Analisis statistik untuk membandingkan tiga atau lebih kumpulan data bergantung pada jenis data yang dikumpulkan. Setiap uji statistik memiliki asumsi-asumsi tertentu yang harus dipenuhi agar pengujian dapat bekerja dengan baik. Juga, aspek data apa yang akan Anda bandingkan akan memengaruhi pengujian. Misalnya, jika masing-masing dari tiga kumpulan data memiliki dua atau lebih pengukuran, Anda memerlukan jenis uji statistik yang berbeda.
ANOVA
Salah satu uji statistik yang lebih umum untuk tiga atau lebih kumpulan data adalah Analisis Varians, atau ANOVA. Untuk menggunakan tes ini, data harus memenuhi kriteria tertentu. Pertama, data harus numerik. Data ordinal - seperti peringkat skala 5 poin, yang disebut skala Likert - bukan data numerik, dan ANOVA tidak akan menghasilkan hasil yang akurat jika digunakan dengan data ordinal. Kedua, data harus terdistribusi secara normal dalam kurva lonceng. Jika asumsi ini terpenuhi, uji ANOVA dapat digunakan untuk menganalisis varians dari satu variabel dependen di tiga atau lebih sampel atau kumpulan data. Ingat, variabel terikat adalah faktor yang Anda ukur dalam penelitian.
MANOVA
Dalam kasus di mana asumsi untuk ANOVA terpenuhi tetapi Anda ingin mengukur lebih dari satu variabel dependen, Anda memerlukan Analisis Varians Multivariat, atau MANOVA. Variabel dependen adalah faktor yang Anda ukur dan ingin Anda periksa. Variabel independen atau variabel mempengaruhi variabel dependen. Misalnya, asumsikan Anda mengukur efek olahraga berat pada tekanan darah, penurunan berat badan, dan detak jantung. Variabel bebasnya adalah olahraga, dan variabel terikatnya adalah tekanan darah, penurunan berat badan dan detak jantung. Dalam situasi ini, Anda akan menggunakan MANOVA. Tes statistik ini sangat rumit untuk dihitung dan akan membutuhkan penggunaan komputer dan perangkat lunak khusus.
Statistik Inferensial Non-Parametrik
Ada banyak tes non-parametrik yang berbeda, tetapi umumnya statistik non-parametrik digunakan ketika data ordinal dan/atau tidak terdistribusi normal. Uji non parametrik meliputi uji tanda, uji chi-kuadrat dan uji median. Tes ini sering digunakan ketika Anda menganalisis data survei di mana responden harus menilai pernyataan yang berbeda; misalnya, skala "sangat tidak setuju, tidak setuju, setuju, sangat setuju" akan memenuhi syarat sebagai data ordinal. Tes-tes ini seringkali mudah dihitung dengan tangan meskipun spreadsheet membantu.
Statistik deskriptif
Selain pengujian inferensial, Anda juga dapat menggunakan statistik deskriptif sederhana untuk memberikan tampilan kumpulan data yang cepat dan sederhana. Anda dapat melaporkan rata-rata, deviasi standar, dan persentase untuk masing-masing dari tiga kumpulan data. Statistik deskriptif membantu memberikan tampilan cepat pada data tetapi tidak dapat digunakan untuk menarik kesimpulan. Misalnya, jika salah satu dari tiga kumpulan data memiliki variabel yang 20 persen lebih tinggi dari dua kumpulan data lainnya, Anda tidak dapat mengatakan bahwa perbedaannya adalah "signifikan secara statistik" tanpa menggunakan beberapa uji statistik inferensial, seperti ANOVA, MANOVA atau uji non-parametrik.
