Kalkulator ANOVA

Statistik F

Tempel dua atau lebih kelompok angka dan kalkulator menjalankan ANOVA satu arah untuk menguji apakah rata-rata kelompok berbeda signifikan. Alat ini mengembalikan F-statistic, derajat bebas, p-value, dan ukuran efek eta-squared - keluaran standar yang akan dikutip oleh jurnal statistik atau laporan lab.

Cara menjalankan ANOVA satu arah

  1. 1

    Masukkan data kelompok

    Tempel setiap kelompok sebagai daftar yang dipisahkan koma atau baris baru. Minimum dua kelompok; disarankan setidaknya 3-5 observasi per kelompok.

  2. 2

    Periksa asumsi

    ANOVA satu arah mengasumsikan residual berdistribusi normal dan varians antar kelompok kurang lebih sama. Tandai jika sebaran kelompok Anda sangat berbeda.

  3. 3

    Baca F-statistic

    F adalah rasio varians antar-kelompok terhadap varians dalam-kelompok. F yang lebih besar berarti bukti perbedaan kelompok lebih kuat.

  4. 4

    Interpretasikan p-value

    Di bawah alpha pilihan Anda (biasanya 0.05), tolak hipotesis nol bahwa semua rata-rata kelompok sama. ANOVA tidak memberi tahu kelompok mana yang berbeda - gunakan uji post-hoc untuk itu.

Tabel ANOVA

Sumber SS (jumlah kuadrat) df (derajat bebas) MS (rata-rata kuadrat) F
Antar kelompok SSB k - 1 MSB = SSB/(k-1) MSB/MSW
Dalam kelompok SSW N - k MSW = SSW/(N-k)
Total SST = SSB + SSW N - 1

Di mana k = jumlah kelompok, N = total observasi.

Nilai kritis distribusi F (alpha = 0.05)

df1 \ df2 10 20 30 60 120
2 4.10 3.49 3.32 3.15 3.07
3 3.71 3.10 2.92 2.76 2.68
4 3.48 2.87 2.69 2.53 2.45
5 3.33 2.71 2.53 2.37 2.29

Jika F yang dihitung melebihi nilai tabel untuk df1 Anda (= k-1) dan df2 (= N-k), tolak nol pada p < 0.05.

Asumsi yang perlu diverifikasi sebelum mengutip ANOVA

  1. Independensi observasi di dalam dan antar kelompok.
  2. Normalitas residual (uji Shapiro-Wilk, atau visual: Q-Q plot).
  3. Homogenitas varians (uji Levene, atau aturan praktis: SD terbesar kurang dari 2× SD terkecil).

Jika normalitas gagal: uji Kruskal-Wallis adalah alternatif non-parametrik. Jika homoskedastisitas gagal: Welch’s ANOVA menangani varians yang tidak sama.

Setelah ANOVA signifikan: uji post-hoc

ANOVA satu arah memberi tahu bahwa sebagian kelompok berbeda, tetapi tidak yang mana. Lanjutkan dengan:

  • Tukey HSD - konservatif, mengontrol tingkat kesalahan menyeluruh antar perbandingan.
  • Bonferroni - penyesuaian sederhana: α / jumlah perbandingan.
  • Scheffé - fleksibel tetapi daya uji rendah; bagus untuk analisis eksploratif.
  • Dunnett - hanya membandingkan setiap perlakuan dengan kelompok kontrol.

Ukuran efek

p-value yang signifikan berkata “ada perbedaan.” Ukuran efek berkata “seberapa besar.” Laporkan eta-squared (η²) = SSB / SST. Panduan kasar: 0.01 kecil, 0.06 sedang, 0.14 besar.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Jika Anda punya tiga atau lebih kelompok. Menjalankan beberapa t-test menaikkan tingkat kesalahan Tipe I menyeluruh antar perbandingan (α 0.05 di tiga uji berpasangan menjadi kira-kira 0.14). ANOVA menjaga alpha keseluruhan di 0.05.

Satu arah punya satu faktor pengelompokan (mis. jenis perlakuan). Dua arah punya dua faktor (mis. perlakuan × jenis kelamin) dan dapat menguji efek utama serta interaksi. Kalkulator ini menangani kasus satu arah.

Secara statistik, tidak - keduanya hampir identik. Ambang 0.05 adalah konvensi, bukan konstanta fisik. Laporkan p-value persis dan ukuran efek agar pembaca bisa menilai, alih-alih memperlakukan 0.05 sebagai batas tajam.

Sampel kecil menghasilkan nilai F yang tidak stabil. F yang sangat besar pada n=3 per kelompok bersifat sugestif tetapi perlu direplikasi. Laporkan selang kepercayaan di sekitar rata-rata kelompok bersama F.

Alat Terkait