Analysis of Covariance (ANCOVA), Ini Penjelasan Lengkapnya
Populix

Analysis of Covariance (ANCOVA), Ini Penjelasan Lengkapnya

2 tahun yang lalu 3 MENIT MEMBACA

Analysis of Covariance (ANCOVA) atau analisis kovarian merupakan bentuk lanjutan dari Analysis of Variance (ANOVA) atau analisis varian.

Melansir laman Research Connections, ANOVA digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata dua kelompok atau lebih, sedangkan ANCOVA menghilangkan pengaruh satu atau lebih variabel kontinu sebelum menguji perbedaan kelompok.

Apa Itu Analysis of Covariance (ANCOVA)?

Analysis of Covariance adalah
Source: Freepik

Analisis kovarian adalah metode untuk membandingkan kumpulan data yang terdiri dari dua variabel (perlakuan dan efek, dengan variabel efek disebut “variat”) ketika variabel ketiga (disebut “kovarian”) ada.

Kovarian ini dapat diukur, tetapi tidak dapat dikontrol dan mempunyai pengaruh yang pasti terhadap variabel yang diteliti. Dengan kata lain, analisis kovarian memberikan jenis kontrol statistik tidak langsung, yang memungkinkan kita meningkatkan ketepatan penelitian dan menghilangkan potensi sumber bias.

Di sisi lain, mengutip Statisticshowto, ANCOVA merupakan perpaduan antara analisis varian (ANOVA) dan regresi. Hal ini mirip dengan ANOVA faktorial, yang dapat memberi tahu Anda informasi tambahan apa yang dapat Anda peroleh dengan mempertimbangkan satu variabel independen pada satu waktu, tanpa pengaruh variabel lain.

Ini dapat digunakan sebagai:

  • Perpanjangan regresi berganda untuk membandingkan beberapa garis regresi
  • Perpanjangan analisis varian

Meskipun ANCOVA biasanya digunakan ketika terdapat perbedaan kelompok dasar, ANCOVA juga dapat digunakan dalam analisis pre-test/post-test ketika regresi terhadap mean memengaruhi pengukuran post-test Anda.

Teknik ini juga umum digunakan dalam penelitian noneksperimental (misalnya survei) dan eksperimen semu (ketika peserta penelitian tidak dapat ditugaskan secara acak). Namun, penerapan ANCOVA khusus ini tidak selalu direkomendasikan.

Baca juga: Ekstrapolasi: Definisi serta Metode yang Umum Dipakai

ANCOVA sebagai Perpanjangan Regresi Berganda

Ketika digunakan sebagai perpanjangan dari regresi berganda, ANCOVA dapat menguji semua garis regresi untuk melihat mana yang memiliki titik potong Y yang berada selama kemiringan semua garis sama.

Seperti analisis regresi, ANCOVA memungkinkan Anda melihat bagaimana pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. ANCOVA menghilangkan pengaruh kovariat, yaitu variabel yang tidak ingin Anda pelajari.

ANCOVA sebagai Perpanjangan ANOVA

Sebagai perpanjangan dari ANOVA, ANCOVA dapat digunakan dalam dua cara, yakni:

  1. Untuk mengontrol kovariat (biasanya kontinu atau variabel pada skala tertentu) yang bukan fokus utama penelitian Anda.
  2. Untuk mempelajari kombinasi variabel kategorikal dan kontinu, atau variabel dalam skala sebagai prediktor. Dalam hal ini, kovariat adalah variabel yang diminati (bukan variabel yang ingin Anda kendalikan).

Baca juga: Tabulasi Silang: Definisi, Manfaat, hingga Contoh

Asumsi untuk Analysis of Covariance (ANCOVA)

analysis of covariance (ancova)
Source: Freepik

Asumsi Analysis of Covariance (ANCOVA) pada dasarnya sama dengan asumsi ANOVA. Cek apakah hal berikut ini benar sebelum menjalankan pengujian:

  • Variabel independen (minimal dua) harus berupa variabel kategori.
  • Variabel terikat dan kovariat harus berupa variabel kontinu (diukur dengan skala internal atau skala rasio).
  • Pastikan observasi bersifat independen.

Perangkat lunak biasanya dapat memeriksa asumsi berikut.

  • Normalitas: variabel terkait harus kira-kira normal untuk setiap kategori variabel bebas.
  • Data harus menunjukkan homogenitas varian.
  • Variabel kovariat dan variabel terikat (pada setiap tingkat variabel bebas) harus behubungan secara linier.
  • Data Anda harus homoskedastis dari Y untuk setiap nilai X.
  • Kovariat dan variabel independen tidak boleh berinteraksi. Dengan kata lain, harus ada homogenitas lereng regresi.

***

Baca juga: Asosiasi: Definisi hingga Jenis dalam Penelitian

Analysis of Covariance (ANCOVA) adalah alat analisis yang sangat berguna dalam penelitian survei online, termasuk saat menggunakan platform survei online Poplite by Populix.

Dengan menggunakan ANCOVA, peneliti dapat mengidentifikasi dan mengukur pengaruh variabel-variabel yang relevan sehingga memungkinkan mereka mendapatkan wawasan mendalam yang lebih akurat dan bermanfaat dari data survei yang dikumpulkan melalui Poplite by Populix.

Adanya kombinasi yang tepat antara teknologi survei online dan analisis statistik yang canggih, Poplite by Populix dan Analysis of Covariance (ANCOVA) membantu peneliti untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan efektif berdasarkan data survei.

Poplite by Populix

Baca juga: Structural Equation Modeling: Definisi serta Jenisnya

Artikel Terkait
Potensi Tren Peningkatan Produk Makanan Organik di Indonesia 
Kondisi Produk Makanan Organik di Indonesia Potensi produk makanan organik global diprediksi mencapai USD 546,97 juta pada 2032 mendatang dengan compound annual growth rate (CAGR) 11,6% dari 2023-2032. Dengan segala kekayaan alamnya, Indonesia memiliki keunggulan dari sisi lahan pertanian subur yang mendukung potensi ekspor produk hasil bumi organik seperti buah-buahan dan rempah-rempah. Data Badan Pusat […]
Cross Selling: Pengertian, Penerapan & Bedanya dari Up Selling
Tahukah Anda apa itu cross selling? Cross selling adalah salah satu teknik dan strategi pemasaran jitu. Cross selling umumnya diaplikasikan dalam situs penjualan online dengan mempelajari algoritma kebutuhan konsumen. Sederhananya, cross selling adalah teknik memikat konsumen agar membeli produk tambahan yang sesuai dengan barang kebutuhan awal mereka. Untuk mengetahui apa itu cross selling dan contohnya […]
Structural Equation Modeling (SEM): Definisi hingga Jenisnya
Data survei dalam ilmu sosial, perilaku, kesehatan, dan lainnya, sering kali memiliki banyak variabel. Nah, structural equation modeling adalah sebuah ‘alat’ yang biasanya digunakan untuk menganalisis data itu. Melansir situs Frontiers, dengan jumlah partisipan yang cukup, structural equation modeling (SEM) memungkinkan peneliti dengan mudah menyusun dan menguji secara andal hubungan hipotesis antara konstruksi teoretis serta […]