Tutorial Analisis Mann Whitnay di R Studio beserta Sintax

Tutorial Analisis Mann Whitnay di R Studio beserta Sintax sebagai berikut:

LAGI BUTUH JASA ANALISIS DATA TERPERCAYA? WhatsApp Kami 

 

Analisis Mann-Whitney adalah uji statistik non-parametrik yang digunakan untuk membandingkan dua kelompok independen yang tidak terdistribusi secara normal. Dalam konteks R Studio, Anda dapat menggunakan fungsi wilcox.test() untuk melakukan uji Mann-Whitney. Berikut adalah tutorial langkah-demi-langkah untuk melakukan analisis Mann-Whitney di R Studio:

1. Memasukkan Data

Pastikan Anda telah memasukkan data Anda ke dalam R Studio. Anda dapat mengimpor data dari berbagai sumber, seperti file CSV atau data frame yang sudah ada.

R
# Contoh membaca data dari file CSV
data <- read.csv("nama_file.csv")

# Tampilkan struktur data untuk memastikan data telah dimuat dengan benar
str(data)

2. Melakukan Uji Mann-Whitney

Gunakan fungsi wilcox.test() untuk melakukan uji Mann-Whitney. Misalkan kita memiliki dua kelompok data, yaitu group1 dan group2:

R
# Misal kita memiliki dua kelompok data: group1 dan group2
group1 <- data$variable1
group2 <- data$variable2

# Lakukan uji Mann-Whitney
result <- wilcox.test(group1, group2)

# Tampilkan hasil uji
print(result)

3. Interpretasi Hasil

Hasil uji Mann-Whitney akan memberikan beberapa informasi, termasuk nilai U, nilai p, dan estimasi efek ukuran (W). Perhatikan nilai p untuk menentukan apakah perbedaan antara dua kelompok signifikan secara statistik. Sebagai contoh:

R
# Menampilkan hasil uji Mann-Whitney
print(result)

# Interpretasi hasil
if (result$p.value < 0.05) {
  cat("Terdapat perbedaan signifikan antara dua kelompok.\n")
} else {
  cat("Tidak terdapat perbedaan signifikan antara dua kelompok.\n")
}

Catatan Tambahan:

• Pastikan data Anda memenuhi asumsi untuk uji Mann-Whitney.
• Anda dapat menggantikan group1 dan group2 dengan variabel sesuai dengan struktur data Anda.
• Sesuaikan pengaturan signifikansi (biasanya 0.05) sesuai dengan kebutuhan Anda.

Pastikan juga untuk membaca dokumentasi resmi R dan fungsi wilcox.test() untuk memahami opsi tambahan yang dapat disesuaikan dengan analisis Anda.