KUIS MULTIVARIAT

MANOVA digunakan ketika:

• Ada satu variabel dependen

• Ada dua atau lebih variabel dependen

• Semua variabel berskala ordinal

• Tidak ada variabel independen

Dalam MANOVA, Box’s M digunakan untuk:

• Menguji korelasi antar variabel

• Menguji homogenitas kovarians

• Menguji signifikansi model

• Menguji normalitas data

Analisis diskriminan paling sesuai untuk:

• Memprediksi variabel numerik

• Mengelompokkan data tanpa label

• Memprediksi kelas berdasarkan prediktor

• Menguji hubungan kausal

Linear Discriminant Analysis (LDA) mengasumsikan:

• Varians antar kelompok berbeda

• Kelas tidak saling eksklusif

• Kovarians antar kelompok sama

• Semua data harus berskala ordinal

Jika asumsi LDA tidak terpenuhi, alternatif yang tepat adalah:

• MANOVA

• PCA

• QDA (Quadratic Discriminant Analysis)

• ANOVA

Fungsi diskriminan bertujuan untuk:

• Mengurangi jumlah observasi

• Memprediksi nilai kontinu

• Memisahkan kelompok berdasarkan kombinasi variabel prediktor

• Menggabungkan semua variabel dependen

MANOVA bisa diubah menjadi ANOVA jika:

• Hanya ada satu kelompok

• Hanya ada satu variabel dependen

• Tidak ada interaksi antar prediktor

• Semua data ordinal

Pada QDA, matriks kovarians:

• Dianggap sama antar kelas

• Diabaikan sepenuhnya

• Diestimasi terpisah untuk tiap kelas

• Digabungkan menjadi satu rata-rata

Asumsi homogenitas kovarians diuji dengan

• Dianggap sama antar kelas

• Diabaikan sepenuhnya

• Terpisah untuk tiap kelas

• Digabungkan menjadi satu rata-rata

MANOVA dua arah menguji:

• Dua variabel dependen

• Dua kelompok

• Dua faktor independen dan interaksinya terhadap >1 dependen

• Dua hasil prediksi