MODEL DAN LANGKAH KELAYAKAN UJI REGRESI LINIER SEDERHANA

-

 

source

MODEL KELAYAKAN REGRESI LINIER

Model kelayakan regresi linier didasarkan pada hal-hal sebagai berikut:

1. Model regresi dikatakan layak jika angka signifikansi pada ANOVA sebesar < 0,05.

2. Prediktor yang digunakan sebagai variabel bebas harus layak. Kelayakan ini diketahui jika angka Standard Error of Estimate < Standard Deviation.

3. Koefesien regresi harus signifikan. Pengujian dilakukan dengan Uji t. Koefesien regresi

signifikan jika thitung > ttabel (nilai kritis).

4. Tidak boleh terjadi multikolinieritas, artinya tidak boleh terjadi korelasi yang sangat tinggi atau sangat rendah antar variabel bebas. Syarat ini hanya berlaku untuk regresi linier berganda dengan variabel bebas lebih dari satu.

5. Tidak terjadi otokorelasi. Terjadi otokorelasi jika angka Durbin dan Watson (DB) sebesar < 1 dan > 3.

6. Keselerasan model regresi dapat diterangkan dengan menggunakan nilai rm2 semakin besar nilai tersebut maka model semakin baik. Jika nilai mendekati 1 maka model regresi semakin baik. Nilai rm2 mempunyai karakteristik diantaranya:

o Selalu positif

o Nilai rm2 maksimal sebesar 1. Jika Nilai r2 sebesar 1 akan mempunyai arti kesesuaian yang sempurna. Maksudnya seluruh variasi dalam variabel Y dapat diterangkan oleh model regresi. Sebaliknya jika rm2 sama dengan 0, maka tidak ada hubungan linier antara X dan Y.

7. Terdapat hubungan linier antara variabel bebas (X) dan variabel tergantung (Y).

8. Data harus berdistribusi normal.

9. Data berskala interval atau rasio.

10. Kedua variabel bersifat dependen, artinya satu variabel merupakan variabel bebas (disebut juga sebagai variabel prediktor) sedang variabel lainnya variabel tergantung (disebut juga sebagai variabel respon)


LANGKAH UJI REGRESI LINIER

Adapun langkah-langkah yang perlu dilakukan untuk melakukan analisis dan uji regresi linier sederhana adalah sebagai berikut:

1. Menentukan tujuan dari Analisis Regresi Linear Sederhana

2. Mengidentifikasi variabel prediktor dan variabel respon

3. Melakukan pengumpulan data dalam bentuk tabel

4. Menghitung X², XY dan total dari masing-masingnya

5. Menghitung a dan b menggunakan rumus yang telah ditentukan

6. Membuat model Persamaan Garis Regresi

7. Melakukan prediksi terhadap variabel prediktor atau respon

8. Uji signifikansi menggunakan Uji-t dan menentukan Taraf Signifikan


Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

MANOVA DUA JALUR (TWO WAY MANOVA)

-
Gambar
source APA ITU UJI MANOVA? MANOVA ( Multivariate Analysis of Variance ) identik dengan ANOVA, kecuali ia menggunakan dua atau lebih variabel respon. Mirip dengan ANOVA, itu juga bisa satu jalur atau dua jalur.   APA ITU UJI MANOVA DUA JALUR? Analisis varians dua jalur multivariat (dua jalur MANOVA) sering dianggap sebagai perpanjangan dari ANOVA dua jalur untuk situasi di mana ada dua atau lebih variabel dependen. Tujuan utama dari MANOVA dua jalur adalah untuk memahami jika ada interaksi antara dua variabel independen pada dua atau lebih variabel dependen gabungan.   ASUMSI MANOVA DUA JALUR Untuk menjalankan MANOVA dua jalur, ada 10 asumsi yang perlu diperhatikan. Tiga asumsi pertama berhubungan dengan pilihan desain studi dan pengukuran yang dipilih, sementara tujuh asumsi lainnya berhubungan dengan bagaimana data cocok dengan model MANOVA dua jalur. Asumsi ini adalah: 1. Memiliki dua atau lebih variabel dependen yang diukur pada tingkat kontinu. 2. Memiliki dua variabel independen d
Baca selengkapnya

TUTORIAL SPSS UJI TWO-WAY ANOVA

-
Gambar
Source pic Contoh Kasus: Seorang guru ingin mengetahui prestasi belajar siswa berdasarkan gender (laki-laki dan perempuan). Sampel yang diambil 3 sekolah, dimana ketiga sekolah tersebut diterapkan model pembelajaran yang berbeda. Jenis Kelamin Sekolah SMA 1 (Model A) SMA 2 (Model B) SMA 3 (Model C) Laki-laki 53 65 64 55 65 48 68 58 54 70 73 48 64 68 49 48 45 61 Perempuan 48 80 60 82 63 45 59 65 55 61 75 58 69 68 43 83 87 58 64 71 45 48 58 77 78 40 73
Baca selengkapnya

UJI MANN-WHITNEY U DENGAN SPSS (CONTOH KASUS)

-
Gambar
Uji Mann-Whitney U merupakan uji non-parametrik untuk membandingkan dua sampel independen bila datanya berbentuk ordinal Berikut beberapa kriteria data yang menjadi ketentuan: 1. Data yang diuji harus berskala rasio, interval, atau ordinal. 2. Terdapat 2 kelompok data yang diuji. 3. Data tidak berpasangan alias berbeda kelompok. 4. Kelompok yang diuji variansnya sama alias homogen. Contoh Kasus:  Seorang guru Fisika ingin mengetahui apakah ada perbedaan nilai hasil belajar Fisika antara siswa laki-laki dan perempuan setelah menerapkan model pembelajaran Discovery Learning . Diambil 16 siswa sebagai sampel. Hipotesis untuk kasus di atas: Ho: Tidak terdapat perbedaan hasil belajar fisika antara siswa perempuan dan laki laki Ha: Terdapat perbedaan hasil belajar fisika antara siswa perempuan dan laki-laki Tabel Data Hasil Belajar Fisika Peserta Didik Langkah – langkah analisis dengan SPSS: 1. Jalankan program SPSS, pilih Variable View di bagian bawah. Isikan di kolom Name
Baca selengkapnya