Ada banyak data yang berasal dari proyek penelitian apa pun, beberapa di antaranya berharga dan beberapa di antaranya tidak. Menemukan sesuatu yang baru, tak terduga, atau membingungkan dalam penelitian dapat dengan cepat menjadi hal yang luar biasa.
Terkadang Anda bisa keluar jalur ketika berada di bawah tekanan untuk memenuhi tenggat waktu. Hindari mengkhawatirkan hasil yang tidak disengaja tersebut setelah penelitian Anda selesai dengan mengecualikannya dari pertimbangan.
Dalam analisis post-hoc, Anda tidak menganalisis setiap hasil acak dari sebuah eksperimen. Penting untuk mencari pola ketika Anda mengamati sesuatu yang memerlukan pengamatan lebih dekat dan studi lebih lanjut untuk membantu Anda lebih memahami konsepnya.
Setelah analisis post-hoc, informasi lebih lanjut dapat diperoleh dan menggali lebih dalam ke dalam basis subjek Anda. Mari kita lihat lebih dekat analisis post hoc.
Analisis post-hoc: apa itu?
Dalam bahasa Latin, post hoc berarti "setelah ini," yaitu menganalisis data eksperimen setelahnya.
Tujuan dari analisis post-hoc adalah untuk menemukan pola setelah penelitian selesai, dan untuk menemukan hasil yang bukan merupakan tujuan utama. Dengan demikian, semua analisis yang dilakukan setelah eksperimen selesai yang tidak direncanakan sebelumnya dianggap sebagai analisis post-hoc.
Data yang telah dikumpulkan digunakan dalam studi post-hoc. Para peneliti menganalisis data ini untuk mengembangkan tujuan baru, yang tidak ada dalam desain eksperimen. Oleh karena itu, studi post hoc dapat dilakukan pada data agregat dari percobaan sebelumnya.
Proses melakukan analisis post-hoc sering kali terbebani oleh waktu, tetapi menawarkan sejumlah keuntungan. Untuk mengungkap informasi yang berharga, gunakan kehati-hatian yang wajar dan jangan melebih-lebihkan hasil yang tidak terduga. Hal ini bisa jadi merupakan tanda dari sesuatu yang signifikan, bahkan jika hal tersebut merupakan kejadian yang kebetulan.
Analisis post hoc berguna ketika menyelidiki tingkat kesalahan, menilai signifikansi hipotesis, atau menentukan apakah hipotesis tersebut signifikan secara statistik.
Melakukan beberapa uji coba atau menyimpang dari jalur utama penelitian Anda akan meningkatkan risiko kesalahan dan positif palsu. Di sinilah post hoc memainkan peran kunci. Bagaimana tepatnya cara kerjanya?
Analisis post-hoc: bagaimana cara kerjanya?
Masih memungkinkan untuk mendapatkan wawasan yang berharga dari data meskipun tujuan utama tidak tercapai. Mungkin efek samping obat dan data tentangnya. Atau obat lain yang serupa mungkin juga layak untuk diuji.
Tujuan dari analisis post-hoc adalah untuk menjawab pertanyaan setelah penelitian selesai, sebuah tujuan yang belum dinyatakan dalam penelitian.
Untuk menentukan dari mana perbedaan itu berasal, uji post hoc digunakan setelah menemukan hasil yang signifikan secara statistik. Uji post hoc dapat digunakan untuk menilai perbedaan di antara beberapa kelompok sekaligus menghindari kesalahan eksperimen. Beberapa uji post hoc telah diformulasikan, dan sebagian besar memberikan hasil yang serupa.
Ada beberapa jenis uji post hoc yang berbeda
Data yang dikumpulkan selama penelitian atau uji klinis dapat dianalisis untuk mendeteksi pola dan faktor yang berbeda. Tes post hoc yang paling umum adalah:
- Prosedur Bonferroni: Dimungkinkan untuk melakukan beberapa uji statistik pada saat yang sama dengan menggunakan koreksi perbandingan berganda post hoc ini.
- Uji rentang ganda (MRT) Duncan yang baru: Uji Rentang Berganda Duncan akan mengidentifikasi pasangan rata-rata (dari setidaknya tiga) yang berbeda.
- Uji Perbandingan Berganda Dunn: Ini adalah analisis post hoc yang dijalankan setelah ANOVA, sebuah uji non-parametrik yang tidak mengasumsikan data Anda mengikuti distribusi tertentu.
- Fisher's Least Significant Difference (LSD): Menentukan apakah dua rata-rata berbeda secara statistik.
- Prosedur Holm-Bonferroni: Uji Bonferroni berurutan dari Holm membuat beberapa perbandingan menjadi tidak terlalu ketat.
- Dengan menggunakan Newman-Keuls, seseorang dapat mengidentifikasi sampel yang memiliki rata-rata yang berbeda satu sama lain. Newman-Keuls membandingkan pasangan rata-rata dengan menggunakan nilai kritis yang berbeda. Hasilnya, perbedaan yang signifikan lebih mungkin ditemukan.
- Metode Rodger: Metode statistik ini digunakan untuk mengevaluasi data penelitian secara post hoc setelah analisis 'multivariat'.
- Metode Scheffé: Dalam metode Scheffe, statistik uji disesuaikan secara berbeda tergantung pada jumlah perbandingan yang dibuat.
- Uji Tukey: Uji Tukey menentukan apakah sampel Anda terdiri dari kelompok-kelompok yang berbeda satu sama lain. Setiap nilai rata-rata dibandingkan dengan nilai rata-rata semua kelompok lain menggunakan "Perbedaan Signifikan Jujur", yang menunjukkan seberapa jauh perbedaan antara kelompok-kelompok tersebut.
- Koreksi Dunnett: Uji post hoc ini membandingkan rata-rata. Berbeda dengan Tukey, uji ini membandingkan setiap nilai dengan nilai kontrol.
- Prosedur Benjamini-Hochberg (BH): Hasil yang signifikan hanya akan terjadi secara kebetulan jika Anda melakukan banyak tes. Tingkat penemuan yang salah diperhitungkan oleh uji post hoc ini.
Tidak ada yang bisa mengalahkan karya visual tanpa cela yang menyampaikan pesan yang kompleks
Ya, benar, dengan bantuan visual, akan jauh lebih mudah untuk menempatkan konsep yang paling sulit ke dalam perspektif. Di era visual, tidak mengherankan jika Anda mungkin bisa memahami fisika kuantum dengan cara yang jauh lebih sederhana karena keefektifan grafis.
Apakah Anda bertanya-tanya bagaimana cara memulainya? Mengapa harus khawatir jika Anda memiliki grafik di ujung jari Anda! Bersama kami, Anda dapat memilih lebih dari seribu ilustrasi di galeri kami, dan membuat poster menggunakan pembuat poster pintar yang kami kembangkan untuk Anda. Manfaatkan keahlian tim kami yang berbakat dan sesuaikan dengan kebutuhan Anda. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi halaman situs web.
Berlangganan buletin kami
Konten eksklusif berkualitas tinggi tentang visual yang efektif
komunikasi dalam sains.