Bulan ini saya beberapa kali memberikan konsultasi tentang pemilihan teknik statistik yang tepat untuk penelitian eksperimen. Berbagai macam desain experimen seperti one shot case study, pretest postest control design, randomized control trial (RCT) dan sebagainya dipilih untuk dilakukan penelitian.
Pertanyaan yang dilontarkan cukup bervariasi, mulai dari belum mengetahui sama sekali, salah konsep, cukup mengetahui atau sekedar konfirmasi/second opinion. Menarik untuk saya bahas di sini adalah tentang salah konsep dalam memahami "way" dalam anova.
Dari hasil diskusi tersebut dapat saya simpulkan bahwa kesalahan yang sering membuat kacau adalah memahami "way" sebagai jumlah kelompok dalam eksperimen. Sebagai contoh, seorang peneliti akan melakukan penelitian efektivitas pembunuh jentik nyamuk dengan tiga kelompok yakni: kontrol, perlakuan 1 (konsentrasi 10%) dan perlakuan 2 (konsentrasi 20%). Dengan desain seperti ini, orang sering menyebut bahwa teknik analisis data yang digunakan adalah three way anova, karena ada tiga kelompok dalam penelitiannya. Pendapat itu tentu saja salah karena konsep "way" dikaitkan dengan faktor/jenis perlakuan/intervensi yang diberikan, bukan pada jumlah kelompok dalam penelitian.
Oleh karena itu, pada contoh kasus di atas, teknik analisis yang tepat adalah one way anova. Alasannya adalah karena hanya ada satu jenis perlakuan yang diberikan yakni konsentrasi (kontrol, 10%, 20%). Demikian juga dengan desain eksperimen yang lain seperti RCT, RPT, RBD dan sebagainya kita hanya perlu mengidentifikasikan berapa jenis perlakuan/intervensi yang diberikan terhadap obyek.
