Terdapat asumsi-asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis ragam, yaitu epsilon menyebar normal dan bebas di sekitar nilai tengah nol dengan ragam yang sama. Untuk mengetahui apakah asumsi ini terpenuhi, diperlukan analisis sisaan (residual analysis) dan beberapa uji formal untuk mendiagnosis apakah data yang dikoleksi cocok (fit) dengan model rancangan yang digunakan dalam analisis data.
Deteksi pelanggaran terhadap asumsi dapat dilakukan melalui diagnosis eksploratif dan/atau inferensia. Diagnosis dilakukan untuk mengetahui apakah terjadi keadaan-keadaan sebagai berikut: (1) adanya korelasi antar galat (autocorrelation), (2) keheterogenan ragam galat, dan (3) galat tidak menyebar normal. Dari diagnosis mungkin teridentifikasi adanya data respons yang patut diwaspadai sebagai pengamatan-pengamatan takbiasa (unusual observation), yaitu mungkin sebagai pencilan-pencilan (outlayers) dan/atau sebagai pengamatan-pengamatan yang berpengaruh besar terhadap pola hubungan antara peubah respons dengan peubah-peubah dari kelas peubah percobaan (experimental variables) dan/atau kelas peubah pengendalian (control variables) (Musa, 1999). Terjadinya pelanggaran asumsi membutuhkan verifikasi model melalui transformasi data atau melalui analisis kuadrat terkecil terboboti (weighted least square).
Bila diagnosis data mengindikasikan terjadinya pelanggaran serius terhadap asumsi, maka beberapa pilihkan tindakan remedial dapat dilakukan, diantaranya: (1) memodifikasi modelnya, (2) melakukan transformasi terhadap data, dan (3) menggunakan uji non parametrik seperti uji Friedman atau Kruskal-Wallis.
Deteksi pelanggaran terhadap asumsi dapat dilakukan melalui diagnosis eksploratif dan/atau inferensia. Diagnosis dilakukan untuk mengetahui apakah terjadi keadaan-keadaan sebagai berikut: (1) adanya korelasi antar galat (autocorrelation), (2) keheterogenan ragam galat, dan (3) galat tidak menyebar normal. Dari diagnosis mungkin teridentifikasi adanya data respons yang patut diwaspadai sebagai pengamatan-pengamatan takbiasa (unusual observation), yaitu mungkin sebagai pencilan-pencilan (outlayers) dan/atau sebagai pengamatan-pengamatan yang berpengaruh besar terhadap pola hubungan antara peubah respons dengan peubah-peubah dari kelas peubah percobaan (experimental variables) dan/atau kelas peubah pengendalian (control variables) (Musa, 1999). Terjadinya pelanggaran asumsi membutuhkan verifikasi model melalui transformasi data atau melalui analisis kuadrat terkecil terboboti (weighted least square).
Bila diagnosis data mengindikasikan terjadinya pelanggaran serius terhadap asumsi, maka beberapa pilihkan tindakan remedial dapat dilakukan, diantaranya: (1) memodifikasi modelnya, (2) melakukan transformasi terhadap data, dan (3) menggunakan uji non parametrik seperti uji Friedman atau Kruskal-Wallis.
Uraian selengkapnya dapat dibaca pada tautan berikut ini:
Tidak ada komentar:
Posting Komentar