1 / 9

Analisis Diskriminan dan Regresi Logistik merupakan tehnik statistik

Analisis Diskriminan dan Regresi Logistik merupakan tehnik statistik jika variabel dependen yang berbentuk kategorikal (nominal atau non metrik) dan variabel independen berbentuk metrik. Dalam banyak kasus variabel dependen terdiri dari dua kelompok atau klasifikasi,

tasha-frye
Télécharger la présentation

Analisis Diskriminan dan Regresi Logistik merupakan tehnik statistik

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 Diskriminan dan Regresi Logistik merupakan tehnik statistik jika variabel dependen yang berbentuk kategorikal (nominal atau non metrik) dan variabel independen berbentuk metrik. Dalam banyak kasus variabel dependen terdiri dari dua kelompok atau klasifikasi, sebagai contoh pria dengan perempuan atau tinggi dengan rendah. Teknik analisis diskriminan dibedakan menjadi dua kelompok/katagori, jika variabel tak bebas (Y) dikelompokan menjadi dua, diperlukan satu fungsi diskriminan, jika variabel tak bebas dikelompokkan menjadi lebih dari dua kelompok disebut analisis diskriminan berganda (multiple discriminant analysis) diperlukan fungsi diskriminan sebanyak k-1, jika ada “k” katagori.

  2. Kombinasi linier untuk analisis discriminan dikenal juga sebagai Fungsi discriminan yang berasal dari equation dengan bentuk sebagai berikut : Zjk = a + W1 X1k + W2 X2k + ...... + Wn Xnk dimana : Zjk = discriminan Z score dalam fungsi discriminan j untuk objek k a = intercep W1 = discriminan weight untuk variabel independen i Xjk = Variabel independen i untuk objek k

  3. Penerapan analisis diskriminant dapat dilihat dalam enam tahap model • Tahap 1: TujuandariAnalisis Diskriminan • Membuat suatu fungsi diskriminan atau kombinasi linier • dari prediktor atau variabel bebas yang bisa mendiskriminasi • atau membedakan kategori variabel tak bebas • atau criterion atau kelompok artinya mampu membedakan suatu objek • (responden) masuk kelompok/kategori mana. • Menentukan variabel bebas yang mana yang memberikan sumbangan • terbesar terhadap terjadinya perbedaan antar kelompok. • 3. Membuatproseduruntukmengklasifikasiobjek • (individu, perusahaan, produk, dansebagainya) kedalamkelompok • atasdasarnilaimerekadi set independenvariables. • 4. Mengelompokan objek/kasus atau responden ke dalam • suatu kelompok/kategori didasarkan pada nilai variabel bebas.

  4. Tahap 2 : Desain penelitian untuk Analisis Diskriminan Memilih Variabel Independen dan variabel dependen Untuk menerapkan analisis discriminant, maka peneliti harus terlebih dahulu menetapkan variabel yang harus independen dan variabel yang akan bergantung/tak bebas. Ingat bahwa dependen variabel berbentuk kategori dan variabel independen adalah metrik. Ukuran Sampel Analisis Diskriminan sangat peka terhadap rasio untuk ukuran sampel dalam variabel bebas. Banyak studi menyarankan rasio 20 observasi untuk setiap variabel bebas. Pembagian Sampel Prosedur yang biasa adalah dengan membagi total sampel responden secara acak ke dalam dua kelompok. Salah satu dari kelompok ini, analisis sampel, digunakan untuk mengembangkan discriminant function. Kelompok kedua. yang holdout sampel, digunakan untuk menguji discriminant fungsi. Metode ini memvalidasi fungsi ini disebut sebagai split-sampel atau pendekatan lintas-validasi

  5. Tahap 3 : Asumsi dari Analisis Diskriminan Para peneliti harus memeriksa data dan asumsi jika melanggar, maka peneliti harus mengidentifikasi metode alternatif yang tersedia dan dampak pada hasil yang dapat diharapkan. Data tidak memenuhi asumsi keadaan yg biasa multivarian dapat menimbulkan masalah dalam melakukan estimasi Fungsi diskriminasi

  6. Tahap 4: Estimasi dan Penilaian dari Model DiskriminanDengan fungsi yang diperkirakan, secara keseluruhan model dapat dinilai dengan beberapa cara. Pertama, discriminant Z skor, juga dikenal sebagai nilai Z, bisa dihitung untuk setiap objek. Perbandingan kelompok berarti pada Z skor menyediakan satu ukuran discriminan antar kelompok. Input keakuratan diukur sebagai jumlah observasi diklasifikasikan ke dalam kelompok yang benar. Sejumlah kriteria yang tersedia untuk menilai apakah proses mencapai klasifikasi praktis dan / atau statistica signifikan.

  7. Menghitung Z skore Diskriminan Setelah batasan fungsi diskriminan ditetapkan sebagai dasar perhitungan Z skor Diskriminan yang dapat dihitung berdasarkan formula sebagai berikut : Zjk = a + W1 Xjk + W2 X2k + .... + Wn Xnkdimana : Z jk = Z skore diskriminan dari fungsi diskriminan juntuk objek kA = intercepW1 = koefisien diskriminan dalam variabel independen iX ik = Variabel independen i dalam objek k

  8. Tahap 5: InterpretasiHasilJikasecara statistiksignifikansi fungsi diskriminasi danklassifikasiakurasinya dapatditerima, makapenelitiharusfokuspadapembuatan substansiinterpretasiterhadap hasil temuan tersebut.Prosesinimelibatkanpemeriksaandiskriminan yang berfungsiuntukmenentukanrelatifpentingnyasetiapvariabelindependendalammembedakanantarakelompok .

  9. Tahap 6 : Validasi HasilSplit Sample atau Silang Validasi

More Related