Regresi logistica merupakan salah satu Analisi multivariata, Yang berguna untuk memprediksi dipendente variabel variabel berdasarkan independen. Pada regresi logistica, dependen variabel Adalah variabel dikotomi (kategori). Ketika kategori variabel dependennya berjumlah dua kategori maka digunakan logistica binaria, dan ketika dependen variabelnya Lebih dari dua kategori maka digunakan multinomiale regressione logistica. Lalu ketika dependen variabelnya berbentuk classifica, Maka disebut dengan ordinale regressione logistica. Konsep Regresi Logistik Regresi logistik alternativa merupakan uji jika asumsi multivariata distribuzione normale pada variabel bebasnya Tidak Bisa terpenuhi ketika akan dilakukan Analisis diskriminan. Tidak terpenuhinya asumsi ini dikarenakan variabel bebas merupakan campuran Antara variabel kontinyu (metrico) dan kategorial (non metrico). Misalnya, probabilitas bahwa orang yang menderita Serangan jantung pada waktu tertentu dapat diprediksi dari Informasi USIA, merokok kebiasaan, Jenis kelamin, dan lainnya. Asumsi Regresi Logistik Regresi logistik Tidak membutuhkan hubungan linier Antara variabel bebas dengan variabel terikat. Regresi Logistik dapat menyeleksi hubungan Karena menggunakan pendekatan non linier accedere transformasi untuk memprediksi odds ratio. Dalam Odd regresi Logistik SERING dinyatakan probabilitas sebagai. Misal Odd Sebuah Perusahaan dapat bangkrut atau berhasil atau strano seorang Anak dapat Lulus atau Tidak pada Ujian Nasional. Variabel bebas Tidak memerlukan asumsi multivariata normalità Asumsi homokedastis Tidak diperlukan Variabel bebas Tidak Perlu dirubah ke bentuk metrica (intervallo atau rapporto Skala) CONTOH Kasus regressione logistica dati Yang Diberikan Adalah dati Fiktif Bukan dati Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik seorang dokter ingin mengetahui probabilitas seorang pasien terkena penyakit jantung berdasarkan rutinitas kebiasaan merokok dan USIA dati dikumpulkan dari Catatan Medis sebanyak 30 orang pasien yang melakukan pemeriksaan Kesehatan di RS ABC merokok (1), TDK merokok (0) Usia (USIA Dalam tahun) menù Pada Analizzare, Pilih Regressione gtgt binario logistica Masukkan variabel sakit ke dipendente, variabel kemudian rokok dan USIA ke 8220covariate box8221 Kemudian, Opzioni Klik, Lalu beri tanda Pada classificazione Parcelle, Hosmer-Lemeshow GoF, matrice di correlazione, la storia dan itteration Klik Continua, kemudian OK HASIL Dan INTERPRESTASI Menilai modello Fit Untuk menilai modello adatto dapat diperhatikan nilai statistik -2LogL yaitu Tanpa mengikutsertakan variabel Hanya berupa konstanta yaitu sebesar 41,589. Ketika dimasukkan 2 variabel Baru maka prediksi nilai -2LogL sebesar 16.750. Artinya terdapat penurunan sebesar 41,589 8211 16,750 24,839. Untuk -2LogL Pertama diperoleh nilai 41,589 dengan df1 30-1 29. Nilai ini signifikan pada alpha 5 yang berarti Ho ditolak, artinya modello Tidak in forma. Nilai -2LogL kedua Adalah sebesar 16.750 dengan DF2 30-3 27 Adalah Tidak signifikan pada alfa 5. (Nilai statistik -2LogL di ATAS dibandingkan dengan nilai Statistik distribusi x2.), modello di artinya dati dengan in forma. Statistik - LogL dapat digunakan untuk menentukan apakah jika variabel bebas dimasukkan Dalam modello dapat modello mempengaruhi Secara signifikan. dengan selisih 24,839 dan df (DF1-df229-272) Maka menunjukkan Angka ini signifikan pada alfa 5. Hal ini berarti Ho ditolak dan modello in forma di dati dengan. Cox n Snell8217s R Piazza Adalah Ukuran pengaruh bersama yaitu sebesar 0,563 dan nilai Nagelkerke R Piazza Adalah sebesar 0,751. dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kemampuan variabel bebas menjelaskan modello Adalah sebesar 75.10. Selanjutnya, Hosmer e Lemeshow8217s GoF dilakukan untuk menguji hipótesis. Jika sig lt 0,05 maka Ho ditolak yang ada berarti perbedaan signifikan Antara modello dengan Nilai observasinya. Jika sig gt 0.05 Maka Ho diterima, artinya Tidak ada perbedaan Antara modello dan Nilai observasinya. Statistik Hosmer e Lemeshow8217s GoF diperoleh sebesar 0.594 (GT 0,05) sehingga dapat dinyatakan bahwa dati del modello in forma dengan. Hosmer e Lemeshow8217s GoF Juga menghasilkan nilai 6.475 probabilitas dengan sebesar 0594 sehingga dapat disimpulkan modello bahwa dati in forma dengan. Estimasi Parametro Dan Interprestasi Estimasi massima Likehood modello parametro dapat Visualizzati di recente variabili di uscita Dari pada recapitassero nell'equazione. Regressione logistica kemudian dapat dinyatakan: Ln P1-P -11,506 5.348 rokok 0,210 Usia. Variabel bebas kebiasaan merokok signifikan dengan probabilitas sebesar 0,004 (lt 0.05) dan variabel USIA Juga signifikan dengan probabilitas 0.032. dengan memperhatikan persamaan ini maka dapat diinterprestasikan FFS: Log di Odds seseorang terkena Secara Positif berhubungan dengan rokok. Probabilitas Atau Odds seorang terkena penyakit jantung jika ia perokok Adalah sebesar 5.348. artinya seorang perokok memiliki kemungkinan terkena Serangan jantung 5,35 kali Lebih besar dibanding yang Tidak merokok. Jika variabel rokok dianggap Konstan, Maka probabilitas seseorang terkena Serangan jantung Adalah sebesar 0,210 pada setiap kenaikan Satu tahun USIA. Jika rokok dianggap Konstan, Maka seseorang memiliki probabilità terkena penyakit jantung Adalah sebesar 1.233 untuk setiap penambahan USIA. Sementara Jika USIA bernilai konstan maka probabilità seorang terkena penyakit jantung Adalah sebesar 210,286 untuk perokok dibandingkan dengan yang Tidak merokok. Hasil complessiva Adalah tasso CLASSIFICAZIONE sebesar 90,0 pada cutoff 50 Pertama. Variabel rokok dan USIA memiliki hubungan positif probabilità dengan penyakit jantung Kedua. Jika USIA bernilai Konstan, Maka seorang perokok memiliki probabilità terkena penyakit jantung sebesar 5.384 kali Lebih besar dibanding yang Tidak merokok Ketiga. Jika rokok bernilai Konstan, Maka probabilità seorang terkena penyakit jantung Adalah sebesar 0,210 pada setiap penambahan USIA. Cuma diingatkan8230.data yang Diberikan Adalah dati Fiktif Bukan dati Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik Imam Ghozali. 2009. programma dengan Aplikasi Analisis multivariata SPSS. Semarang BP: Undip, Hal. 261-275Minggu yang Lalu, saya Telah menyampaikan mengenai konsep dari Analisis regresi Logistik Biner. Pada Minggu ini, saya akan Coba melanjutkan pembahasan berkaitan dengan l angkah-Langkah pengolahan nya dengan menggunakan bantuan programma SPSS. Langkah-langkahnya Adalah sebagai berikut: 1. Programma lah Buka SPSS yang anda Miliki 2. I dati di ingresso Nya --gt sebagai contoh, dati Yang saya gunakan Adalah dati latihan dari buku categoriali Analisi dei dati (Alan Agresti 2007, edisi 2 --gt Halaman 132), pada Kasus saya variabel penjelasnya Ada 2 (Durasi Skala Rasio Dan T dengan Skala nominale) dan variabel terikatnya Y Dalam bentuk nominali (terdiri ATAS 2 kategori - gt Biner) 3. Pilih vista OPSI variabel. Lalu nome ubahlah variabel dan etichetta - nya sesuai dengan Kasus Masing-Masing. Saat ini, saya akan menggubah nama menjadi D, T Dan Y misalnya. Valori Kemudian Nya nilainya disesuaikan. Bila dati berbentuk nominale atau ordinali (misalnya untuk T Dan Y), misurare nya diganti dari scala menjadi nominale. 4. Beres Telah dati, kemudian Pilih OPSI Analizza Regressione gt gt binario logistica 5. Masukkan Y sebagai Variabel dipendenti Dan D Serta T covariate sebagai. Untuk Metodo Nya Saat ini saya Masih tetap menggunakan entrare. 6. Karena T berbentuk kategorik, Maka Harus ditetapkan riferimento Categoria Nya dengan cara memilih OPSI categoriale. Untuk kemudahan interpretasi biasanya saya memilih primo nya riferimento untuk. Artinya setiap kategori akan diperbandingkan dengan kategori Pertama. Kemudian cambiamento Pilih Jangan LUPA. Klik Continua. 7. Opzioni Pilih. Kemudian centang Hosmer Lemeshow dan dan classificazione trame klik continuare. OK Kemudian. Ok. Untuk Interpretasi Outputnya silahkan membaca postingan berikutnya yang berjudul. Analisis Regresi Logistik (interpretasi). Terimakasih membaca Telah. - Ferdi Fadly - Sebagai kelanjutan dari tulisan mengenai modello pilihan kualitatif, pada bagian ini, Akan dijelaskan modello contoh logit binario dan estimasinya dengan menggunakan programma SPSS. Sebagai contoh ilustratif, misalnya ingin diprediksi pengaruh Umur, Jenis kelamin dan pendapatan terhadap pembelian mobil. Berdasarkan Hasil survai terhadap 48 responden, didapatkan datanya sebagai berikut: Dimana: Y 1, Jika konsumen membeli mobil, 0 Jika konsumen Tidak membeli mobil X1 Umur responden Dalam tahun X2 1, wanita Jika konsumen berjenis kelamin, 0 Jika konsumen berjenis kelamin Pria X3 0 , Jika konsumen berpendapatan rendah, 1 Jika konsumen berpendapatan Sedang 2 jika konsumen berpendapatan Tinggi Tahapan-tahapan estimasi Dalam SPSS sebagai berikut: 1. dati Setelah diinput Dalam Lembar Kerja SPSS kemudian klik Analizza Regressione gt gt binaria logistica. selanjutnya Akan Muncul tampilan berikut: 2. Masukkan Y sebagai variabile dipendente dengan cara klik Y di Kotak kiri, kemudian klik tanda panah disamping Kotak dipendenti. X1 Masukkan, X2 dan X3 kedalam Kotak covariate, dengan cara klik variabile Masing-Masing, kemudian klik tanda panah disamping Kotak covariate. 3. Selanjutnya, Karena variabel X3 merupakan peubah kategori (ordinale) dengan Lebih Dari dua kategori (yaitu 0pendapatan rendah, 1pendapatan Sedang dan 2pendapatan Tinggi) Maka diubah terlebih dahulu ke Dalam 2 variabel manichino, untuk modello mengembangkan yang Logis dan Mudah diinterpretasi, sebagai berikut : (ini sama dengan prosedur regresi dengan variabel bebas manichino sebelumnya) X31 1, Jika konsumen berpendapatan menengah 0, Jika selainnya X32 1, Jika konsumen berpendapatan Tinggi 0, Jika selainnya programma Dalam SPSS untuk mengkonversi ini dengan cara klik categoriale dari diatas tampilan, Maka Akan Muncul berikut tampilan: Selanjutnya, klik X3, klik tanda panah disamping covariate categoriche. Pilih Riferimento Categoria dengan In primo luogo, kemudian klik Change dan Continua. Selanjutnya klik OK. 4. uscita keluar Akan SPSS untuk regresi logit sebagai berikut (disini Hanya ditampilkan bagian-bagian terpenting saja yang dibahas Akan): La stampa di tabel Pertama diatas menjelaskan transformasi variabel X3 dengan kategori 0,1 dan 2 menjadi dua variabel manichino yaitu X31 X32 dan. Seperti yang terlihat dari tabel tersebut, variabel X31 bernilai 1 untuk kategori 1 (pendapatan menengah) dan 0 untuk kategori lainnya. Variabel X32 bernilai 1 untuk kategori 2 (Tinggi pendapatan) dan 0 untuk kategori lainnya. Dengan demikian, kategori 0 (pendapatan rendah) Akan bernilai 0 baik pada variabel X31 X32 dan. Stampa di tabel kedua diatas merupakan Nilai Khi-KUADRAT (2) Dari modello regresi. Sebagaimana modello halnya regresi lineari OLS dengan Metode, Kita Juga dapat melakukan pengujian arti penting modello Secara complessive degli ospiti. Jika metode OLS menggunakan uji F, Maka pada modello logit menggunakan uji G. Statistik G ini menyebar menurut sebaran Khi-KUADRAT (2). Karenanya Dalam pengujiannya, Nilai G dapat dibandingkan dengan nilai 2 tabel pada tertentu dan derajat bebas k-1. (Kritéria pengujian dan cara pengujian Persis sama dengan uji F OLS pada metode regresi). Tetapi, Kita Juga Bisa Melihat Nilai p-value dari nilai G ini yang biasanya ditampilkan Oleh download-software Statistik, termasuk SPSS. Uscita Dari SPSS, Nilai didapatkan 2 sebesar 18.131 dengan p-value 0,001. Karena Nilai ini Jauh dibawah 10 (jika menggunakan pengujian dengan 10), atau Jauh dibawah 5 (jika menggunakan pengujian dengan 5), Maka dapat disimpulkan bahwa modello regresi Logistik Secara complessive degli ospiti dapat menjelaskan atau memprediksi keputusan konsumen Dalam membeli mobil. Stampa di tabel ketiga memberikan estimasi koefisien modello dan pengujian hipótesis parsial dari koefisien modello. Dalam pelaporannya, modello regresi logistiknya dapat dituliskan sebagai berikut: uscita Dari SPSS diatas menjadi sebagai berikut:. Modello ini modello merupakan peluang membeli Mobil (P (xi) yang dipengaruhi Oleh Faktor-Faktor Umur, Jenis kelamin dan pendapatan Modello tersebut Adalah bersifat non parametro Dalam lineare. Selanjutnya, untuk modello menjadikan tersebut lineare, dilakukan transformasi dengan logaritma naturali, (transformasi ini yang menjadi Hal penting Dalam regresi Logistik dan dikenal dengan istilah logit trasformazione), sehingga menjadi (pembahasan Lebih Rinci, silakan dibaca Buku-Buku ekonometrik) :. 1-P (xi) Adalah peluang Tidak membeli mobil, sebagai kebalikan dari P (xi) sebagai peluang membeli mobil Oleh karenanya, ln P (xi) 1-P (xi) Secara Sederhana merupakan accedere dari perbandingan Antara peluang membeli mobil dengan peluang Tidak membeli mobil. Oleh karenanya Juga, koefisien Dalam persamaan ini menunjukkan pengaruh dari Umur, Jenis kelamin dan pendapatan terhadap peluang relativa individu membeli mobil yang dibandingkan dengan peluang Tidak membeli mobil. Selanjutnya, untuk menguji Faktor mana yang berpengaruh nyata terhadap keputusan pilihan membeli mobil tersebut, dapat menggunakan uji signifikansi dari parametro koefisien Secara parsial dengan statistik uji Wald, Yang serupa dengan statistik uji t atau uji Z Dalam regresi lineare biasa, yaitu dengan membagi koefisien terhadap standar errore di Masing-Masing koefisien. Dari uscita SPSS ditampilkan nilai Wald dan p-valuenya. Berdasarkan Nilai p-value (Dan menggunakan Kritéria pengujian 10), dapat Visualizzati di recente seluruh variabel (kecuali X31), berpengaruh nyata (memiliki p-value dibawah 10) terhadap keputusan membeli mobil. Lalu, bagaimana interpretasi koefisien regresi logit dari persamaan di ATAS. Dalam modello regresi lineare, koefisien i menunjukkan perubahan nilai variabel dipendente sebagai akibat perubahan Satu satuan variabel indipendente. Hal yang sama sebenarnya Juga berlaku Dalam modello regresi logit, tetapi Secara matematis Sulit diinterpretasikan. Koefisien modello Dalam logit menunjukkan perubahan Dalam logit sebagai akibat perubahan Satu satuan variabel indipendente. Interpretasi yang tepat untuk koefisien ini tentunya tergantung pada kemampuan menempatkan arti dari perbedaan Antara dua logit. Oleh karenanya, Dalam modello logit, dikembangkan pengukuran Yang odds ratio dikenal dengan NAMA (). Odds ratio untuk Masing-Masing variabel ditampilkan Oleh SPSS sebagaimana diatas yang terlihat recapitassero (Kolom Exp (B)). Odds ratio dapat dirumuskan: e, dimana e Adalah bilangan 2,71828 dan Adalah koefisien Masing-Masing variabel. Sebagai contoh, odds ratio untuk variabel X2 e-0,1602 0201 (Lihat uscita SPSS). Dalam Kasus variabel X2 (Jenis kelamin dimana 1 wanita dan 0 Pria), odds dengan rapporto sebesar 0201 dapat diartikan bahwa peluang wanita untuk membeli mobil Adalah 0201 kali Pria dibandingkan, Jika Umur dan pendapatan mereka sama. Artinya Wanita memiliki peluang Lebih rendahi Dalam membeli mobil Pria dibandingkan. Dalam Kasus variabel X1 (Umur), odds dengan rapporto sebesar 1.153 dapat diartikan bahwa konsumen yang berumur Lebih Tua Satu tahun peluang membeli mobilnya Adalah 1.153 kali dibandingkan konsumen Umur Yang Lebih muda (Satu tahun), Jika pendapatan dan Jenis kelamin mereka sama. Artinya orang yang Lebih Tua memiliki peluang yang Lebih Tinggi Dalam membeli mobil. Dalam konteks Umur ini (yang merupakan rapporto Skala variabel dengan), hati-hati menginterpretasikan nilai perbedaan peluangnya. Jika perbedaan Umur Lebih dari probabilità 1 tahun, misalnya 10 tahun, maka rationya Akan menjadi 4,14, Yang diperoleh Dari perhitungan FFS: e (10 x 0,142). Artinya peluang membeli mobil konsumen yang berumur Lebih Tua 10 tahun Adalah 4,14 kali dibandingkan konsumen Yang Lebih muda (10 tahun) darinya. Selanjutnya, Dalam konteks variabel pendapatan, terlihat bahwa X31 Tidak berpengaruh signifikan. Artinya, peluang membeli mobil Antara konsumen pendapatan Sedang dan pendapatan rendah Adalah sama Saja. Sebaliknya, untuk X32, dapat diinterpretasikan bahwa peluang membeli mobil konsumen pendapatan Tinggi Adalah 6,45 kali dibandingkan pendapatan rendah, Jika Umur dan Jenis kelaminnya sama. Selamat pg pak, SY mau bertanya. diatas BPK mengatakan Uji G Kritéria pengujian sm dengan uji F-DI OLS. apakah tabel YG digunakan jg sm kl uji t Di OLS memakai perbandingan DGN tabel t, uji f OLS DGN perbandingan tabel f. Lalu UTK uji g dan uji t (nilai Wald) di Logistik apakah memakai perbandingan tabel YG sama Juga atau UTK uji g dan uji nilai Wald di Logistik keduanya memakai tabel distribusi CHISQUARE pak Selamat Siang pak, saya mau Tanya jika Hasil uji Wald regresi Logistik Biner semua variabell Lebih dari 0.05, apakah Buruk apa yang Harus dilakukan Maksudnya probabilita (sIG) wald gt 0.05 (Tidak signifikan) Jika semuanya tentu saja modello Harus diperbaiki. Langkah yang Harus dilakukan Adalah periksa dati terlebih dahulu (terutama outliernya). modello Kedua periksa, (uji multikolinearitas antar variabel bebas). dati Ketiga tambah. makasih pak ATAS pembahasanya semoga berkah ilmunya, maaf saya mau Tanya Lagi pak. regresi logiistik salah Satu variabel saya Adalah plafon pinjaman, saya Pakai manichino sebagai berikut plafon1 plafon2 1. 500.000 0 0 gt 1. Riferimento 500.000 Karena saya Namakan plafon Saja, semua saya masukan ke SPSS 17, plafon. plafon1 Dan palfon2 nah pas saya masukan ke SPSS saya isikan ke variabel viewnya di valore saya tulis 0 lainya dan 1 1. 500.000 kemudian saya Olah, pas ternyata Kolom summray caso di trasformazione, variabel gt 1. 500.000 di rimuovere analisa dari dan Jadi konstanta akhirnya di Kolom categorica variabel codifica nah gt 1. 500.000 Tidak terdaftar yang ada Hanya Frek lt 500., 000 lainya 249 1. 500,00 ITU di Analisis Karena akhirnya jumlah lainya di ATAS ITU berjumlah 249 32 281 sedangkan jumlah responden yang diteliti n 271 orang. bagaimana pak makasihKONSEP REGRESI LOGISTIK CONTOH dengan SPSS 16 (Kasus binario Reglog) Malam ni Sobat semua. Wah Wah wah. Pada gimana nih kabarnya Moga Baik dan Sehat-Sehat Saja ya hehehe. Yap, s ekarang Kita Belajar Lagi Yuk materi yang Baru. Nah, kali ini saya mau ngebahas dan ngasi contoh untuk metode Statistik Regresi Logistik. Kalau Sobat pernah baca postingan saya tentang regressione multipla. maka bedanya ada pada dati Skala variabel terikatnya singhiozzo. Untuk regresi dati Logistik, Skala variabel terikat (Y) Adalah kategorik (non Metrik). Ya Bisa dua kategori, Lebih dari dua (banyak kategori) dan Bisa Juga Skala datanya ordinale kategorik. Terkait konsep, sebenarnya sama dengan Saja regresi biasa (Sederhana maupun berganda) yaitu Melihat pengaruh Dari variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat. Regresi logistik ini Juga dipakai sebagai alternatif dari Analisis multivariat yaitu Analisis diskriminan (pembeda). Nah, sebagai pengantar pengetahuan Saja, Dalam analisis diskriminan kan dibutuhkan asumsi kenormalan multivariat. Nah, b edanya dengan uji asumsi kenormalan biasa seperti ini k ALAU uji asumsi kenormalan biasa, Yang diuji kenormalannya Adalah residuo dari variabel terikatdependennya sedangkan untuk multivariata normale, Yang diuj kenormalannya Adalah seluruh variabel bebasnya. Asumsi multivariat normale ini terkadang Sulit dipenuhi Dalam Analisis diskriminan Karena variabel bebas yang digunakan merupakan gabungan Antara Skala dati kategoriknon Metrik dan kontinyumetrik. Dalam regresi Logistik dikenal konsep Odds Ratio yang sama dengan artinya probabilitas atau kecenderungan. A proposito. t erkait Analisis diskriminan ini akan dibahas Secara khusus pada postingan berikutnya. Sabar aja ya hehe. Kalau seandainya, Dalam penelitian Sobat, pakainya ada dua kategori pada variabel terikatnya misalnya 8220lulus8221 dan 8220tidak lulus8221, Maka dinamakan binario regressione logistica. Kalau semisalnya Lebih dari dua kategori alias banyak dinamakan regressione logistica multinomiale. Nah, Satu Lagi, kalau Skala dati variabel terikatnya ordinali (peringkat), dinamakan ordinali regressione logistica. Oke deh kali ini saya berikan contoh pengerjaannya. Monggo, datanya scaricare Disini Kalo Sobat Sudah ambil dan Lihat datanya, Ada Tiga buah variabel yakni Hasil tes tertulis, Jenis Kelas dan nilai tes tirocinio. Disini saya mengambil Sampel Secara acak yakni 30 Mahasiswa jurusan tehnik sipil Suatu Kampus. tes Hasil tertulis yang Adalah variabel terikat merupakan kategorik (dua kategori yaitu 1lulus dan 0tidak Lelli), Jenis kelas juga kategorik (1reguler Dan 0Non reguler) dan nilai tes tirocinio Adalah non kategorik (kontinyu). Berikut dati tampilan cuplikan vista dan variabel viewnya: japra: Jadi Dalam Analisis reglog kita menggunakan variabel bebas yang dati berskala kualitatif (ordinale atau nominale) sehingga kita Tidak Bisa menghitung varians dan rerata dari variabel yang dati berskala kualitatif. Selanjutnya, Dalam uji asumsi di Più multikol misalnya, ITU Hanya digunakan kalau kita menggunakan variabel bebas dengan Skala dati yang sama Bukan gabungan (beberapa kuantitatif dan ada yang Juga kualitatif). Uji F Dan T sama dengan yang di OLS Anonim: kalau untuk Melihat besarnya pengaruh Suatu variabel bebas kamu Bisa Lihat nilai koefisiennya modelnya saja dan Coba sandingkan dengan teori yang ada. Ingat bahwa statistik ITU Hanya strumenti sehingga Harus Selalu dilakukan uji kebaikan modello statistik, Bisa DGN Melihat Nilai R piazza, la trama classificazione bahkan mengembalikan hubungan variabel bebas terhadap non libero ke Dalam esensi keilmuannya (APA Benar pengaruhnya Benar seperti yang ditunjukkan Oleh modello Statistik). Demikian. Salam salam kenal più .. Saya punya tugas seberapa sito pengaruh besar promosi YG saya Buat terhadap jumlah transaksi penjualan perharinya Selama 1bulan. Jd Y Nya saya bikin 1 dari sito saya 0 supporti dari rimasto, Buat X Nya saya Buat kuisioner skla likert dengan 2 variabile dr sito Saya, Jadi ketika ada pembeli YG membeli barang saya kasikan kuisionernya. Apakah Bisa Analisis reg accedere untuk mencari besran pengaruh sito promosi saya terhadap jmlah transaksi penjualan perharinya Selama satu Bulan. Trimss
Comments
Post a Comment