah kelompok yang ada pada variabel independen, dimana pada uji T hanya ada 2 kelompok, sedangkan pada ANOVA atau Uji F ada 3 atau lebih kelompok. Sedangkan variabel dependennya sama-sama hanya satu dan berbentuk numerik.

Dari segi tujuan, uji T dan ANOVA mempunyai tujuan yang sama yaitu ingin melihat perbedaan rerata dan sebaran di antara kelompok-kelompok yang ada pada variabel independen.

Syarat uji T dan ANOVA antara lain adalah:

  1. Jika sampel setiap kelompok tidak tergantung satu sama lain.
  2. Mempunyai distribusi normal yang dibuktikan dengan uji normalitas.
  3. Sampel yang cukup banyak lebih baik, tapi uji ini dapat dilakukan pada kondisi hanya 3 sampel untuk setiap kelompok.

Contoh Uji T antara lain untuk melihat perbedaan kadar glukosa darah (dependen) pada penderita diabetes dan orang normal (2 kelompok independen). Interpretasi dari Uji T yaitu dengan cara menghitung nilai t dan membandingkannya dengan nilai tabel pada tingkat signifikansi tertentu, misalnya p=0,05. Jika probabilitas yang diperoleh lebih dari 0,05 berarti H0 (TIDAK ada perbedaan kadar glukosa darah antara orang normal dan penderita diabetes) dapat diterima. Sebaliknya, jika diperoleh probabilitas di bawah 0,05 berarti H0 ditolak dan Ha (ADA perbedaan kadar glukosa darah antara orang normal dan penderita diabetes) diterima.

Untuk lebih memudahkan pemahaman, maka contoh uji ANOVA (F) kita ambil yang mirip dengan contoh Uji T di atas, yaitu untuk melihat perbedaan kadar glukosa darah (dependen) pada penderita diabetes, pre-diabetes, dan orang normal (3 kelompok independen). Pada awalnya, kita hitung nilai F dan membandingkannya dengan nilai F tabel pada tingkat signifikansi pada p = 0,05. Jika nilai probabilitasnya di atas 0,05 maka Hipotesis 0 diterima yaitu TIDAK ada perbedaan kadar glukosa darah pada penderita diabetes, pre-diabetes, dan orang normal. Tetapi jika probabilitasnya di bawah 0,05 berarti H0 ditolak dan Hipotesis alternatif (Ha) diterima yaitu ADA perbedaan kadar glukosa darah pada penderita diabetes, pre-diabetes, dan orang normal. Di sini muncul pertanyaan, perbedaan itu terletak dimana, apakah hanya diabetes vs normal, diabetes vs diabetes, atau semuanya. Untuk mengetahui hal ini perlu dilakukan uji lanjutan atau post hoc test. Ada beberapa uji lanjutan antara lain Bonferroni, Tukey, Games-Howell, dan lain-lain.

Kamis, 07 Mei 2020

Perbedaan Regresi Logistik Ordinal dan Multinomial

Oleh: dr.iChal | Dibaca kali
Salah satu ciri khas dari regresi logistik adalah variabel dependennya bersifat kategori. Berbeda dengan regresi linear, dimana variabel dependennya harus bersifat numerik.

Regresi logistik setidaknya ada 3 jenis, yaitu regresi logistik dikotomi, multinomial, dan ordinal. Pembagian ini didasarkan pada sifat kategorik dari variabel dependennya.
Disebut regresi logistik dikotomi jika variabel dependen tersebut bersifat dikotomi atau biner, misal Ya/Tidak, Sakit/Tidak Sakit, Sembuh/Tidak Sembuh, Hidup/Mati, Lulus/Tidak Lulus dan sebagainya. Sedangkan regresi logistik multinomial bersifat kategorik biasa misalnya, tempat makan (restoran A, restoran B, restoran C), minum obat (tidak minum obat, minum semua obat, minum obat sebagian). Sebenarnya regresi logistik ordinal juga mirip dengan multinomial, hanya saja variabel kategorik pada logistik ordinal bersifat tingkatan, misal pendidikan (SD, SMP, SMA, PT) atau hipertensi (normal, grade I, grade II).

Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa Perbedaan Regresi Logistik Ordinal dan Multinomial adalah pada variabel dependennya (Y), yaitu pada logistik ordinal variabelnya bersifat tingkatan sedangkan pada multinomial variabelnya bersifat nominal biasa.