Analisis diskriminan dapat dilakukan dengan mudah menggunakan aplikasi STATA seperti halnya dengan menggunakan aplikasi SPSS. Buka aplikasi STATA anda dan masukkan data sebanyak 200 sample yang terdiri dari 3 variabel independen bertipe numerik dan 1 variabel dependen bertipe kategorik dikotomi (0 dan 1). Setelah asumsi homogenitas variansi terpenuhi, selanjutnya pada kotak command (bagian bawah aplikasi STATA), ketikkan perintah kemudian enter secara berturut-turut: discrim lda x1 x2 x3, group(y), estat grmeans, estat grsummarize, estat anova, estat correlations, estat canontest,



Analisis Diskriminan dengan STATA

Analisis diskriminan dapat dilakukan dengan mudah menggunakan aplikasi STATA seperti halnya dengan menggunakan aplikasi SPSS.

Sebelum mempelajari tutorial ini, sebaiknya pembaca mempelajari terlebih dahulu perihal Analisis Diskriminan dengan membaca artikel kami yang berjudul:

Buka aplikasi STATA anda dan masukkan data sebanyak 200 sample yang terdiri dari 3 variabel independen bertipe numerik dan 1 variabel dependen bertipe kategorik dikotomi (0 dan 1).
Atau anda dapat mendownload file kerja dlam tutorial ini: data.

Analisis Diskriminan STATA
Analisis Diskriminan STATA


Perlu diketahui, dalam tutorial ini menggunakan data pada artikel sebelumnya, yaitu analisis diskriminan.
Jadi jika bicara tentang kategori atau grouping variabel dependenden (Y), maka 0 adalah keputusan 0 dan 1 adalah keputusan 1.

Pada menu STATA, klik Analyze, "Summaries, tables, and tests", "Multivariate test of means, covariances, and normality", Pada Test pilih Normality, Masukkan variabel X1, X2 dan X3 ke dalam Kotak Variables, Pada tab Options centang semua dan pada combobox Test Statistics pilih all.
Lihat output pada STATA!

Analisis Diskriminan STATA Normality
Analisis Diskriminan STATA Normality

Hasil uji multivariat normalitas ditunjukkan dengan nilai Test multivariate normality. Ada 4 metode yaitu: Mardia sSkewness, Mardia mKurtosis, Henze-Zirkler dan Doornik-Hansen. Kita bisa pilih salah satu, tetapi jika menginginkan hasil pengujian yang handal, maka sebaiknya kita gunakan semua. Apabila keempat uji di atas menunjukkan bahwa sebaran normal, maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen memiliki distribusi normal multivariat. Cara pengambilan keputusan adalah dengan melihat nilai Prob>Chi2, apabila nilainya > 0,05 maka berdistribusi normal.

Setelah asumsi normalitas terpenuhi, selanjutnya pada kotak command (bagian bawah aplikasi STATA), ketikkan perintah:
mvtest covariances x1 x2 x3, by(y)

Kemudian lihat output!

Analisis Diskriminan STATA Box Test
Analisis Diskriminan STATA Box Test

Untuk menguji kesamaan varian digunakan angka Box F dan Box Chi dengan ketentuan sebagai berikut :
• Jika signifikansi > 0,05 maka HO diterima
• Jika signifikansi < 0,05 maka H0 ditolak

Hipotesis:
H0 = Varians kedua kelompok data identik/homogen
H1 = Varians kedua kelompok data tidak sama/heterogen.

Dari nilai p-value statistik kedua uji Box diketahui nilai p-value 0,3643 (> 0,05) maka terima H0.
Dengan demikian varians kelompok data adalah identik/homogen.
NB: jika tidak terpenuhinya asumsi ini dapat dilakukan eksplorasi data untuk melihat kemungkinan ada tidaknya outlier data.

Setelah asumsi homogenitas variansi terpenuhi, selanjutnya pada kotak command (bagian bawah aplikasi STATA), ketikkan perintah kemudian enter secara berturut-turut:
  • discrim lda x1 x2 x3, group(y)
  • estat grmeans
  • estat grsummarize
  • estat anova
  • estat correlations
  • estat canontest
  • estat structure
  • estat loadings, unstandardized standardized
  • estat grmeans, canonical
  • estat classfunctions, adjustequal
  • estat errorrate
  • estat grdistances
  • estat manova
  • estat summarize
Selanjutnya lihatlah output pada artikel berikutnya yang berjudul:

Semoga Bermanfaat

Statistikian

Statistikian

Blog Untuk Mempelajari Jenis Uji Statistik, Penelitian, SPSS dan Statistik Berbasis Komputer seperti excel, Stata dan Minitab. Bantuan Olah dan Analisa Data, SMS: 085748695938.

Tinggalkan Komentar:

0 comments:

Tinggalkan Komentar Anda Di Sini