Senin, 04 Februari 2013

sinau statistik


Regresi Linier Sederhana

Tujuan umum

Tujuan umum dari regresi berganda (istilah inipertama kali digunakan olehPearson, 1908) adalah untuk mempelajari lebih lanjut tentang hubungan antaravariabel independen dan variabel dependen atau kriteria. Misalnya, seorang mahasiswa ingin mengetahui apakah ada hubungan atau kaitan antara jumlah halaman sebuah buku yang ada di perpustakaan kampus dengan harga jual buku di daftar harga toko buku online

Book

Page
Price($)
Introduction to History
500
84
Basic Algebra
700
75
Introduction to Psychology
800
99
Introduction to Sociology
600
72
Business Management
400
69
Introduction to Biology
500
81
Fundamentals of Jazz
600
63
Principles of Nursing
800
93

Prosedur regresi dengan SPSS adalah sebagai berikut:
Analyze > Regression > Linier
















Kemudian masukkan variabel independen Page dan variabel dependen Price seperti gambar berikut:



















dan hasil regresi seperti berikut:



Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
.614a
.377
.273
10
.41290
a. Predictors: (Constant), Page



Koefisen korelasi R = 0.614 menunjukkan tingkat hubungan variabel dependen dengan variabel independen pada tingkat kuat (0.614) untuk slala 0 – 1.
Kuat lemahnya hubungan dua variabel ditunjukkan oleh
nilai Pearson Correlation (R) dimana nilai secara umum dibagi menjadi sbb:
0 – 0.25  korelasi sangat lemah
0.25 – 0.50  korelasi moderat
0.50 – 0.75  korelasi kuat
0.75 – 1.00  korelasi sangat kuat
Nilai R square = 0.377 dari tabel di atas menunjukkan bahwa 37.7 % dari varians Price dapat dijelaskan oleh perubahan dalam variabel Page.


ANOVAb
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
393.429
1
393.429
3.628
.105a
Residual
650.571
6
108.429
Total
1044.000
7
a. Predictors: (Constant), Page
b. Dependent Variable: Price



UJI F

Uji F dimaksudkan untuk menguji apakah variabel-variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Kasus ini variabel independenya hanya satu, yaitu Page.
Hipotesis:

H0: variabel-variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen
H1: variabel-variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen

Dasar Pengambilan Keputusan

Jika probalitasnya (nilai sig) > 0.0
5 atau F hitung < F tabel maka H0 tidak ditolak
Jika probalitasnya (nilai sig) < 0.05 atau F hitung > F tabel maka H0 ditolak

Keputusan:

Pada tabel di atas nilai sig = 0.105 > 0.05, sehingga H0 tidak ditolak, yang berarti variabel-variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. (ingat: kasus ini adalah kasus satu variabel independen)

Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
48.000
16.942
2.833
.030
Page
.051
.027
.614
1.905
.105
a. Dependent Variable: Price


UJI t

Uji t dimaksudkan untuk menguji apakah variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.

Hipotesis:
H0: variabel independen secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen
H1: variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen

Dasar Pengambilan Keputusan
Jika probalitasnya (nilai sig) > 0.05 atau - t tabel < t hitung < t tabel maka H0 tidak ditolak
Jika probalitasnya (nilai sig) < 0.05 atau t hitung < - t tabel atau t hitung > t tabel maka H0 ditolak

Keputusan:
Pada tabel di atas nilai sig variabel Page 0.105 > 0.05 sehingga H0 tidak ditolak, yang berarti variabel independen Page secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Price.


Dengan demikian persamaan estimasinya adalah :
Price = 48 + 0.051*Page







reff:http://www.belajar-statistik.com/

Tidak ada komentar:

Posting Komentar