Skip navigation

Uji asumsi, suatu uji yang harus dipenuhi sebelum melakukan suatu alat analisis. Misalnya dalam regresi dan perancangan percobaan. Setidaknya ada 3 asumsi yang harus dipenuhi dalam GLM, kenormalan, kehomogenan, dan kebebasan galat. Kenormalan sisaan dibutuhkan dalam pengujian hipotesis. Valid atau ga’ nya suatu uji hipotesis tergantung sama uji kenormalan ini. Inget kan, klo uji F itu berasal dari sebaran normal. Asumsi yang kedua yaitu kehomogenan, ketidakhomogenan ragam sisaan akan menyebabkan penduga parameter mempunyai ragam yang tidak minimum. Asumsi yang ketiga yaitu kebebasan sisaan, ketidakbebasan ragam mempunyai dampak yang sama dengan ketidakhomogenan ragam sisaan yaitu berkurangnya presisi penduga. Walaupun pendugaan parameter tetap tidak bias, namun uji asumsi ini penting dan harus dipenuhi.

Teringat sering kali ada yang minta diolahkan data ataupun hanya mengerjakan tugas, uji asumsi kerap kali terlupakan, terutama dalam perancangan percobaan. Pernah dulu ada seseorang yang minta diolahkan datanya dengan uji ANOVA. Saya pernah bilang ke orang itu kalau harus ada uji asumsi yang harus dipenuhi jika menggunakan ANOVA, tapi dia tidak mau ribet dan mengabaikan asumsi tersebut. Pernah juga ada yang minta dicarikan uji lanjut pada perancangan percobaan, uji asumsi pun diabaikan….

Tadi pagi, ada lagi yang mau konsultasi tentang perancangan percobaan. Orang yang satu ini berbeda dengan orang yang sering minta bantuan terutama tentang perancangan percobaan. Dia malah telah menguji asumsinya dan ternyata asumsi kenormalan itu tidak dipenuhi. Wah, jarang sekali peneliti yang bukan dari
Departemen Statistika menanyakan tentang uji asumsi. Segera saja saya coba lakukan pengujian asumsi untuk melihat apa benar asumsinya tidak dipenuhi? Ternyata memang benar tidak terpenuhi, segera saja dilakukan transformasi terhadap peubah respon. Pertama-tama saya mencoba melakukan transformasi Box-Cox untuk mencari nilai Lambda yang optimal, ternyata masih belum normal sisaannya. Lalu saya mencoba lagi transformasi lainnya, tapi tetap tidak normal. Bingung, harus diapakan data ini. Apa boleh dibuang data pencilannya. Setelah bertanya ke dosen, data pencilan boleh dibuang. Akhirnya ada solusi, mudah-mudahan berhasil.

Bagaimana jika kita mengabaikan asumsi? Dosakah? Apakah itu termasuk manipulasi?

Iklan

5 Comments

  1. kalo asumsi diabaikan model yang didapatkan bias dong…

  2. tergantung asumsi apa yang dilanggar…

  3. permisi mnta tolong tanya..
    saya ingin melakukan survival analysis metode cox regresi,,
    asumsi2 ap yg harus terpenuhi???
    mohon bantunanya…

  4. Assalamualaikum..
    aduh jadi takut ne… penelitian ku juga uji asumsinya tidak terpenuhi, takut gimana ya? kebetulan aku pake uji Levene’s test, bingung banget, takut besok pas ujian akhir ditanyai itu aku harus jawab gimana?? Hics…hics…
    minta tolong sarannya di email aja, trimakasih…

    • waalaikumsalam..
      klo asumsi tidak terpenuhi coba dulu ditransformasi peubahnya,, biasanya transformasi Box-cox atau transformasi2 lainnya. Perlu dilihat juga apa yang menyebabkan asumsi tersebut tidak dipenuhi. Nah jika tujuannya hanya menduga parameter,maka pelanggaran asumsi tidak terlalu penting.


Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

%d blogger menyukai ini: