Metode Analisis Multivariasi


Metode Analisis Multivariasi
     

Metode analisis multivariat digunakan dalam evaluasi dan pengumpulan data statistik untuk memperjelas dan menjelaskan hubungan antara berbagai variabel yang terkait dengan data.

Pengujian multivariasi selalu digunakan ketika lebih dari tiga variabel dilibatkan dan konteks konten mereka tidak jelas. Tujuannya adalah untuk mendeteksi struktur, dan untuk memeriksa data untuk struktur.

Metode analisis multivariasi dapat digunakan untuk meningkatkan kegunaan situs web secara sistematis. Meskipun pengujian A / B selalu mengisolasi hanya satu laman web, metode multivariasi menunjukkan hubungan dan interaksi beberapa elemen dalam laman web. Signifikansi tergantung pada yang dan berapa banyak elemen dari situs web yang digunakan. Semua elemen situs web yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan situs web melalui antarmuka pengguna umumnya dianggap variabel. Ini termasuk khususnya yang berdampak pada tingkat konversi.

Informasi Umum

Awalnya, tes multivariat dan metode analisis digunakan dalam statistik untuk mengungkap hubungan kausal. Karena perhitungan manual sangat kompleks, metode ini hanya bisa diterapkan di bidang aplikasi lain dengan pengembangan perangkat keras dan perangkat lunak yang sesuai. Metode analisis multivariasi digunakan dalam berbagai bidang:

  • Linguistik, Ilmu Pengetahuan Alam, dan Kemanusiaan
  • Ekonomi, asuransi, dan jasa keuangan
  • Penambangan data, data besar dan database relasional

Analisis multivariat biasanya dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak untuk menangani sejumlah besar data dan untuk memantau variabel yang diubah dalam aplikasi praktis seperti tes kegunaan. Namun, tes multivariasi juga dapat memberikan kontribusi yang signifikan untuk meningkatkan keramahan pengguna dalam skala yang lebih kecil.

Jenis metode analisis multivariat

Metode multivariasi dapat dibagi menurut aspek yang berbeda. Pertama-tama, mereka dibedakan berdasarkan apakah tujuannya adalah untuk menemukan struktur dalam kombinasi data, atau apakah data harus diperiksa dengan struktur tertentu. struktur Metode penentuan struktur meliputi:

  • Analisis faktor: Mengurangi struktur ke data yang relevan dan variabel individu. Studi faktor fokus pada variabel yang berbeda, sehingga mereka dibagi lagi menjadi analisis komponen utama dan analisis korespondensi. Misalnya: Elemen situs web mana yang memiliki pengaruh terbesar terhadap perilaku pembelian?
  • Analisis Cluster: Pengamatan secara grafis ditugaskan untuk kelompok variabel individu dan diklasifikasikan berdasarkan ini. Hasilnya adalah kelompok dan segmen, seperti jumlah pembeli produk tertentu, yang berusia antara 35 dan 47 tahun dan memiliki pendapatan tinggi.

Prosedur peninjauan struktural meliputi, antara lain,:

  • Analisis Regresi: Menyelidiki pengaruh dua jenis variabel satu sama lain. Variabel dependen dan nondependen dibicarakan. Yang pertama disebut variabel penjelas, sedangkan yang kedua adalah variabel penjelas. Yang pertama menggambarkan keadaan sebenarnya berdasarkan data, yang kedua menjelaskan data ini dengan cara hubungan ketergantungan antara dua variabel. Dalam praktiknya, beberapa perubahan elemen halaman web sesuai dengan variabel independen, sedangkan efek pada tingkat konversi akan menjadi variabel dependen.
  • Analisis varians: Menentukan pengaruh beberapa atau variabel individu pada kelompok dengan menghitung rata-rata statistik. Di sini Anda dapat membandingkan variabel-variabel dalam suatu kelompok dan juga kelompok-kelompok yang berbeda, tergantung pada di mana penyimpangan diasumsikan. Misalnya: Grup mana yang paling sering mengklik tombol ‘Beli Sekarang’ di keranjang belanja Anda?
  • Analisis diskriminan: Digunakan dalam konteks analisis varians untuk membedakan antara kelompok yang dapat dijelaskan oleh karakteristik yang mirip atau identik. Misalnya, dengan variabel mana perbedaan kelompok pembeli berbeda?

Contoh

Pengujian multivariasi dari suatu halaman web dapat disajikan dengan cara yang disederhanakan berikut ini. Elemen seperti judul, penggoda, gambar, tetapi juga tombol, ikon atau warna latar belakang memiliki efek yang berbeda pada perilaku pengguna. Berbagai varian elemen diuji. Tes awalnya akan mengidentifikasi elemen-elemen ini dan menunjukkan kepada pengguna yang berbeda elemen yang dirancang berbeda. Tujuannya adalah untuk mendapatkan data tentang efek perubahan dalam hal tingkat konversi atau faktor lain seperti waktu retensi, rasio pentalan atau perilaku gulir dibandingkan dengan set elemen lainnya.

Signifikansi untuk kegunaan

Sebagai metode kuantitatif, analisis multivariat adalah salah satu metode yang paling efektif untuk menguji kegunaan. Pada saat yang sama, ini sangat rumit dan terkadang membutuhkan banyak biaya. Perangkat lunak dapat digunakan untuk membantu, tetapi tes seperti itu jauh lebih kompleks daripada tes A / B dalam hal desain studi. Keuntungan yang menentukan terletak pada jumlah variabel yang dapat dipertimbangkan dan bobotnya sebagai ukuran signifikansi variabel tertentu.

Bahkan empat versi yang berbeda dari judul artikel dapat menghasilkan tingkat klik yang benar-benar berbeda. Hal yang sama berlaku untuk desain tombol atau warna latar belakang dari formulir pemesanan. Dalam kasus-kasus individual, oleh karena itu perlu dipertimbangkan dari perspektif multivariat juga secara finansial, terutama untuk situs web yang berorientasi komersial, seperti toko online atau situs web, yang akan diamortisasi melalui iklan.

Postingan Terkait :

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

15 − = 6