Skripsi-analisis-regresi-logistik-biner-pilihan

Skripsi-analisis-regresi-logistik-biner-pilihan

Forex-trading-training-in-bangalore-dating
Sistem perdagangan-90
Forex-trading-companies-in-uk-and-usa


Opcje-binarne-forex-trading Lunettes forex trading Sistem perdagangan F10 Platform demo forex gratis 123-pattern-ea-forex-trade Co-to-jest-forex-trading

Tutorial Contoh Regresi Logistik binerdikotomi dengan SPSS Pada hari sebelumnya telah membahas tentang konsep regresi logis biner. Sesuai dengan janji penulis akan dibahas tutorial regresi logistik biner dengan SPSS. (Kayak pemilu aja ya.:p). Untuk contoh kasus kali ini, terinspirasi dari tugas kelompok perkuliahan yang diambil dari tugas. Bisa dibilang copas lah ya Tapi jangan dilihat dari copasnya. Tapi lihat dari niatnya dan keinginan untuk saling berbagi semoga dapat membantu mengerjakan tugas, skripsi, tesis atau bahkan disertasi. Contoh kasus analisis regresi Logistik biner: pendekatan simulasi untuk melihat pengaruh antara variabel profitabilitas, kompleksitas perusahaan, opini auditor, likuiditas dan ukuran perusahaan terhadap ketepatan penyampaian laporan keuangan tahunan perusahaan. Profitabilitas diukur dengan ROA variabel kompleksitas atas 2 kategorik yaitu diberi angka 2 jika memiliki anak perusahaan dan 1 jika perusahaan tidak memiliki anak perusahaan opini auditor diukur dengan 2 jika tidak ada opini dan dengan yang lain rasio dan ukuran Perusahaan nilai dengan logaritma nilai pasar alami. Variabel terikat adalah ketepatan penyampaian laporan keuangan, dengan kode 1 untuk perusahaan yang tepat waktu dan 0 untuk perusahaan yang terlambat. Data yang digunakan dalam penelitian ini tidak mungkin terjadi jika teman ingin mencoba juga bisa Download dibagian bawah nanti ya. Dalam tutorial ini menggunakan SPSS 20 .Langsung saja ya dengan langkah-langkahnya. Langkah-langkah dalam pengujian analisis regresi logistik Pada posisi file telah terbuka, maka akan terlihat pada layar data tentang ketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaan dengan jumlah variabel-variabelnya. Untuk menganalisis, langkah otomatis adalah pilih menu Analyze. Kemudian pilih Regression dan Binary Logistic. Maka akan muncul tampilan seperti di bawah ini. Kode variabel yang berfungsi sebagai variabel tak bebas dari kotak variabel ke kolom dependent. Dan masukan semua varibel bebas pada kotak Covariate. Untuk Metode, pilih Enter. Sebenarnya bisa dipilih metode apa saja karena model yang terbentuk akan sama (dalam artian penduga-penduga parameternya akan memiliki nilai-nilai yang sama). Akankah, cari metode masuk, harus dilakukan proses dua kali. Pertama, data di jalankan dengan semua variabel untuk melihat variabel mana yang signifikan, setelah itu di jalankan lagi dengan menggunakan variabel yang signifikan itu. Model yang terbentuk akan sama dengan model yang dengan metode lain.Klik Kategoris. Masukkan semua variabel bebas yang terbagi dalam kotak kovariat ke dalam kotak kovariat kategoris. Biarkan contras pada indikator default. Untuk referensi kategori pilih bagian kategori yang akan dipakai sebagai referensi atau pembanding yang akan digunakan dalam interpretasi odds ratio. Bisa menggunakan kategori akhir (terakhir) atau kategori pertama (pertama). Dalam penelitian ini digunakan kategori akhir (terakhir). Kemudian klik Continue. Setelah itu pilih menu pilihan. Centang iteration history untuk dapat mengetahui proses iterasi yang telah berlangsung.Selain itu, akan ditemukan Klasifikasi cut off, yang pada kondisi default sudah diisi dengan 0.5. Nilai ini disebut dengan nilai cut atau probabilitas sebelumnya. Peluang suatu observasi untuk masuk ke salah satu kelompok sebelum karakteristik variabel penjelasnya. Jika kita tidak memiliki informasi tambahan tentang data kita, maka kita bisa menggunakan default. Misalnya pada penelitian ini, sebelumnya tidak pernah dilakukan penelitian apakah ukuran perusahaan condong pada satu sisi. Dengan alasan ini, dapat digunakan klasifikasi cutoff sebesar 0,5. Namun, misalnya pada ada penelitian lain yang sudah jadi maka bisa dinaikkanditurunkan klasifikasi cutoff sesuai hasil penelitian. Dalam penelitian ini semua variabel numerik dalam standar 0,5. Abaikan bagain yang lain, klik continue. Abaikan bagian yang lain, dan tekan OK maka akan keluar output dari Regresi Logistik. Intrepretasi Hasil analisis regresi logistik Setelah keluar output dari hasil running data di SPSS maka didapat hasil analisis sebagai berikut: Data yang Hilang Pada tabel di atas, dapat dilihat tidak ada data yang hilang (missing cases). Pemberian kode variabel respon oleh SPSS Menurut pengkodean SPSS, yang termasuk kategori sukses adalah penyampaian laporan keuangan tahunan yang tepat. Pemberian kode untuk variabel penjelas yang kategorik Pengkodean variabel penjelas hanya dilakukan untuk variabel penjelas yang kategorik karena akan terbentuk dummy variabel. Penelitian ini menggunakan dua variabel penjelas yang kategorik yaitu variabel. Untuk variabel opini Nanti yang akan digunakan sebagai kode referensi (kode pembanding) adalah Wajar Tanpa Pengecualian (lihat pada tabel di atas bagian codings yang berkode nol). Sementara untuk variabel. Yang menjadi kode pembanding adalah Punya anak perusahaan. Kode pembanding ini akan digunakan untuk menafsirkan Odds Ratio. Uji Signifikansi Model Dari hasil SPSS dapat digunakan tabel 8220 Uji Omnibus Model Coefficients 8221 untuk melihat hasil uji secara simultan pengaruh variabel bebas ini. Berdasarkan tabel di atas hasil perolehan Sig.Model sebesar 0.000. Karena ini lebih kecil dari 5 maka kita menolak Ho pada tingkat signifikansi 5 sehingga disimpulkan bebas variabel yang digunakan, sama-sama sama dengan ketepatan penyampaian laporan keuangan suatu perusahaan. Atau minimal ada satu variabel bebas yang sedang. Persentase Ketepatan Klasifikasi (Persentase Benar) Persentase ketepatan model dalam mengkasifikasikan observasi adalah 78,6 persen. Pertanyaan dari 70 observasi, ada 55 observasi yang tepat pengklasifikasiannya oleh model regresi logistik. Jumlah pengamatan yang tepat pengklasifikasiannya dapat dilihat pada diagonal utama. Uji Parsial dan Pembentukan Model Pada uji diharapkan Ho akan ditolak dengan variabel yang sedang masuk ke dalam model. Dengan bantuan tabel 8220Variables in The Equation8221 dapat dilihat variabel mana saja yang signifikan karena dapat. Jika nilai sig.lta maka Ho ditolak. Berdasarkan hasil di atas yang diketahui 2 variabel bebas yang signifikan terhadap ketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaan karena masing-masing variabel ini memiliki nilai signifikansi yang lebih kecil dari a5. Variabel-variabel tersebut adalah Profitabilitas (Sig.0.004) dan Likuiditas (Sig.0.000). Model yang terbentuk adalah: Dimana: X1i Profitabilitas X2i Likuiditas i1,2,8230, n 7. Interpretasi Odds Ratio Nilai Odds ratio ini juga disediakan oleh tabel 8220 Variabel dalam Persamaan 8221 pada kolom Exp (B): Berdasarkan hasil di atas kita dapat Menginterpretasikan Odds ratio sebagai berikut: Jika jumlah profitabilitas perusahaan bertambah 1 unit maka kecendrungan perusahaan tersebut untuk tepat waktu menyampaikan laporan keuangan menjadi 2.780 kali lipat. Sebuah perusahaan yang tidak memiliki anak perusahaan akan memiliki kecenderungan untuk menyampaikan laporan keuangan secara tepat waktu sebesar 3.057 kali dibandingkan perusahaan yang memiliki anak perusahaan (kepentingan pada kode referensi). Perusahaan dengan opini auditor adalah opini lain. 0,848 kali (lebih rendah) untuk tepat waktu dalam laporan keuangan dibandingkan dengan perusahaan yang Wajar tanpa Pengecualian. Jika Current ratio pada likuiditas bertambah 1 persen maka perusahaan akan menunjang 1.708 kali untuk tepat waktu menyampaikan laporan keuangannya. Bila ukuran perusahaan bertambah 1 unit maka perusahaan tersebut menunjang 1.123 kali untuk tepat waktu dalam laporan keuangannya. Buat yang ingin mencoba silahkan download filenya dibawah ini: tutorial reglog biner (SPSS 20) Ditulis oleh: Nasrul Setiawan Terima kasih sudah membaca artikel Analisis regresi Logistik SPSS dengan judul Tutorial Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomi dengan SPSS. Anda bisa bookmark halaman ini dengan URL statistikceria.blogspot201301tutorial-analisis-regresi-logistik.html. Bila ada yang kurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan.Regresi linier seperti yang kita ketahui tidak dapat menyelesaikan kasus dimana variabel dependensi dikotomi dan kategori dengan dua atau lebih kemungkinan (eks. Sukses atau Gagal terpilih atau tidak terpilih lulus atau tidak lulus melakukan pembelian atau Tidak mendapat promosi atau tidak, dan lain-lain). Regresi logistik umum berbagai variabel prediktor baik numerik maupun kategorik, termasuk variabel dummy. Pada regresi linier, variabel prediktor yang digunakan biasanya numerik, jika kita melibatkan antara numerik dan kategorik kita dapat menggunakan regresi logistik. Regresi logistik dengan persamaan maksimum, yang memaksimalkan peluang pengklasifikasian objek yang diamati menjadi kategori yang sesuai maka mengubahnya menjadi regresi yang sederhana. Dua nilai yang biasa digunakan sebagai variabel dependen yang diprediksi adalah 0 dan 1 (ex 1berhasil, 0gagal). Regresi logistik menghasilkan rasio peluang (odds ratios) antara keberhasilan atau kegagalan. Bisa kita contohkan dengan seorang tokoh yang ingin menjadi presiden, akan lebih baik peluangnya jika menjadi ketua partai politik tertentu. Disini odds ratio yang dimaksud adalah dengan ukuran variabel prediktor yang ada. Regresi logistik akan membentuk variabel prediktorrespon (log (p (1-p)) yang merupakan kombinasi linier dari variabel. Variabel dependen dan variabel dependen dan. Independent Variabel dependen harusental dikotomi (2 variabel) Variabel independen tidak harus memiliki keragaman yang sama antar kelompok variabel Kategori dalam variabel independen harus terpisah satu sama lain atau sangat eksklusif Sampel yang diperlukan dalam jumlah relatif besar, minimum diperlukan hingga 50 sampel data untukpeningkatan Prediktor (bebas). Dengan logititma (log), dengan demikian fungsi transformasi log atau ln diperlukan untuk p-value, dengan demikian dapat mengikuti logit (p) merupakan log dari peluang (prediktor). Rasio odds) Atau likelihood ratio dengan kemungkinan terbesar adalah 1, dengan demikian persamaan regresi logistik menjadi: logit (p) log (p1-p) ln (p1-p) dimana pambat antara 0-1. Model yang digunakan pada regresi logistik adalah: Log (P 1 8211 p) 0 1X1 2X2 8230. kXk Dimana p adalah probabilitas Y 1, dan X1, X2, X3 adalah variabel independen, dan b adalah regresi. Konsep Log Odds, Odds Ratio Logit (log odds) adalah kemiringan (b) dari persamaan regresi. Slope disini adalah perubahan dari rata-rata perubahan dari Xen regresi logistik melihat perubahan pada variabel dependen yang ditransformasi menjadi peluang, bukan nilai pada regresi linier. Dengan ilustrasi jika nilai peluangnya adalah 0,25, maka oddsnya adalah 3 (25,75), sedangkan jika nilai peluang 50, maka oddsnya adalah 1 (50. 50), atau jika nilai peluang 0,33, maka oddsnya adalah 2 (33. 67) dengan total keseluruhan nilai adalah 1. Nilai odds ratio biasanya dapat kita lihat pada kolom B pada 8216variables pada output SPSS equation8217. Kecocokan Model (model fit) dan fungsi likelihood Likelihood berarti juga peluang atau probabilitas untuk hipotesis tertentu. Seperti yang kita ketahui pada kurva regresi linier kita lihat adanya hubungan linier, kenaikan pada sumbu Y akan diikuti dengan peningkatan pada sumbu x dan sebaliknya. Tambahkan ke daftar isi 0 antara 0 dan 1, bangun linier tidak bisa kita gunakan. Oleh karena itu metode maximum likelihood sangat berguna dalam menentukan kecocokan model yang tepat untuk persamaan yang kita miliki. Hipotesis dalam regresi logistik antara lain: h0 ketika persamaan regresi umum 0 logit (p) 0. h1 persamaan regresi beda nyata dari 0 logit (p) 8800 0. Regresi logistik adalah regresi non linier dimana model yang pasti akan mengikuti pola kurva linier seperti gambar Di bawah ini. Regresi logistik juga menghasilkan rasio peluang (odds ratios) terkait dengan setiap prediktor. Peluang (odds) dari suatu kejadian diartikan sebagai probabilitas hasil yang muncul dengan probabilitas suatu kejadian tidak terjadi. Secara umum, rasio peluang (odds ratios) merupakan sekumpulan peluang yang dibagi oleh peluang lainnya. Rasio peluang bagi prediktor diartikan sebagai jumlah relatif dimana peluang hasil meningkat (rasio peluang gt 1) atau turun (rasio peluang lt 1) bila nilai variabel prediktor meningkat suatu 1 unit. Lebih jelasnya kita bisa mengikuti ilustrasi berikut ini: Kita ingin mengetahui apakah berat badan (bobot badan) sapi para peternak di kota elgrow bertambah signifikan atau tidak, dengan variabel prediktor adalah jenis kelamin yang terdiri atas laki-laki (M) atau perempuan (F), pemberian obat cacing (Anthelmintic) secara rutin sesuai dosis yang sesuai dengan yes dan no, dan biaya. Per bulan yang mengingat dalam US. Kali ini kita akan menjalankan model logit menggunakan bantuan software IBM SPSS versi 23, untuk yang masih menggunakan SPSS seri di bawahnya jangan khawatir, masih kurang lebih sama koq cara aplikasinya, kamu bisa download datanya disini 1. tahap impor data (misalnya dari excel), Buka SPSS kamu, file gt baca data teks, pada kotak dialog buka data, file tipe gt pilih excel, maka datanya muncul di layar, pilih lalu klik gt terbuka, kemudian dimunculkan lagi jendela pembukaan data, checklist seperti gambar gt ok, data yang telah Masuk dalam record spss, berikut ini adalah dataview, lihat sususannya tidak beraturan, kamu bisa atur dalam view variabel: atur label, desimal, dan lain-lain dalam tampilan variabel, 2. tahap analisis, analisa gt regression gt binary logistic, setelah muncul jendela logistic Regresi, masukkan weightgain ke dalam dependen, dan variabel kategorik yaitu seks dan anthelmintic ke kotak covariates, lalu klik categorical, untuk menyesuaikan tipe data variabel kategorik, jendela Tentukan variabel kovariat pilih kategori referensi terlebih dahulu, kemudian klik perubahan gt continue, klik next lalu pasang variabel kontinyu cost, ke dalam covariates, kemudian option, kemudian lanjutkan gt ok, maka outputnya akan terjadi, Chi-Square model sebesar 18,440, Model dalam prestasi variabel dependen weightgain. Dengan signifikansi 0,000 lt 0,05, berarti ada peningkatan signifikansi dengan penambahan variabel seks, dan anthelmintic, ke dalam model. -2 log likelihood jelaskan modelnya layaknya R-sq pada regresi linier OLS. Tabel Hosmer dan Lemeshow test menunjukkan nilai signifikansi model konstanta, dan model. Penambahannya cukup kecil dengan signifikansi 0,631 (gt0.05). Kita lihat kembali pada variabel output dalam persamaan yang menunjukkan model sesuai hipotesis null atau model tanpa prediktor, Variabel output tidak dalam persamaan menunjukkan signifikansi masing-masing variabel independen terhadap bobot. Dari tabel dapat kita lihat variabel anthelmintik (1) memberikan kenaikan yang signifikan terhadap model (0,000), sedangkan seks (1) tidak signifikan (0,298). Cukup secara signifikan terhadap model perbaikan (keseluruhan statistik, sig 0,000). Dari output variabel dalam persamaan yang kita sebutkan adalah (lihat nilai pada kolom B): Log odds (weightgain) B0 B1sex (1) B2anthelmintic (1) B3cost atau dengan nilai log Log odds (weightgain) -3,502 0,116sex (1) 2,638anthelmintic (1) 0,011cost Jika jenis kelamin (1) 1 (lihat output coding), anthelmintik (1) 1 (lihat output coding), dan costUS 100, maka persamaannya menjadi: Log odds (weightgain) -3,502 0,116 (1) 2,638 (1) 0,011 (100) Log ganjil (weightgain) -3,502 0,116 2,638 1,1 Jika kita hilangkan log maka persamaan akan dalam bentuk eksponensial: odds (weightgain) e -3,502 0,116 2,638 1,1 Interpretasi dari Persamaan Untuk setiap perubahan per unit Pada variabel seks (1) (koding dummy untuk variabel Mjantan), akan meningkatkan weightgain sebesar 0,116. Untuk setiap kenaikan pada variabel anthelmintik (1) sebesar 1 unit, maka akan meningkatkan bobot sebesar 2.638. Untuk setiap penambahan sebesar US1 terhadap biaya variabel, maka akan meningkatkan. Dari nilai signifikansi dapat kita simpulkan variabel yang signifikan terhadap peluang log (weightgain) adalah pemberian obat cacing secara rutin (anthelmintic (1)), dan biaya dengan skor signifikansi berturut-turut 0,02 dan 0,018 (pada tingkat signifikansi 95). Kemudian mari kita menafsirkan nilai exp (B) pada variabel output dalam persamaan di atas: Variabel seks (1) yang menang pada MaleJantan, memiliki kecenderungan untuk pertambahan berat badan (1,752 kali) Femalebetina yang menjadi kategori referensi kita (ini Adalah koding dummy, dimana 0 untuk F dan 1 untuk M). Variabel anthelmintic (1) yang dikutip pada ya, dimana pemberian obat cacing secara teratur dan sesuai dosis memiliki peluang sebesar 13,988 kali berdasarkan kategori referensi kita yang tidak pada, dimana tidak ada fitur yang tidak memberikan asupan obat cacing secara rutin dan sesuai dosis. Variabel ini sangat signifikan terhadap log odds (weightgain) dengan nilai signifikansi 0,002. Variabel biaya untuk meningkatkan berat badan sebesar 0,030 kali dengan skor signifikansi yang baik yaitu 0,018 lt 0,05. (Yoso) download materi dalam bentuk pdf di bawah ini gtgtgtKonsep Regresi Logistik BinerDikotomi Analisis regresi logistik merupakan metode analisis yang biasanya digunakan oleh mahasiswa dalam penyelesaian skripsi berhubungan Dengan skripsi tentang persepsi. Bahasa gaul ini biasa disebut reglog. Untuk membahas kali akan dibahas materi reglog dulu. Dan akan dilakukan untuk contoh kasusnya dengan software SPSS. Mudah-mudahan bisa membantu para cendikiawan muda termasuk penulis sendiri.hehehhe Analisis regresi logistik digunakan untuk menjelaskan hubungan antara variabel respon yang menjadi data dikotomikbiner dengan variabel bebas yang berskala interval dan atau kategorik (Hosmer dan Lemeshow, 1989). Variabel yang dikotomikbiner adalah variabel yang hanya memiliki dua kategori saja, yaitu kategori yang menyatakan kejadian sukses (Y1) dan kategori yang menyatakan kejadian gagal (Y0). Pada model model linier umum komponen acak tidak harus bisa sebaran normal, tapi harus masuk dalam sebaran keluarga eksponensial. Sebaran bernoulli termasuk dalam salah satu dari sebaran keluarga eksponensial. Variabel respon Y ini, diasumsikan. Timbul pertanyaan: Perbedaan antara regresi logistik dengan analisis regresi biasa mengapa tidak digunakan analisis regresi biasa aja Sebenarnya untuk masalah diatas bisa digunakan analisis regresi OLS. Tapi harus memenuhi persyaratan 0 lt E (Yi 247 Xi) lt 1. Namun persyaratan tersebut sulit untuk terpenuhi. Metode regresi OLS kurang cocok untuk data kuantitatif dan lebih baik menggunakan metode regresi logistik. Contoh kasus dalam regresi logsitik biner: Pengaruh Tingkat Pendidikan, Lapangan Kerja yg dimasuki, Pendapatan, Pengeluaran, Jumlah ART terhadap status kemiskinan (MiskinTIdak Miskin). Pengaruh Pendapatan Keluarga, Banyaknya Anggota Keluarga, Jenis rumah, Usia Kepala keluarga terhadap rumah (Punya rumahtidak) Berdasarkan dua contoh tersebut mungjkin sudah terbuka pikiran untuk kasus seperti apa regresi logistik digunakan. Intinya variabel dependen dikotomi punya dua kategori seperti pada kasus diatas yang ditebal. Kenapa cuma dua kategori aja tidak bisa lebih dari tiga syarat Untuk metode ini tidak bisa hanya bisa dua sesuai dengan namanya. Untuk masalah diatas ada metode yang bisa digunakan regresi logistik ordinal. Bagaimana langkah-langkah atau prosedur statistiknya sebagai referensi buat skripsi.hehehe bentuk umum model peluang regresi logistik dengan p variabel penjelas, diformulasikan sebagai berikut: dengan (x) adalah peluang kejadian sukses dengan nilai probabilita 08804 (x) 88041 dan j adalah parameter dengan J 1,2. Hal. (X) merupakan fungsi yang non linier, sehingga perlu dilakukan transformasi ke dalam bentuk logit untuk mendapatkan fungsi yang linier agar dapat dilihat hubungan antara variabel bebas dan variabel tidak bebas. Dengan melakukan transformasi dari logit (x), maka didapat persamaan yang lebih sederhana, yaitu: Jika dari beberapa variabel bebas ada yang berskala nominal atau ordinal, maka variabel ini tidak akan tepat jika ditambahkan dalam model logit karena angkaén dengan ketentuan- Ini hanya sebagai identifikasi dan tidak memiliki nilai numerik dalam situasi seperti ini diperlukan variabel dummy. Untuk variabel bebas dengan skala ordinal atau nominal dengan k kategori, akan diperlukan sebanyak k-1 variabel dummy. Asumsi-asus dalam regresi logistik: Tidak mengasumsikan hubungan linier antar variabel dependen dan independen Variabel dependen harusosial dikotomi (2 variabel) Variabel independen tidak harus memiliki keragaman yang sama antar kelompok variabel Kategori dalam variabel independen harus terpisah satu sama lain atau tidak eksklusif Sampel yang Diperlukan dalam jumlah relatif besar, minimal dibutuhkan hingga 50 sampel data untuk variabel prediktor (bebas). Parameter Metode Pendugaan untuk tidak mengestimasi parameter-parameter yang tidak dapat diketahui dalam model regresi logistik ada 3 yaitu: Metode Metode Maksimum Likelihood Metode Metode Kuadrat Komersial Tertimbang Noniterasi Metode Non-Kuadrat Least Square Metode Diskriminansi Analisis metode. Metode kuadrat dengan metode iterasi, metode noniteratif least square hanya menggunakan satu kali iterasi. Metode kedua ini asymptoticaly equivalent. Kalo mau ukuran besar akan menghasilkan estimator yang identik. Penggunaan fungsi diskriminan mensyaratkan variabel penjelas yang kuantitatif berdistribusi normal. Oleh karena itu, penduga dari fungsi diskriminan akan over estimate bila variabel penjelas tidak berdistribusi normal. Dari metode di atas, metode yang banyak digunakan adalah metode dengan alasan lebih praktis (Nachrowi dan Usman, 2002). Metode maksimu likelihoood ini diduga parameter dengan nilai yang memaksimumkan fungsi likelihood (fungsi likelihood). Uji Signifikansi Model Untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas secara keseluruhan (dalam keseluruhan) dalam model, dapat menggunakan Uji Likelihood Ratio. Hipotesisnya adalah sebagai berikut: Ho: 1 2. P 0 (tidak ada pengaruh veriabel bebas secara simultan terhadap variabel tak bebas) H1: minimal ada satu j 8800 0 (ada pengaruh paling sedikit satu veriabel bebas terhadap variabel tak bebas) Untuk j 1,2. P Model uji yang digunakan adalah: Model Maksimum Lieklihood dari model reduksi (model reduksi) atau model yang terdiri dari konstanta saja Lp Maksimum Likelihood dari model penuh (Full Model) atau dengan semua variabel bebas. Statistik G2 ini dengan pembagian kembali KHI-kuadrat dengan derajad bebas p jadi hipotesis ditolak jika nilai-nilai lt, yang berarti variabel bebas X secara bersama-sama mempengaruhi variabel tak bebas Y. Uji Parsial dan Pembentukan Model Pada umumnya, tujuan analsis statistik adalah untuk mencari Model yang cocok dan keterpautan yang kuat antara model dengan data yang ada. Pengujian keberartian parameter (halal) secara parsial dapat dilakukan melalui Uji Wald dengan hipotesisnya sebagai berikut: Ho: j 0 (variabel bebas ke j tidak memiliki pengaruh secara signifikan terhadap variabel tidak bebas) H1: j 8800 0 (variabel bebas j) Signifikan terhadap variabel tidak bebas) Untuk j 1,2. P dengan nilai sebagai berikut: Hipotesis akan ditolak jika p-value lt yang berarti variabel bebas tidak berbeda Y. Odds Ratio Odds ratio merupakan ukuran risiko atau kecenderungan untuk mengalami kejadian 8216sukses 8216 antara satu kategori dengan kategori lainnya, didefinisikan Sebagai rasio dari odds untuk xj 1 terhadap xj 0. Odds ratio ini menyatakan risiko atau kecenderungan mempengaruhi observasi dengan xj 1 adalah berapa kali lipat jika dibandingkan dengan observasi dengan xj 0. Untuk variabel bebas yang berskala kontinyu maka interpretasi dari j pada model regresi logistik Adalah setiap kenaikan c unit pada variabel bebas akan menyebabkan risiko berlalu Y 1, adalah exp (cj) kali lebih besar. Rasio odds dilambangkan dengan, ditentukan sebagai perbandingan dua peluang xj 1 dan xj 0, jadi: Siang mas. Saya Echa. Ingin belajar ..pada penelitian saya (data non parametrik, var dependen dan independenanda rasio) didapat hasil evaluasi spearman yg berarti. Saya ingin melanjutkan regresinya..tp setelah saya uji regresi liniernya trnyt residualnya uji Kolmogorov tidak terdistribusi normal juga..hehhe. Sebaiknya saya menggunakan regresi apa ya mas is hrs menggunakan regresi logistik (pdhal data saya rasio) .. mhn pencerahannya ya mas..tksh bnyk Siang. Kalau datanya rasio mungkin lebih baik menggunakan pengertian pearson. Kalau datanya tidak normal bisa dicoba transformasi dulu variabelnya mas. Assalamu39alaikum Ka, mau tanya Di logit, kalo salah satu variabel prediktor yang bentuknya logaritma natural (ln), misanya variabel output dalam bentuk ln, itu gimana interpretasi odds ratio nya apa sama aja kaya di analisis regresi linier misal odds ratio nya 3, berarti tiap kenaikan satu persen produksi, Kecenderungan quotsuksesquot akan meningkat sebesar 3 kali. Apa itu terimakasih Jazakumullaahu khairan Wa39alaikumsalam, knapa di-ln-kn dek mending variabelnya yang mentah saja, tidak usah ditransformasi, get reglognya tidak mubazir. Sama2 dek Di-ln-kn, tujuannya biarmudah interpretasi ka, tapi malah malah bingung cara nginterprestinya. Kalo gak di-ln-kn, kalau gw gitu gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw gw Susah interpretasi, biasanya transformasi dilakukan untuk menormalkan data, metode reglog tidak butuh asas normalitas. Reglog itu metode yang persyaratannya paling di di metode regresi lain, jadi kalau datanya seperti apa pakai regresi biasa (yg syaratnya banyak) itu menurut saya mubazir. Assalamu39alaykum Mas Chalik Mawardi. Mohon izin saya ikut nanya juga ya, sedang menyusun skripsi. Ada beberapa pertanyaan: 1. Apakah Data berskala Ordinal hanya bisa terdiri dari dua kategori Contohnya para pelamar PNS dikategorikan menjadi quotlulus tesquot dan quottidak lulus tesquot. 2. Variabel penelitian saya hanya terdiri dari satu variabel dependen dan satu variabel. Variabel dependennya sebenarnya terdiri dari 4 kategori, bisa juga diolah menjadi dikotomi. Sedangkan untuk variabel intervalnya, bisa juga diolah menjadi dhikotom. Mohon saran Mas Chalik saya menggunakan metode statistik apa Terima kasih sebelumnya. Wa 39alaikummsalam 1. Tidak, ordinal itu maksudnya, kategori, tapi punya tingkat, berapapun banyaknya kategori tersebut. Misal, data ranking siswai, IP mahasiswai, jabatan pekerja, jenjang pendidikan (sd, smp, sma), dsb 2. Kalau dilihat dari jenis datanya, bisa pakai regresi logistik atau probit assalamualaikum, mas saya mau nanya. Saya masih belum paham soal penggunaan variabel dummy. Jadi penelitian saya tu datanya dengan satu variabel independen dan satu variabel dependen. Tapi penelitian saya ini dilakukan pada dua kelompok yaitu kelompok sasaran dan kelompok kontrol. Sebelumnya saya kangisi variabel x terhadap y pada kelompok sasaran, selanjutnya saya bandingkan dengan kelompok kontrol mana yang pengaruhnya lebih besar terhadap variabel y. Dosen saya untuk di dummy, tapi saya blm paham mas. Mohon pncerahannya bgmn cara, trus pasti bisa menggunakan spss atau gimana mas terimakasih sebelumnya. Pagi Pak, saya mau tanya bagaimana cara mengolah regresi logistik dengan variabel dependen 2 kategori tapi variabel ada dua kategori. Misal dependennya menerima opini going concern diberi kode 1 dan menerima opini non going concern 0 lalu syaratnya berlaku bangkrut diberi kode 1, rawan diberi kode 0, selamat diberi kode -1. Mohon pencerahannya pak, makasi untuk harga coba ganti kode variabelnya menjadi 1, 2 dan 3. jumlah pilihan pada variabel tidak dapat lagi berjalan dengan program seperti SPSS. Coba buka SPSS gt trus analisis gt regressi gt logistic biner (binary logistic). Di kovariat. Itu jika ingin menggunakan logika biner. Jika ingin menggunakan logistik umum maka bisa buka spss trus analisis gt logistic gt general gt taruh di covariate digunakan jika variabel kategorik. Coba dulu yaaMinggu yang lalu, saya telah menyampaikan mengenai konsep regresi logistik biner. Pada minggu ini, saya akan coba beli lagi dengan program angkah-langkah nya dengan menggunakan bantuan program SPSS. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 1. Buka lah program SPSS yang anda miliki 2. Masukan data nya --gt sebagai contoh, data yang saya gunakan adalah data latihan dari buku Analisis Data Kategoris (Alan Agresti, 2007, edisi 2 --gt Halaman 132), pada kasus saya variabel penjelasnya ada 2 (skala penuh rasio dan t dengan skala nominal) dan variabel terikatnya dalam bentuk nominal (terdiri atas 2 kategori - gt biner) 3. pilih opsi tampilan variabel. Lalu ubahlah nama variabel dan label -nya sesuai dengan kasus masing-masing. Saat ini, saya akan menggubah nama menjadi D, T dan Y misalnya. Kemudian Nilai nya disesuaikan nilainya. Bila data berbentuk nominal atau ordinal (misalnya untuk T dan Y), ukurlah dari skala menjadi nominal. 4. Data telah beres, kemudian pilih opsi Menganalisis gt Regresi gt Binary Logistik 5. Masukkan Y sebagai variabel Dependent dan D serta T sebagai kovariat. Untuk metode nya saat ini saya masih tetap menggunakan enter. 6. Karena T terbentuk kategorik, maka harus ditetapkan referensi Kategori nya dengan cara memilih pilihan Kategoris. Untuk kemudahan interpretasi biasanya saya memilih dulu untuk referensi nya. Berarti setiap kategori akan diperbandingkan dengan kategori pertama. Kemudian JANGAN LUPA pilih perubahan. Klik Lanjutkan. 7. Pilih opsi. Lalu centang hosmer lemeshow dan klasifikasi plots dan klik continue. Kemudian OK. Baik. Untuk Interpretasi Outputnya silahkan membaca postingan berikutnya yang berjudul. Analisis Regresi Logistik (interpretasi). Terimakasih sudah membaca. -Ferdi Fadly -
Osk-malaysia-forex-trading
Perang persekutuan 2 mazmorras fraktal forex