Analisis regresi
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 13

ANALISIS REGRESI PowerPoint PPT Presentation


  • 217 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

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

Download Presentation

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.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Analisis regresi

ANALISIS REGRESI

Wahyu Widhiarso

Fakultas Psikologi UGM


Analisis regresi1

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


Asumsi regresi

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)


Analisis regresi

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


Contoh analisis

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


Analisis regresi

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


Analisis regresi

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


Prinsip regresi

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


Prinsip regresi1

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


Analisis regresi

Korelasi antar prediktor terlalu besar (multikolinieritas)

Menyebabkan analisis regresi menjadi anomali


Siapa yang masuk lebih dahulu

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


Menu spss

MENU SPSS

  • MASUK KE MENU | ANALYZE  REGRESSION  LINEAR

  • OPTION | Masukkan variabel di dalam kotak


Transitional page

Transitional Page


  • Login