Interprestasi Regresi Linear dengan STATA

Interprestasi Regresi Linear dengan STATA

Artikel ini akan membahas interprestasi dari artikel sebelumnya: Uji Regresi Linear dengan STATA. Sebelum anda membaca artikel ini alangkah lebih baik jika anda membaca artikel sebelumnya tersebut. Mari kita mulai pelajari tutorial Interprestasi Regresi Linear Dengan STATA.

Interprestasi:

Interprestasi Regresi Linear dengan STATA

Lihat di atas!

Output: interprestasi regresi linear dengan stata

  • Number of Obs = 100, artinya jumlah sample atau observasi sebanyak 100 sample
  • F(3, 96) artinya uji F pada DF 3 dan 96. DF 3 artinya jumlah variabel yang diuji – 1, yaitu 4-1=3 variabel. 96 adalah jumlah observasi – jumlah variabel, yaitu 100-4=96.
  • Nilai Uji F 0,000. Apabila nilai < 0,05 maka Uji F menerima H1 pada taraf signifikansi 5% atau yang berarti semua variabel independen secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan pada variabel dependen.
  • R-Squared adalah Koefisien Determinasi Berganda, artinya seberapa besar secara simultan semua variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen. Di atas nilainya 0,4063 yang berarti semua variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen sebesar 40,63%. Maka sisanya yaitu 100%-40,63%=59,37% dipengaruhi oleh variabel lain diluar model regresi.
  • Root MSE adalah standart error of estimate, dikatakan model regresi baik untuk dijadikan model peramalan apabila Root MSE < Standart deviasi variabel dependen (Y).
  • Pada kolom t adalah nilai uji t parsial. Dikatakan signifikan pada taraf 5% apabila pada kolom sebelah kanannya yaitu P>[t] atau disebut juga p value/signifikansi < 0,05.
  • Pada kolom Coef adalah nilai Unstandardized Koefisien Beta. Nilai koefisien beta ini yang dijadikan sebagai nilai dalam persamaan regresi. Berdasar hasil di atas, maka persamaan regresi yang dibuat adalah: Y = 1,875 + 0,103 X1 + 0,102 X2 + 0,149 X3 + e. Di mana Y adalah variabel dependen, 1,875 adalah konstanta, X1 variabel independen ke-1, X2 variabel independen ke-2, X3 variabel independen ke-3 dan e adalah error.

Demikian ulasan singkat tentang interprestasi dari regresi linear dengan STATA. Untuk interprestasi uji asumsi klasiknya akan dibahas pada artikel berikutnya “Interprestasi Asumsi Klasik Regresi Linear dengan STATA“.

By Anwar Hidayat

This article was last modified on 14 Maret 2017 01:16

Share
Anwar Hidayat

Founder dan CEO dari Statistikian Sejak 2012. Melayani jasa bantuan olah dan analisis data menggunakan berbagai aplikasi statistik, seperti: SPSS, STATA, Minitab, EViews, AMOS, SmartPLS dan Excel. Silahkan WhatsApp: 08816050259. Biaya 100 ribu sd 300 ribu Sesuai Beban. Proses 1 sd 3 Hari Tergantung Antrian.

Recent Posts

Variabel PLS SEM, Data, Model Hubungan dan Asumsinya

Variabel PLS SEM, Data, Model Hubungan dan Asumsinya Variabel PLS SEM Sebelum kita coba tutorial PLS SEM dalam aplikasi smartPLS,…

20 Desember 2018 00:14

PLS SEM: Pengukuran Kecocokan Model (Inner dan Outer)

Pengukuran Kecocokan Model PLS SEM Dalam bahasan kali ini kita akan melanjutkan artikel sebelumnya yaitu tentang partial least square. Sebelumnya…

25 Agustus 2018 22:15

Partial Least Square (PLS), Pengertian, Fungsi, Tujuan, Cara

Pengertian Partial Least Square (PLS), Fungsi, Tujuan, Cara dan Algoritma Partial least square atau yang biasa disingkat PLS adalah jenis analisis…

25 Agustus 2018 16:12

Hipotesis Penelitian dan Hipotesis Statistik Dalam Perbedaan

Perbedaan Hipotesis Penelitian dan Hipotesis Statistik Apa yang dimaksud dengan hipotesis penelitian? Apa yang dimaksud dengan hipotesis statistik? Apa perbedaan…

23 Mei 2018 01:14

Pengertian Simple Random Sampling, Jenis dan Contoh

Pengertian Simple Random Sampling, Jenis dan Contoh Pengertian Simple Random Sampling Dalam kesempatan ini akan kami coba sharing tentang pengertian…

16 Februari 2018 01:22

Penjelasan dan Tutorial Regresi Linear Berganda

Penjelasan dan Tutorial Regresi Linear Berganda Dalam kesempatan ini, saya akan coba menjelaskan tentang Regresi Linear Berganda serta tutorial regresi…

1 Januari 2018 17:58