Dataset Uji Multikolinearitas

Tutorial Uji Multikolinearitas Dan Cara Baca Multikolinearitas

Uji Multikolinearitas Pengertian Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas adalah uji yang dilakukan untuk memastikan apakah di dalam sebuah model regresi ada interkorelasi atau kolinearitas antar variabel bebas. Interkorelasi adalah hubungan yang linear atau hubungan yang kuat antara satu variabel bebas atau variabel prediktor dengan variabel prediktor lainnya di dalam sebuah model regresi. Interkorelasi itu dapat dilihat dengan nilai koefisien korelasi antara variabel...
Multikolinear

Pengertian Multikolinearitas dan Dampaknya

Multikolinearitas Definisi Multikolinearitas Multikolinearitas adalah sebuah situasi yang menunjukkan adanya korelasi atau hubungan kuat antara dua variabel bebas atau lebih dalam sebuah model regresi berganda. Model regresi yang dimaksud dalam hal ini antara lain: regresi linear, regresi logistik, regresi data panel dan cox regression. Gejala Multikolinearitas Dalam situasi terjadi multikolinearitas dalam sebuah model regresi berganda, maka nilai koefisien beta dari sebuah variabel bebas...
Output Prais Winsten

Interprestasi Prais Winsten dengan STATA

Interprestasi Prais Winsten dengan STATA Sebelumnya kita telah mempelajari artikel tentang bagaimana cara uji Prais Winsten dengan STATA. Dalam bahasan kali ini kita akan membahas bagaimana cara interprestasi prais winsten dengan stata beserta hasilnya. Buka dulu artikel sebelumnya, dan outputnya akan seperti ini: Interprestasi: Variabel Terikat: Y, Variabel bebas: X1 dan X2. Rhotype(regress) artinya: Uji Prais...
Prais Winsten

Tutorial Uji Prais Winsten dengan STATA

Prais Winsten dengan STATA Prais Winsten adalah pengembangan dari Cochrane Orcutt. Perbedaannya adalah jika pada cochrane orcutt, jumlah observasi berkurang satu, sebab perhitungan transformasi cochrane orcutt adalah berdasarkan LAG, yaitu pengurangan antara sample ke-i dengan sample ke-i-1. Dalam Prais Winsten, ada perhitungan khusus pada observasi kesatu, sehingga tidak ada observasi yang hilang. Agar mempermudah anda mempelajari artikel ini, baca artikel sebelumnya: Cochrane...
Data Outlier

Pengertian Data Outlier Univariat dan Multivariat

Data Outlier Data Outlier disebut juga dengan data pencilan. Pengertian dari Outlier adalah data observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim, baik secara univariat ataupun multivariat. Yang dimaksud dengan nilai-nilai ekstrim dalam observasi adalah nilai yang jauh atau beda sama sekali dengan sebagian besar nilai lain dalam kelompoknya. Misalkan nilai ujian siswa dalam satu kelas yang berjumlah 40 siswa, sebanyak 39...
Interprestasi regresi logistik dengan SPSS

Interprestasi Regresi Logistik dengan SPSS

Interprestasi Regresi Logistik dengan SPSS Setelah anda mempelajari tutorial Regresi Logistik dengan SPSS, maka saatnya kita belajar interprestasi regresi logistik dengan SPSS. Langsung saja anda buka output yang dihasilkan! Di atas pada tabel Case Processing Summary adalah ringkasan jumlah sampel, yaitu sebanyak 200 sampel. Di atas adalah kode variabel dependen. Yaitu kategori "Tidak Mengalami Kanker" dengan kode 0 dan "Mengalami Kanker" dengan...
Regresi Logistik dengan SPSS

Tutorial Uji Regresi Logistik dengan SPSS

Regresi Logistik dengan SPSS Artikel ini mengulas cara uji regresi logistik dengan SPSS. Pengantar Regresi Logistik telah kami bahas dalam artikel sebelumnya yaitu Regresi Logistik. Sebelum melangkah lebih jauh, ada baiknya kita mengenal dulu beberapa metode yang dipakai dalam pengujiannya menggunakan SPSS. Metode Uji Regresi Logistik dalam SPSS Metode tersebut antara lain metode Simultan, Hirarki dan Stepwise. Berikut Penjelasannya: ...
Regresi Logistik

Regresi Logistik

Regresi Logistik Regresi logistik adalah sebuah pendekatan untuk membuat model prediksi seperti halnya regresi linear atau yang biasa disebut dengan istilah Ordinary Least Squares (OLS) regression. Perbedaannya adalah pada regresi logistik, peneliti memprediksi variabel terikat yang berskala dikotomi. Skala dikotomi yang dimaksud adalah skala data nominal dengan dua kategori, misalnya: Ya dan Tidak, Baik dan Buruk atau Tinggi dan Rendah. Apabila...
Transformasi Cochrane Orcutt dengan SPSS

Tutorial Uji Cochrane Orcutt dengan SPSS

Cochrane Orcutt dengan SPSS Tutorial Cochrane Orcutt dengan SPSS Setelah kita mendapatkan koefisien autokorelasi Rho (ρ) yang dibahas pada artikel Cochrane Orcutt, maka selanjutnya adalah melakukan transformasi Cochrane Orcutt dengan SPSS. Caranya pada menu SPSS klik Transform, Compute Variable, pada Target variable ketikkan nama variabel baru hasil transformasi yang akan dibentuk, yaitu Lag_X1 dan pada Numeric expression ketikkan formula X1-(0.925*Lag(X1)). Di mana 0.925...
Cochrane Orcutt

Cochrane Orcutt Mengatasi Autokorelasi

Cochrane Orcutt Mengatasi Autokorelasi Adanya autokorelasi dalam regresi linear (Ordinary Least Squares) menyebabkan variansi sampel tidak dapat menggambarkan variansi populasi. Juga menyebabkan model regresi yang dihasilkan tak dapat digunakan untuk menduga nilai variabel tak bebas dari nilai variabel-behas tertentu, koefisien regresi yang diperoleh kurang akurat. Masalah autokorelasi ini sering terjadi pada regresi linear dengan menggunakan data runtut waktu atau time-series....

Popular Post

Arsip Articles