200 likes | 320 Views
TATAP MUKA 14. ANALISA REGRESI BERGANDA. ANALISIS REGRESI DENGAN MODEL ANCOVA. VARIABEL DEPENDEN BERSKALA INTERVAL ATAU RATIO VARIABEL INDEPENDEN BERSKALA CAMPURAN INTERVAL ATAU RATIO DENGAN NOMINAL / KATEGORIK
E N D
TATAP MUKA 14 ANALISA REGRESI BERGANDA
ANALISIS REGRESI DENGAN MODEL ANCOVA • VARIABEL DEPENDEN BERSKALA INTERVAL ATAU RATIO • VARIABEL INDEPENDEN BERSKALA CAMPURAN INTERVAL ATAU RATIO DENGAN NOMINAL / KATEGORIK • VARIABEL INDEPENDEN YANG BERSKALA NOMINAL / KATEGORIK DISEBUT VARIABEL DUMMY
MekanismeAnalisa • Padadasarnya, analisaregresiberganda, apapunbentuknyabertujuanuntukmenemukanpersamaanestimasimelaluipersamaan model yang telahdibentuk. Termasukdidalamnyainginmengukur : • PersamaanEstimasi • KorelasiParsial • Korelasi Global / Simultan • Determinasi Total • DeterminasiParsial • UjiAnova ( uji F ) • UjiParsial ( uji t ) • UjiKeselarasan Model
ProsedurAnalisa • Klik > analyze > Regression > Linier
ProsedurAnalisa • Klik > Statistic, centangpilihansesuaigambar
ProsedurAnalisa • Klik > Plot, Zpredpindahkekotak X danSresidkekotak Y, laluklik > Continue.
ProsedurAnalisa • jikasemuaprosestelahselesai, Klik > OK
Output Analisis • PersamaanEstimasi yang dapatdibentuk: • G = -112,986 + 81,452 S + 35,246 K + 148,792 D • daripersamaandiatasdapatdibacasbb : • jikakaryawantidakmemiliki status, pengalamandanpendidikanmakaGajikaryawanadalah -112,986 (sangatrendah) dilihatdarikonstanta yang bertandanegatif. • jikapengalamankerjameningkatsatusatuanhitungmakaGajikaryawanakanmeningkatsebesar 35,246 • jikapendidikankaryawanmeningkatsebanyaksatusatuanhitungmakaGajikaryawanakanmeningkatsebanyak 148,792
Output Analisis • Chart disebelahmenunjukkanartiyakni titik2 data semakinmenyatudengangarismenunjukkan • pengaruhvariabelpengganggu yang semakinkecilataurendah. • adahubungan linier antaravar independent denganvar dependent • variansivar independent dgnvar dependent adlhomogen
Output Analisis Gambar diagram pencardiatasmenunjukkanhasilyaknivariabel yang terlibatdalampersamaan model bersifat normal, krn data menyebar rata keseluruhbidang diagram
Output Analisis Dari tabeldiatas, korelasiparsial (zero order) semuabersifat linier dannyatakarenatingkatkesalahan < 5%. Status karyawandgngaji = 0,516 ; pengalamankerjadgngaji = 0,73 ; danpendidikankaryawandgngaji = 0,797
Output Analisis Nilaikorelasi global = 0,86 artinyahubunganketigavar independent denganvar dependent sangatkuatdansearah, nilaideterminasi global = 0,728 artinyavariansigajimampudijelaskansebesar 72,8% olehketigavar independent, sedangkansisanyasebesar 27,2% dijelaskanolehvariansivar lain yang tidakdibahasdalampersamaan model.
Output Analisis Determinasi (kontribusi) parsialdapatdilihatpadakolom Partial padatabeldiatas. Kontribusivar status karyawanthdvar dependent adl 32,7% var lain dianggapkonstan. Kontribusivarpengalamakerjasebesar 43,2% thdvar dependent, danvar lain dianggapkonstan, kontribusivarpendidikankaryawanthdvar dependent adlsebesar 57,9% danvar lain dianggapkonstan/nol.
UjiAnova / Uji F / UjiSimultan Ujihipotesisuntukanovaadalahsbb: Ho : semuavariabel independent tidaknyatapengaruhnya terhadapvariabel dependent Ha : minimal adasatuvariabel independent nyatapengaruhnya terhadapvariabel dependent Olehkarenatingkatkesalahan (signifikansi F) < 5% maka Ha diterima, artinyasemuavariabel independent nyatapengaruhnyaterhadapvariabel dependent.
Uji t / UjiParsial Tingkat signifikansi (tarafnyata) variabel independent padakolom Sig nilainyasemuanyadibawah 5%, artinyaketigavariabel independent memilikipengaruhnyataterhadapvariabel dependent berartiketigavariabel independent memilikiperannyatadalampenetapan / besarangajikaryawan.
UjiKeselarasan Model Variabel yang terdapatdalampersamaan model dikatakanmemilikihubunganselarasbilanilai ‘standar error of the estimated’ < ‘standar error’. Nilai ‘standar error of the estimated’ (39,43) < ‘standar error’ (50,003) berartihubunganantaraketigavar independent denganvar dependent adalahselaras/serasiatau ideal.