no comments

Kaedah Univariate VS Kaedah Multivariate. Apa Bezanya?

Nota Editor: Mesti ramai antara pelajar yang keliru apa perbezaan antara kaedah univariate dengan multivariate? Di sini Dr. Shamshuritawati Sharif berkongsi dan menjelaskan kepada anda perbezaan dan contohnya. Semoga bermanfaat!

Perbezaan Univariate dan Multivariate

Apakah perbezaan antara kaedah univariate dan multivariate?

Secara amnya, sudah semestinya data set yang kita ada akan melibatkan banyak variable kajian. Tetapi itu bukan satu tanda aras bahawa kita terlibat dengan kaedah multivariate secara totalnya. Not yet!

Perbezaannya terletak pada pada “berapakah” pembolehubah yg diamati atau yg menjadi minat kita dalam menjawab objektif.

× uni-variate : satu variable yang diminati sahaja

× multi-variate : banyak (multi) variable yang diminati dalam satu masa yang sama

× bi-variate : dua variable sahaja.

Katakan berikut adalah contoh persoalan kajian kita,

  1. Adakah terdapat perbezaan markah BM bagi dua kelas yang berbeza?
  2. Adakah terdapat perbezaan markah English bagi tiga bangsa yang berbeza?
  3. Adakah terdapat perbezaan markah Math bagi empat kategori pendapatan ibu-bapa?

Ketiga-tiganya memfokuskan tentang markah pelajar. Yakni satu “variable of interest” sahaja dalam satu masa. Maka ketiga-tiganya adalah contoh penyelesaian menggunakan kaedah univariate.

Contoh lagi,

  1. Adakah terdapat perbezaan bagi dua kelas yg berbeza apabila ketiga-tiga subjek BM, English, Math diambil kira dalam penilaian?
  2. Adakah terdapat perbezaan bagi tiga bangsa yg berbeza apabila ketiga-tiga subjek BM, English, Math diambil kira dalam penilaian?

Contoh (4) dan (5) adalah contoh penyelesaian menggunakan kaedah multivariate kerana mempertimbangkan tiga “variable of interest” dalam satu masa.

Apakah kaedah yang bersesuaian?

Nama kaedah/analisis/metod bagi menyelesaikan contoh (1) adalah Independent t test, contoh (2) dan contoh (3) pula adalah ANOVA kerana mempertimbangkan lebih daripada 2 kumpulan/kategori. Apapun, itu adalah dengan syarat data yang dimiliki adalah tertabur secara normal. Jika andaian normal tidak dipenuhi, maka penyelesaian bagi contoh (1) adalah Mann Withney U test, contoh (2) dan contoh (3) adalah Kruskal Wallis.

Manakala bagi contoh (4), metod yang bersesuaian adalah Hotelling t squared dan contoh (5) adalah MANOVA. Ini sekadar contoh, banyak lagi kaedah lain yang tidak disebutkan disini.

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL