Regresi vs ANOVA
Regresi dan ANOVA (Analisis Varians) adalah dua metode dalam teori statistik untuk menganalisis perilaku satu variabel dibandingkan dengan variabel lainnya. Dalam regresi, sering kali variasi variabel dependen berdasarkan variabel independen sedangkan dalam ANOVA adalah variasi atribut dua sampel dari dua populasi.
Lebih lanjut tentang Regresi
Regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel. Seringkali ketika data dikumpulkan mungkin ada variabel yang bergantung pada orang 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.
Penerapan yang paling umum dari analisis regresi 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, yang merupakan model matematika yang paling sesuai dengan data yang tersedia. Ini dengan mudah dapat diwakili oleh plot pencar. Regresi grafis setara dengan menemukan kurva yang paling sesuai untuk kumpulan data yang diberikan. Fungsi kurva tersebut adalah fungsi regresi. Dengan menggunakan model matematika, penggunaan suatu komoditas dapat diprediksi dengan harga tertentu.
Oleh karena itu, analisis regresi banyak digunakan dalam memprediksi dan meramalkan. Ini juga digunakan untuk menjalin 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 disebut dengan regresi linier. Dalam plot pencar, itu dapat direpresentasikan sebagai garis lurus. Jika fungsinya bukan kombinasi linier dari parameter, maka regressi adalah non linier.
Lebih lanjut tentang ANOVA (Analisis Varians)
ANOVA tidak melibatkan analisis hubungan antara dua atau lebih variabel secara eksplisit. Melainkan memeriksa apakah dua atau lebih sampel dari populasi berbeda memiliki mean yang sama. Misalnya, perhatikan hasil ujian yang diadakan untuk suatu kelas di sekolah. Meskipun pengujiannya berbeda, performanya mungkin sama dari kelas ke kelas. Salah satu metode untuk memverifikasi ini adalah dengan membandingkan sarana setiap kelas. ANOVA atau ANalysis Of Variance memungkinkan hipotesis ini untuk diuji. Pada dasarnya, ANOVA dapat dianggap sebagai perpanjangan dari uji-t, di mana mean dari dua sampel yang diambil dari dua populasi dibandingkan.
Ide dasar ANOVA adalah untuk 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 sampel atau lebih 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 adalah dua versi dari General Linear Model (GLM). ANOVA didasarkan pada variabel prediktor kategorik, sedangkan regresi didasarkan pada variabel prediktor kuantitatif.
• Regresi adalah teknik yang lebih fleksibel, dan digunakan dalam peramalan dan prediksi sedangkan ANOVA digunakan untuk membandingkan persamaan dua atau lebih populasi.
