Cara melakukan tes tukey di sas

ANOVA satu arah digunakan untuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara rata-rata tiga atau lebih kelompok independen.

Jika nilai p keseluruhan tabel ANOVA berada di bawah tingkat signifikansi tertentu, maka kita memiliki cukup bukti untuk mengatakan bahwa setidaknya salah satu mean kelompok berbeda dari mean kelompok lainnya.

Namun, hal ini tidak memberi tahu kita kelompok mana yang berbeda satu sama lain. Hal ini menunjukkan kepada kita bahwa tidak semua rata-rata kelompok adalah sama.

Untuk mengetahui secara pasti kelompok mana yang berbeda satu sama lain, kita perlu melakukan tes post hoc .

Salah satu tes post hoc yang paling umum digunakan adalah tes Tukey , yang memungkinkan kita melakukan perbandingan berpasangan antara rata-rata masing-masing kelompok sambil mengendalikan tingkat kesalahan yang bersifat kekeluargaan .

Contoh berikut menunjukkan cara melakukan tes Tukey di R.

Contoh: Tes Tukey di SAS

Misalkan seorang peneliti merekrut 30 siswa untuk berpartisipasi dalam suatu penelitian. Siswa ditugaskan secara acak untuk menggunakan salah satu dari tiga metode belajar untuk mempersiapkan ujian.

Hasil ujian untuk setiap siswa ditunjukkan di bawah ini:

Kita dapat menggunakan kode berikut untuk membuat dataset ini di SAS:

 /*create dataset*/
data my_data;
    input Method $Score;
    datalines ;
At 78
At 81
At 82
At 82
At 85
At 88
At 88
At 90
B 81
B 83
B 83
B85
B 86
B 88
B90
B91
C 84
C 88
C 88
C 89
C 90
C 93
C 95
C 98
;
run ;

Selanjutnya, kita akan menggunakan proc ANOVA untuk melakukan ANOVA satu arah:

 /*perform one-way ANOVA*/
proc ANOVA data =my_data;
classMethod ;
modelScore = Method;
means Method / tukey cldiff ;
run ;

Catatan : Kami menggunakan pernyataan mean bersama dengan opsi tukey dan cldiff untuk menentukan bahwa uji post-hoc Tukey harus dilakukan (dengan interval kepercayaan) jika nilai p keseluruhan dari ANOVA satu arah signifikan secara statistik. penting.

Pertama, kita akan menganalisis tabel ANOVA pada hasilnya:

Dari tabel ini kita dapat melihat:

• Nilai F keseluruhan: 5,26
• Nilai p yang sesuai: 0,0140

Ingatlah bahwa ANOVA satu arah menggunakan hipotesis nol dan hipotesis alternatif berikut:

• H ₀ : Semua mean grup adalah sama.
• H _A : Setidaknya rata-rata satu kelompok berbeda   istirahat.

Karena nilai p tabel ANOVA (0,0140) kurang dari α = 0,05, kami menolak hipotesis nol.

Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata nilai ujian di ketiga metode belajar tidak sama.

Terkait: Cara Menafsirkan F-Value dan P-Value di ANOVA

Untuk menentukan dengan pasti mean grup mana yang berbeda, kita perlu mengacu pada tabel hasil akhir yang menunjukkan hasil tes post-hoc Tukey:

Untuk mengetahui mean grup mana yang berbeda, kita perlu melihat perbandingan berpasangan mana yang memiliki bintang ( *** ) di sebelahnya.

Dari tabel tersebut, kita dapat melihat bahwa terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik pada rata-rata nilai ujian antara Grup A dan Grup C.

Tidak ada perbedaan yang signifikan secara statistik antara rata-rata kelompok lainnya.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut memberikan informasi tambahan tentang model ANOVA:

Panduan Menggunakan Pengujian Post-Hoc dengan ANOVA
Cara melakukan ANOVA satu arah di SAS
Cara melakukan ANOVA dua arah di SAS