REGRESI LINEAR BERGANDA
Regresi linear Berganda
1.Pengertian Regresi Berganda
Regresi berganda adalah model regresi atau prediksi yang melibatkan lebih dari satu variabel bebas atau prediktor. Istilah regresi berganda dapat disebut juga dengan istilah multiple regression. Kata multiple berarti jamak atau lebih dari satu variabel.
2.Jenis regresi Berganda
Regresi berganda sebagai salah satu jenis analisis statistik, banyak sekali macamnya,tergantung pada skala data per variabel. Berikut saya jelaskan satu persatu:
-Regresi Linear Berganda
Regresi Linear Berganda adalah model regresi berganda jika variabel terikatnya berskala data interval atau rasio (kuantitatif atau numerik). Sedangkan variabel bebas pada umumnya juga berskala data interval atau rasio. Namun ada juga regresi linear dimana variabel bebas menggunakan skala data nominal atau ordinal, yang lebih lazim disebut dengan istilah data dummy. Maka regresi linear yang seperti itu disebut dengan istilah regresi linear dengan variabel dummy.Contoh regresi berganda jenis ini adalah: “pengaruh DER dan NPM terhadap Return Saham.”
-Regresi Logistik Berganda
Regresi Logistik berganda adalah model regresi berganda jika variabel terikatnya adalah data dikotomi. Dikotomi artinya dalam bentuk kategorik dengan jumlah kategori sebanyak 2 kategori. Misal: Laki-laki dan perempuan, baik dan buruk, ya dan tidak, benar dan salah serta banyak lagi contoh lainnya. Sedangkan variabel bebas jenis regresi berganda ini pada umumnya adalah juga variabel dikotomi. Namun tidak masalah jika variabel dalam skala data interval, rasio, ordinal maupun multinomial. Contoh regresi berganda jenis ini adalah: pengaruh rokok dan jenis kelamin terhadap kejadian kanker paru. Dimana rokok kategorinya ya dan tidak, jenis kelamin kategorinya laki-laki dan perempuan, sedangkan kejadian kanker paru kategorinya ya dan tidak. Ada dua metode yang sering dipakai dalam jenis regresi berganda ini, yaitu metode logit dan probit.
-Regresi Ordinal berganda
Regresi berganda jenis ini adalah analisis regresi dimana variabel terikat adalah berskala data ordinal. Sedangkan variabel bebas pada umumnya juga ordinal, namun tidak masalah jika variabel dengan skala data yang lain, baik kuantitatif maupun kualitatif. Keunikan regresi ini adalah jika variabel bebas adalah data kategorik atau kualitatif, maka disebut sebagai faktor. Sedangkan jika data numerik atau kuantitatif, maka disebut sebagai covariates.
-Regresi Multinomial Berganda
Regresi multinomial berganda adalah jenis regresi dimana variabel terikat adalah data nominal dengan jumlah kategori lebih dari 2 (dua) dan variabel bebas ada lebih dari satu variabel. Jenis regresi ini hampir sama dengan regresi logistik berganda, namun bedanya adalah variabel terikat kategorinya lebih dari dua, sedangkan regresi logistik berganda variabel terikatnya mempunyai kategori hanya dua (dikotomi). Regresi ini juga mirip dengan regresi ordinal, hanya saja bedanya skala data pada regresi ini tidak bertingkat (bukan ordinal) atau dengan kata lain tidak ada yang lebih baik atau lebih buruk. Contoh regresi ini adalah: Pengaruh Pendidikan Orang Tua dan Penghasilan Orang Tua terhadap pilihan jurusan kuliah. Dimana pendidikan dan penghasilan orang tua berskala data ordinal dan pilihan jurusan kuliah adalah variabel berskala data nominal lebih dari dua kategori, yaitu: jurusan kesehatan, hukum, sosial, sastra, pendidikan, lain-lain.
-Regresi Data Panel Berganda
Dari jenis-jenis di atas, sebenarnya masih ada jenis lain yang merupakan pengembangan dari jenis-jenis di atas, yaitu dengan adanya kompleksitas berupa data time series atau runtut waktu, atau data panel. Seperti yang terjadi pada regresi data panel ataupun regresi cochrane orcutt.
1.Pengertian Regresi Berganda
Regresi berganda adalah model regresi atau prediksi yang melibatkan lebih dari satu variabel bebas atau prediktor. Istilah regresi berganda dapat disebut juga dengan istilah multiple regression. Kata multiple berarti jamak atau lebih dari satu variabel.
2.Jenis regresi Berganda
Regresi berganda sebagai salah satu jenis analisis statistik, banyak sekali macamnya,tergantung pada skala data per variabel. Berikut saya jelaskan satu persatu:
-Regresi Linear Berganda
Regresi Linear Berganda adalah model regresi berganda jika variabel terikatnya berskala data interval atau rasio (kuantitatif atau numerik). Sedangkan variabel bebas pada umumnya juga berskala data interval atau rasio. Namun ada juga regresi linear dimana variabel bebas menggunakan skala data nominal atau ordinal, yang lebih lazim disebut dengan istilah data dummy. Maka regresi linear yang seperti itu disebut dengan istilah regresi linear dengan variabel dummy.Contoh regresi berganda jenis ini adalah: “pengaruh DER dan NPM terhadap Return Saham.”
-Regresi Logistik Berganda
Regresi Logistik berganda adalah model regresi berganda jika variabel terikatnya adalah data dikotomi. Dikotomi artinya dalam bentuk kategorik dengan jumlah kategori sebanyak 2 kategori. Misal: Laki-laki dan perempuan, baik dan buruk, ya dan tidak, benar dan salah serta banyak lagi contoh lainnya. Sedangkan variabel bebas jenis regresi berganda ini pada umumnya adalah juga variabel dikotomi. Namun tidak masalah jika variabel dalam skala data interval, rasio, ordinal maupun multinomial. Contoh regresi berganda jenis ini adalah: pengaruh rokok dan jenis kelamin terhadap kejadian kanker paru. Dimana rokok kategorinya ya dan tidak, jenis kelamin kategorinya laki-laki dan perempuan, sedangkan kejadian kanker paru kategorinya ya dan tidak. Ada dua metode yang sering dipakai dalam jenis regresi berganda ini, yaitu metode logit dan probit.
-Regresi Ordinal berganda
Regresi berganda jenis ini adalah analisis regresi dimana variabel terikat adalah berskala data ordinal. Sedangkan variabel bebas pada umumnya juga ordinal, namun tidak masalah jika variabel dengan skala data yang lain, baik kuantitatif maupun kualitatif. Keunikan regresi ini adalah jika variabel bebas adalah data kategorik atau kualitatif, maka disebut sebagai faktor. Sedangkan jika data numerik atau kuantitatif, maka disebut sebagai covariates.
-Regresi Multinomial Berganda
Regresi multinomial berganda adalah jenis regresi dimana variabel terikat adalah data nominal dengan jumlah kategori lebih dari 2 (dua) dan variabel bebas ada lebih dari satu variabel. Jenis regresi ini hampir sama dengan regresi logistik berganda, namun bedanya adalah variabel terikat kategorinya lebih dari dua, sedangkan regresi logistik berganda variabel terikatnya mempunyai kategori hanya dua (dikotomi). Regresi ini juga mirip dengan regresi ordinal, hanya saja bedanya skala data pada regresi ini tidak bertingkat (bukan ordinal) atau dengan kata lain tidak ada yang lebih baik atau lebih buruk. Contoh regresi ini adalah: Pengaruh Pendidikan Orang Tua dan Penghasilan Orang Tua terhadap pilihan jurusan kuliah. Dimana pendidikan dan penghasilan orang tua berskala data ordinal dan pilihan jurusan kuliah adalah variabel berskala data nominal lebih dari dua kategori, yaitu: jurusan kesehatan, hukum, sosial, sastra, pendidikan, lain-lain.
-Regresi Data Panel Berganda
Dari jenis-jenis di atas, sebenarnya masih ada jenis lain yang merupakan pengembangan dari jenis-jenis di atas, yaitu dengan adanya kompleksitas berupa data time series atau runtut waktu, atau data panel. Seperti yang terjadi pada regresi data panel ataupun regresi cochrane orcutt.
Komentar
Posting Komentar