1 / 13

ANALISIS REGRESI

ANALISIS REGRESI. Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM. ANALISIS REGRESI. PENGERTIAN Jenis uji statistika yang dipakai untuk melihat daya prediksi variabel independen (prediktor) terhadap variabel dependen (kriterium) JENIS ANALISIS REGRESI

pekelo
Télécharger la présentation

ANALISIS REGRESI

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. ANALISIS REGRESI Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM

  2. ANALISIS REGRESI PENGERTIAN • Jenis uji statistika yang dipakai untuk melihat daya prediksi variabel independen (prediktor) terhadap variabel dependen (kriterium) JENIS ANALISIS REGRESI • Regresi Linier. Memprediksi peranan prediktor dalam persamaan linier • Regresi Non Linier. Memprediksi peranan prediktor dalam persamaan non-linier yang dibuat oleh peneliti sendiri PRASYARAT ANALISIS REGRESI • Variabel dependen terdistribusi normal • Korelasi antar prediktor yang rendah (tidak ada multikolinieritas) • Hubungan antara prediktor dan kriterium adalah linier • Homokedastisitas • Jika data prediktor bersifat kualitatif (jender, agama, dsb) maka perlu ditransformasi menjadi variabel dummy

  3. ASUMSI REGRESI • DATA. The dependent and independent variables should be quantitative. Categorical variables, such as religion, major field of study, or region of residence, need to be recoded to binary (dummy) variables or other types of contrast variables. • ASSUMPTIONS. For each value of the independent variable, the distribution of the dependent variable must be normal. The variance of the distribution of the dependent variable should be constant for all values of the independent variable. The relationship between the dependent variable and each independent variable should be linear, and all observations should be independent. Sumber : Manual SPSS 13.0 (2004)

  4. Persamaan Regresi Sederhana y = b1x1 + b2x2 + a b = garis prediksi a = konstanta (intercept) y = variabel dependen x = variabel independen Contoh y = Kesetiaan Konsumen x1= Kualitas Produk x2= Sikap terhadap Iklan

  5. CONTOH ANALISIS VARIABEL PENELITIAN y = Kesetiaan Konsumen x1= Kualitas Produk x2= Sikap terhadap Iklan HIPOTESIS • Mayor : Kualitas Produk dan Sikap terhadap Iklan mendukung peningkatan Kesetiaan Konsumen • Minor (A) : Kualitas Produk mendukung peningkatan Kesetiaan Konsumen • Minor (B) Sikap terhadap Iklan mendukung peningkatan Kesetiaan Konsumen

  6. Proses Regresi Regresi adalah proses memasukkan Variabel Independen ke dalam model untuk memprediksi Variabel Dependen, proses tersebut dapat dilakukan secara simultan maupun satu persatu Kesetiaan Konsumen (Y) Kualitas Produk (X1) a b Sikap terhadap Iklan (X2) c R= a+b+c |b1 = a+b |b2= c

  7. F=102,240 ; p<0,01 Hipotesis Mayor Diterima • b=0,782 ; p<0,01 Hipotesis Minor (A) Diterima • b=0,330 ; p<0,01 Hipotesis Minor (B) Diterima

  8. PRINSIP REGRESI SIAPA YANG YANG MASUK DULU DAPAT RUANG LEBIH BANYAK Kesetiaan Konsumen (Y) a Kualitas Produk (X1) b Sikap terhadap Iklan (X2) c R= a+b+c | b1 = a+b | b2= c

  9. PRINSIP REGRESI SIAPA YANG YANG MASUK DULU DAPAT RUANG LEBIH BANYAK Keterampilan Sosial (Y) a Self Esteem (X1) b Self Confidence (X2) c R= a+b+c | b1 = a+b | b2= c

  10. Korelasi antar prediktor terlalu besar (multikolinieritas) Menyebabkan analisis regresi menjadi anomali

  11. SIAPA YANG MASUK LEBIH DAHULU ? • Peneliti yang menentukan sendiri • Berdasarkan pertimbangan teori, relevansi dengan sampel, kepentingan penelitian • Program yang menentukan • ENTER. Semua prediktor dimasukkan dalam satu waktu • REMOVE. Semua prediktor dimasukkan lalu semua prediktor dikeluarkan secara simultan • STEPWISE. Prediktor yang memiliki daya prediksi yang besar dimasukkan terlebih dahulu • FORWARD. Prediktor yang memiliki daya prediksi yang besar dimasukkan terlebih dahulu • BACKWARD. Semua prediktor dimasukkan lalu prediktor yang memiliki daya prediksi yang rendah dikeluarkan satu per satu berdasarkan yang

  12. MENU SPSS • MASUK KE MENU | ANALYZE  REGRESSION  LINEAR • OPTION | Masukkan variabel di dalam kotak

  13. Transitional Page

More Related