Click here to load reader

Asumsi-Asumsi Analisis Regresi

  • View
    36

  • Download
    1

Embed Size (px)

DESCRIPTION

power point statistik

Text of Asumsi-Asumsi Analisis Regresi

  • ASUMSI-ASUMSI KLASIK Agar koefisien regresi merupakan penaksir tak bias linear terbaik (Best Linear Unbias Estimation atau disingkat BLUE), model regresi harus memenuhi beberapa asumsi berikut:

    Varian dari populasi adalah konstan atau homokedastik.

    Tidak ada autokorelasi dalam gangguan.

    Tidak ada multikolinearitas di antara variabel independen.

    Distribusi data secara normal.

  • Uji Asumsi Homoskedastisitas

    Dalam sebuah model regresi, varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain harus tetap (homokedastisitas).

    Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain berbeda, terjadi heterokedastisitas.

    Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas.

    Data crossection cenderung menyebabkan terjadinya heterokedastisitas.

  • Contoh: Seorang peneliti ingin menguji apakah dalam model regresi yang dikembangkan terjadi heterokedastisitas.

    Langkah-langkah:

    Buka file Data Statistik.sav.

    Pilih menu Analyze, Regression, Linear.

    Untuk keseragaman, lakukan pengisian kolom-kolom berikut ini.

  • Dasar pengambilan keputusan

    Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), telah terjadi heteroskedastisitas.

    Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, tidak terjadi heteroskedastisitas.

    Jika terjadi heterokedastisitas, perlu dilakukan transformasi data.

  • Hasil Uji Asumsi Homokedastisitas

  • Simpulan:

    Dari grafik scatterplots terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak sehingga

    dapat disimpulkan tidak terjadi

    heterokedastisitas.

    Model regresi layak dipakai untuk memprediksi X1 berdasarkan input dari

    X2, X3, dan X4.

  • Uji Heteroskedastisitas: Uji Park Langkah-langkah:

    1. Dapatkan variabel residual dari regresi utama.

    2. Kuadratkan nilai residual tersebut dengan menu Transform dan Compute.

    3. Kemudian, hitung logaritma dari nilai residual yang dikuadrat di atas dengan menu Transform dan Compute.

    4. Regresikan ln residual sebagai VD dan variabel X2, X3, dan X4 sebagai VI sehingga persamaannya menjadi:

    Ln Ui2 = b0 + b1 X1 + b2 X3 + b3 X4

    Keputusan:

    Jika Sig. < 0,05, terjadi heteroskedastisitas;

    Jika Sig. > 0,05, terjadi homoskedastisitas

  • Hasil Uji Park

    Coefficientsa

    2,361 1,253 1,885 ,062

    ,117 ,147 ,092 ,797 ,427

    -,250 ,127 -,219 -1,968 ,052

    -,242 ,138 -,178 -1,749 ,083

    (Constant)

    X2

    X3

    X4

    Model

    1

    B Std. Error

    Unstandardized

    Coef f icients

    Beta

    Standardi

    zed

    Coef f icien

    ts

    t Sig.

    Dependent Variable: LNRESIDa.

  • Uji autokorelasi

    Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara

    kesalahan pengganggu (error) pada periode t dengan

    periode t-1.

    Jika terjadi korelasi, dinamakan ada problem autokorelasi.

    Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas autokorelasi.

    Problem autokorelasi mayoritas terjadi pada regresi yang data time series, atau berdasarkan waktu berkala,

    seperti bulanan dan tahunan.

  • Uji Autokorelasi (contd) Contoh:

    Seorang peneliti ingin menguji apakah dalam model regresi yang dikembangkan terdapat problem autokorelasi.

    Langkah-langkah:

    Buka file Hatco.

    Pilih menu Analyze, Regression, Linear.

    Untuk keseragaman, lakukan pengisian kolom-kolom berikut ini.

  • Deteksi adanya Autokorelasi

    Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi, lihat besaran angka Durbin-Watson.

    Kriteria:

    Angka D-W < -2, berarti ada autokorelasi negatif.

    Angka D-W terletak di antara -2 dan 2, berarti bebas autokorelasi.

    Angka D-W > 2, berarti ada autokorelasi positif.

  • Tabel Model Summary

    Model Summaryb

    Model R R Square Adjusted R

    Square Std. Error of the

    Estimate Durbin-Watson

    1 .757a .574 .565 5.930 1.920

    a. Predictors: (Constant), Price level, Delivery speed

    b. Dependent Variable: Usage level

  • Interpretasi Angka D-W

    Angka D-W sebesar 1,920. Artinya, model regresi di atas tidak memiliki masalah autokorelasi.

    Karena tidak terdapat problem autokorelasi, model regresi layak untuk dipakai.

    Jika terdapat problem autokorelasi, dapat diatasi dengan cara:

    Melakukan transformasi data.

    Menambah data observasi.

  • Uji Multikolinieritas

    Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.

    Jika terjadi korelasi (>0,9), dinamakan terdapat problem multikol.

    Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen.

  • Contoh:

    Seorang peneliti ingin menguji apakah dalam model regresi yang dikembangkan terjadi problem multikolinieritas.

    Langkah-langkah:

    Buka file Hatco.sav.

    Pilih menu Analyze, Regression, Linear.

    Untuk keseragaman, lakukan pengisian kolom-kolom berikut ini.

  • Deteksi adanya Multikolinieritas 1. Besaran angka VIF (Variance Inflation Factor) dan

    Tolerance.

    Pedoman:

    Mempunyai nilai VIF >10.

    Mempunyai nilai Tolerance

  • Coefficientsa

    Model

    Collinearity Statistics

    Tolerance VIF

    1 Delivery speed .878 1.139

    Price level .878 1.139

    a. Dependent Variable: Usage level

    Coefficient Correlationsa

    Model Price level Delivery

    speed

    1 Correlations

    Price level 1.000 .350

    Delivery speed

    .350 1.000

    Covariances Price level .283 .090

    Delivery speed

    .090 .232

    a. Dependent Variable: Usage level

  • Interpretasi hasil SPSS

    Angka VIF 1,139 dan angka Tolerance 0,878.

    Dapat disimpulkan model regresi tersebut tidak terdapat problem multikolinieritas.

    Koefisien korelasi 0,35

  • Remedial Jika terjadi problem multikolinieritas,

    solusinya adalah

    Dengan mengeluarkan salah satu variabel independen dalam model yang mempunyai korelasi yang tinggi dari model regresi.

    Transformasi variabel dalam bentuk log n atau bentuk lainnya.

    Gunakan metode regresi lainnya, misalnya Bayesian Regresion.

  • Uji Normalitas Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah

    dalam model regresi data variabel dependen dan independen berdistribusi normal.

    Model regresi yang baik adalah distribusi data normal.

    Cara pengujian normalitas data dapat dilakukan menggunakan beberapa cara, antara lain:

    Menghitung rasio skweness dan kurtosis.

    Uji Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk.

    Membuat Q-Q plot dan Detrended Normal Q-Q plot.

  • Transformasi Data Bentuk transformasi data yang tidak terdistribusi

    normal dapat ditentukan berdasarkan bentuk grafik histogram.

    Keterangan: k adalah nilai maksimum data mentah x

    Bentuk Grafik Histogram Bentuk Transformasi

    Moderate (+) skewness Substansial (+) skewness Severe (+) skewness dgn bentuk L Moderate (-) skewness Substansial (-) skewness Severe (-) skewness dgn bantuk J

    SQRT (x) atau akar kuadrat LG10 (x) atau LN 1/x atau inverse SQRT (k-x) LG10 (k-x) 1/(k-x)

  • Tugas 8 Buka file regresi_berganda_2.sav.

    Lakukan analisis regresi berganda untuk mengetahui apakah variabel-variabel promosi, outlet, laju_pen, pesaing, dan income berpengaruh terhadap sales.

    Tentukan apakah model tersebut memenuhi asumsi-asumsi klasik, antara lain: Varian dari populasi adalah konstan atau

    homokedastik.

    Tidak ada autokorelasi dalam gangguan.

    Tidak ada multikolinearitas di antara variabel independen.

    Distribusi data secara normal.

  • Tugas 8 (contd) Berdasarkan hasil pengujian terhadap

    asumsi-asumsi tersebut, apakah variabel-variabel promosi, outlet, laju_pen, pesaing, dan income dapat digunakan untuk memprediksi besarnya sales. Jelaskan mengapa demikian.