Main-main dengan PCA

Ya, ini memang mainan saya beberapa bulan terakhir. PCA atau Principal Component Analysis adalah salah satu bentuk analisa multivariate. Jika penelitian anda misalnya mengukur banyak variable dan anda ingin mengelompokkan variable-variable tersebut, maka PCA dapat menjadi salah satu alat bantu (ya, masih banyak cara lain….).

Dalam wildlife ecology,

Multivariate…multipusing tapi multiguna

Kebiasaan yang sering terjadi kalau lagi survey adalah terlalu rajin mengukur berbagai parameter atau terlalu malas dan cuma mengukur satu parameter aja. Hayo…ngaku aja Apa urusannya sih mengukur satu atau banyak parameter? Well, “nature is complicated”, begitu kata McGarigal et al. (2000) di bukunya tentang multivariate. Kebayang kan, ada banyak hal di alam ini yang mungkin saling berhubungan satu sama lain, atau mungkin juga tidak. Bayangin nih… kita mau tahu apakah kupu-kupu yang kita survey dipengaruhi oleh tingkat gangguan pada habitat. Sementara parameter gangguan yang diukur hanya banyaknya jumlah pohon yang ditebang. Begitu diuji dan tidak ada hubungannya, bagaimana kita mau bikin argumen sedangkan kita tidak menguji hal-hal lain yang mungkin lebih besar pengaruhnya daripada pohon tadi?

Uji statistika, dihindari tapi gak bisa dijauhi

Dari jaman dulu sampai sekarang banyak pelajar sudah takut duluan kalau dengar kata ‘Math’. Di bidang-bidang biologi, statistika dan biometrika juga selalu bikin was-was dan keringat dingin. Termasuk juga bagi saya…. Marilah kita memulai perjalanan ini dengan was-was tetapi tetap santai. Duh, ngomongin statistika mana bisa santai? Yah, terserah deh. Jalani aja dulu ya…