METODOLOGI PENELITIAN KUANTITATIF REVIEW ARTIKEL 17-PERTEMUAN 14

  METODOLOGI PENELITIAN KUANTITATIF

REVIEW ARTIKEL 17-PERTEMUAN 14

Allysa Hafsah Hafidhah | 250321826598 | Offering A25

Topik : Statistik 7. Analisis Varian (MANOVA) dan Non Parametrik yang Relevan²⁾

Judul Artikel: Recommendations for Analysis of Repeated-Measures Designs: Testing and Correcting for Sphericity and Use of MANOVA and Mixed Model Analysis

Penulis : Richard A. Armstrong

(DOI: https://doi.org/10.1111/opo.12399)  

Tahun Terbit : 2017

A. Tujuan Penelitian

Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengevaluasi praktik analisis yang digunakan dalam penelitian-penelitian optometri yang melibatkan desain repeated-measures, yaitu desain eksperimen di mana setidaknya satu variabel adalah faktor within-subject. Penelitian ini bertujuan untuk meninjau seberapa sering desain ini digunakan dalam literatur optometrik, sejauh mana peneliti memperhatikan masalah sphericity (kesamaan varians perbedaan antar pasangan mean), serta untuk membandingkan efektivitas dan kecocokan antara tiga metode analisis statistik utama: Repeated Measures ANOVA (RM-ANOVA), Multivariate ANOVA (MANOVA), dan Mixed Model Analysis (MMA). Selain itu, artikel ini memberikan panduan bagi peneliti dalam memilih metode analisis yang paling tepat untuk desain penelitian berulang.

B. Metode Penelitian

Penulis menggunakan metode content analysis dengan meninjau artikel-artikel yang diterbitkan dalam tiga jurnal optometri utama yaitu, Ophthalmic and Physiological Optics (OPO), Optometry and Vision Science (OVS), dan Clinical and Experimental Optometry (CXO) selama periode 2003 hingga 2015. Sebanyak 193 artikel ditinjau, dan penulis mencatat apakah data dalam setiap artikel dianalisis menggunakan RM-ANOVA, MANOVA, atau MMA. Penulis juga melakukan pencarian tambahan dengan kata kunci seperti “Mauchly’s test”, “Greenhouse-Geisser”, dan “Huynh-Feldt” untuk mengidentifikasi artikel yang menguji dan memperbaiki masalah sphericity. Hasil tinjauan ini dilengkapi dengan contoh analisis menggunakan data fiktif untuk menunjukkan bagaimana masing-masing metode bekerja dan perbandingan hasil di antara mereka.

C. Hasil Penelitian

Hasil menunjukkan bahwa dari total 193 artikel, sebanyak 66% menggunakan desain repeated-measures. Dari jumlah tersebut, 59% menggunakan RM-ANOVA, 8% menggunakan MANOVA, dan 33% menggunakan MMA. Terdapat tren peningkatan signifikan dalam penggunaan MMA sejak tahun 2009/2010, menunjukkan adanya pergeseran ke arah metode yang lebih kompleks dan fleksibel. Namun, banyak artikel yang masih menggunakan RM-ANOVA tanpa menguji asumsi sphericity menggunakan Mauchly’s test atau melakukan koreksi dengan metode Greenhouse-Geisser atau Huynh-Feldt. Hasil simulasi yang dilakukan penulis menunjukkan bahwa pelanggaran terhadap asumsi sphericity dapat menyebabkan kesimpulan yang salah. Analisis perbandingan juga menunjukkan bahwa MANOVA memberikan perlindungan yang lebih baik terhadap pelanggaran sphericity, sementara MMA lebih unggul untuk desain yang tidak seimbang atau memiliki data hilang (missing data).

D. Implikasi dan Rekomendasi Penelitian Lanjutan

Implikasi dari penelitian ini sangat penting bagi peneliti di bidang optometri dan ilmu visual, karena menunjukkan bahwa kesalahan dalam pemilihan metode analisis statistik dapat mengarah pada interpretasi hasil yang keliru. Armstrong merekomendasikan agar peneliti menggunakan MANOVA ketika desain eksperimen seimbang dan tanpa data hilang, karena metode ini lebih tangguh terhadap pelanggaran asumsi sphericity. Sebaliknya, untuk desain yang kompleks atau memiliki data hilang, Mixed Model Analysis (MMA) direkomendasikan karena fleksibilitasnya yang lebih tinggi. Namun, penulis menekankan bahwa MMA memerlukan pemahaman statistik yang lebih mendalam serta ukuran sampel yang memadai. Penelitian lanjutan disarankan untuk mengembangkan panduan praktis dan perangkat lunak yang memudahkan penerapan MMA dalam penelitian optometri dan bidang lain yang menggunakan desain longitudinal.

E. Novelty

Kebaruan artikel ini terletak pada upayanya untuk menyatukan praktik terbaik dalam analisis desain repeated-measures dengan membandingkan tiga metode utama (RM-ANOVA, MANOVA, dan MMA) secara sistematis dalam konteks penelitian optometri. Sebelumnya, sebagian besar penelitian hanya menggunakan RM-ANOVA sebagai metode standar tanpa mempertimbangkan asumsi sphericity atau potensi data yang tidak seimbang. Penelitian terdahulu (misalnya Winer, 1962; Howell, 2002; Fitzmaurice et al., 2004) lebih berfokus pada teori umum analisis variansi atau penerapan dalam bidang lain seperti psikologi dan biostatistik. Sementara itu, Armstrong memperbarui dan menyesuaikan pendekatan ini untuk bidang optometri, memberikan bukti empiris dari literatur terkini, serta menawarkan pedoman konkret tentang kapan setiap metode harus digunakan. Dengan demikian, penelitian ini menjadi kontribusi penting dalam memperbaiki praktik analisis statistik di bidang optometri dan ilmu penglihatan.