Regresi vs ANOVA
Regresi dan ANOVA (Analysis of Variance) adalah dua metode dalam teori statistik untuk menganalisis perilaku satu variabel dibandingkan dengan variabel lainnya. Dalam regresi sering kali merupakan variasi dari variabel terikat berdasarkan variabel bebas sedangkan dalam ANOVA adalah variasi dari atribut dua sampel dari dua populasi.
Selengkapnya tentang Regresi
Regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menggambar hubungan antara dua variabel. Seringkali ketika data dikumpulkan mungkin ada variabel yang bergantung pada yang lain. Hubungan yang tepat antara variabel-variabel tersebut hanya dapat ditentukan dengan metode regresi. Menentukan hubungan ini membantu untuk memahami dan memprediksi perilaku dari satu variabel ke variabel lainnya.
Aplikasi analisis regresi yang paling umum adalah untuk memperkirakan nilai variabel dependen untuk nilai tertentu atau rentang nilai variabel dependen. Misalnya, dengan menggunakan regresi kita dapat menetapkan hubungan antara harga komoditas dan konsumsi berdasarkan data yang dikumpulkan dari sampel acak. Analisis regresi akan menghasilkan fungsi regresi dari kumpulan data, yaitu model matematika yang paling sesuai dengan data yang tersedia. Ini dapat dengan mudah diwakili oleh plot pencar. Regresi grafis setara dengan menemukan kurva pas terbaik untuk kumpulan data yang diberikan. Fungsi kurva adalah fungsi regresi. Dengan menggunakan model matematika, penggunaan suatu komoditas dapat diprediksi pada harga tertentu.
Oleh karena itu, analisis regresi banyak digunakan dalam memprediksi dan meramalkan. Ini juga digunakan untuk membangun hubungan dalam data eksperimen, di bidang fisika, kimia, dan banyak ilmu alam dan disiplin ilmu teknik. Jika hubungan atau fungsi regresi tersebut merupakan fungsi linier, maka proses tersebut dikenal sebagai regresi linier. Dalam plot pencar, itu dapat direpresentasikan sebagai garis lurus. Jika fungsi tersebut bukan kombinasi linear dari parameter, maka regresinya non-linier.
Lebih lanjut tentang ANOVA (Analisis Varians)
ANOVA tidak melibatkan analisis hubungan antara dua variabel atau lebih secara eksplisit. Melainkan memeriksa apakah dua atau lebih sampel dari populasi yang berbeda memiliki rata-rata yang sama. Misalnya, perhatikan hasil ujian dari ujian yang diadakan untuk suatu nilai di sekolah. Meskipun tesnya berbeda, kinerjanya mungkin sama dari kelas ke kelas. Salah satu metode untuk memverifikasi ini adalah dengan membandingkan rata-rata dari setiap kelas. ANOVA atau ANalysis Of Variance memungkinkan hipotesis ini untuk diuji. Pada dasarnya, ANOVA dapat dianggap sebagai perpanjangan dari uji-t, di mana rata-rata dari dua sampel yang diambil dari dua populasi dibandingkan.
Ide dasar ANOVA adalah mempertimbangkan variasi dalam sampel dan variasi antar sampel. Variasi dalam sampel dapat dikaitkan dengan keacakan, sedangkan variasi di antara sampel dapat dikaitkan dengan keacakan dan faktor eksternal lainnya. Analisis varians didasarkan pada tiga model; model efek tetap, model efek acak, dan model efek campuran.
Apa perbedaan antara Regresi dan ANOVA?
• ANOVA adalah analisis variasi antara dua atau lebih sampel sedangkan regresi adalah analisis hubungan antara dua variabel atau lebih.
• Teori ANOVA diterapkan dengan menggunakan tiga model dasar (model efek tetap, model efek acak, dan model efek campuran) sedangkan regresi diterapkan menggunakan dua model (model regresi linier dan model regresi berganda).
• ANOVA dan Regresi keduanya adalah dua versi dari General Linear Model (GLM). ANOVA didasarkan pada variabel prediktor kategoris, sedangkan regresi didasarkan pada variabel prediktor kuantitatif.
• Regresi adalah teknik yang lebih fleksibel, dan digunakan dalam peramalan dan prediksi sementara ANOVA digunakan untuk membandingkan kesetaraan dua atau lebih populasi.
