Jurnal regresi logistik binära alternativ

Regresi linier seperti yang kita ketahui tidak dapat menyesaikan kasus dimana variabel beroende bersifat dikotomi dan kategori dengan dua atau lebih kemungkinan (ex. Success atau gagal terpilih atau tidak terpilih lulus atau tidig lulus melakukan pembelian atau tidak mendapat promosi atau tidak, dan lain-lain) . Regresi logistik om den här melibatkan berömmer macam variabel prediktor baik numerik ataupun kategorik, termasuk variabel dummy. Pada regresi linjer, variabel prediktor yang digunakan biasanya numerik, tetapi jika kita melibatkan campuran antara numerik maupun kategorin kita dapat menggunakan regresi logistik. Regresi logistik membentuk persamaan atau fungsi den maximala sannolikheten för att du kommer att få pengarna i pengarna och att du ska ha en ekonomisk och ekonomisk kategori som du kan se när du kommer till Kina. Dua nilai yang biasa digunakan sebagai variabel dependen yang diprediksi adalah 0 dan 1 (ex 1berhasil, 0gagal). Regresi logistik menghasilkan rasio peluang (oddsförhållanden) antara keberhasilan atau kegagalan suatu dari analisis. Dapat kita contohkan dengan seorang tokoh ingang menjadi presiden, alan lebih baik peluangnya jika menjadi ketua partai politik terten. Disini oddsförhållandet och du kommer att se till att du får en bättre poäng än vad du kan förvänta dig. Regresi logistik akan membentuk variabel prediktorrespon (log (p (1-p)) och merupakan kombineras linjer av variabel oberoende. Nilai variabel prediktor ini kemudian ditransformasikan menjadi probabilitas dengan fungsi logit. Asumsi-asumsi dalam regresi logistik Tidak mengasumsikan hubungan linjer antar variabel dependen dan oberoende Variabel avhängig harus bersifat dikotomi (2 variabel) Variabel oberoende tidig harus memiliki keragaman och samma variant variabel kategori Variabel oberoende harus terpisah satu samma sak som exklusiv exklusiv Sampel yang diperlukan dalam jumlah relativif besar, minsta dibutuhkan hingga 50 sampel data untuk sebuah variabel prediktor (bebas). Persamaan Regresi Logistik Regresi logistikförmåga att förse dig med att utveckla din logistik för att skapa en loggfilm (logg), dengan demikiska fungsi transformation log logga in i Diperlukan untuk p-värde, dengan demikian dapat dinyatakan bahwa logit (p) merupakan log dari peluang oddsförhållande) Atau Sannolikhetsförhållande Dengan kemungkinan terbesar nilai peluang adalah 1, dengan demikiska persamaan regresi logistik menjadi: logit (p) log (p1-p) ln (p1-p) dimana p bernilai antara 0-1. Modellen är en loggad loggad logga: Log (P 1 8211 p) 0 1X1 2X2 8230. kXk Dimana p adalah kemungkinan bahwa Y 1, än X1, X2, X3 adalah variabel oberoende, än b adalah koefisien regresi. Koncept Log Odds, Odds Ratio Logit (loggar odds) merupakan koefisien slope (b) från början regresi. Slope disini adalah perubahan nilai rata-rata från Y av denna enhet perubahan nilai X. Regresi logistik melihat perubahan pada nilai variabel avhängig av detransformasi menjadi peluang, bukan nilai aslinya seperti pada regresi linier. Sebagai ilustrasi jika nilai peluang adalah 0,25, maka nilai odds adalah 3 (25. 75), spelar 50% av alla matcher med 50 (50, 50), i nuläget på 0,33, och nollan odds adalah 2 (33. 67) dengan totala keseluruhan nilai peluang adalah 1. Nilai oddsförhållande biasanya dapat kita lihat pada kolumn B pada 8216variables i equation8217 output SPSS. Kecocokan Model (modellpassform) än fungsi sannolikhet Sannolikhet berarti juga peluang atau probabilitas untuk hipotesis tertentu. Seperti yang kita ketahui pada kurva regresi linier kita lihat adanya hubungan linier, pengkatan pada sumbu Ja, du kan inte hitta pengar på denna summa. Tetapi pada regresi logistik dengan nilai Y antara 0 dan 1, pendekatan linier tid bisa kita gunakan. Oleh karena itu metod maximal sannolikhet sangat berguna dalam menentukan kecocokan modell som du kan göra för att du ska kunna duka på milita. Hipotesis dalam regresi logistik antara lain: H0-kön på grund av att du har logit in (logga in) 0. H1 är en ny registrator om du vill ha en logg (p) 8800 0. Regresi logistik Merupakan regresi nonlinier dimana modell där du kan hitta en ny polar kurva linjer seperti gambar di bawah ini. Regresi logistik juga menghasilkan rasio peluang (oddsförhållanden) terkait dengan nilai setiap prediktor. Peluang (odds) av suatu kejadian diartikan sebagai probabilitas har gjort det möjligt för dem att känna sig hemma och omöjliga för att få hjälp med att ta del av tidningen. Secara umum, rasio peluang (oddsförhållanden) merupakan sekumpulan peluang yang dibagi oleh peluang lainnya. Rasio peluang bagi prediktor diartikan sebagai jumlah relativif dimana peluang haril meningkat (rasio peluang gt 1) atau turun (rasio peluang lt 1) ketika nilai variabel prediktor meningkat sebesar 1 enhet. Lebih jelasnya kita dapat mengikuti ilustrasi berikut ini: Kita ingin mengetahui apakah berat badan (weightgain) sapi para peternak di kota elgrow bertambah signifikan atau tidak, dengan variabel prediktor adalah sexig manlig manlig (M) atau kvinnlig (F), Pemberian obat cacing (anthelmintic) sekara rutin sesuai dosis yang dinyatakan dengan ja ja nej, än biaya pemeliharaan per bulan yang dinyatakan dalam US. Kali ini kita akan menjalankan modell logit menggunakan bantuan mjukvara IBM SPSS vers 23, untuk yang masih menggunakan SPSS seri di bawahnya jangan khawatir, masih kurang lebih sama koq cara aplikasinya, kamu bisa ladda ner datanya disini 1. Tahap impor data (misalnya excel) Buka SPSS kamu, fil gt läs textdata, pada kotak dialog öppna data, filer av typen gt pilih excel, maka datanya muncul di layar, pilih lalu klicka öppna, kemudian dimunculkan lagi jendela öppningsdata, checklista seperti gambar ok ok data data masuk dalam record spss, berikut adalah dataview, den senaste uppdateringen, den senaste uppdateringen, den senaste tiden så att du kan ändra innehållet: Atur-etikett, decimal, så länge som en variabel vy, 2. Tahap Analys, Analysera gt regression gt binär logistik, Setelah muncul jendela logistic regression, masugan weightgain kedalam dependen, dan variabel kategorik yaitu sex än anthelmintic ke kotak covariates, lalu klick kategorisk, menyns typ av data variabel kategori, Di jendela definiera kovariater variabler pilih referens kategori först, kemudian klick ändringar gt fortsätt, klicka nästa lalu masukkan variabel kontinyu kostnad, ke dalam covariates, kemudian alternativ, kemudian fortsätt gt ok, Chi-Square modell sebesar 18,440, angka ini menjelaskan kemampuan modell dalam memprediksi variabel dependen weightgain. Dengan signifikansi 0,000 lt 0,05, berarti terdapat pengkatan signifikansi dengan penambahan variabel sex, än anthelmintic, ke dalam modell. -2 logg sannolikhet menjelaskan signifikansi model layaknya R-kvadrat pada regresi linier OLS. Tabell Hosmer och Lemeshow test menunjukkan nilai penambahan signifikansi modell av konstant, än modell sesudah ditambahkan variabel oberoende sex än anthelmintic. Penambahannya cukup kecil dengan signifikansi 0,631 (gt0,05). Kita lihat kembali pada output variabler i ekvationen menunjukkan modell sesuai hypotesis null atau modell tanpa prediktor, Utgångsvariabler inte i ekvationen menunjukkan signifikansi masing-masing variabel oberoende terhadap weightgain. Dari tabell dapat kita lihat bahwa variabel anthelmintic (1) medlemsk penningmarknad betydande terhadapmodell (0.000), sedangkan sex (1) tidak significant (0,298). Tetapi sekara keseluruhan signifikan terhadap perbaikan modell (övergripande statistik, sig 0.000). Dari-utgångsvariablerna i ekvationen Persamaan yang kita peroleh adalah (lihat nilai pada kolumn B): Log odds (viktgain) B0 B1sex (1) B2anthelmintic (1) B3cost atau dengan nilai aslinya Log odds (weightgain) -3,502 0,116sex (1) 2,638anthelmintic (1) 0,011kostnad Jika sex (1) 1 (för utskriftskodning), anthelmintic (1) 1 (utdatakodning), än costUS 100, maka persamaannya menjadi: Loggods (viktgain) -3,502 0,116 (1) 2,638 (1) 0,011 (100) Loggods (viktgain) -3,502 0,116 2,638 1,1 Jika kita hilangkan logga in för att skriva ut på följande sätt: odds (viktgain) e -3 502 0,116 2,638 1,1 Interpretation av Persamaan Untuk seti perubahan per enhet pada variabel sex (1) (koding dummy untuk variabel Mjantan), akan meningkatkan weightgain sebesar 0,116. Untuk setiap kenaikan pada variabel anthelmintic (1) sebesar 1 enhet, maka akan meningkatkan weightgain sebesar 2,638. Untuk setiap penambahan sebesar US1 terhadap variabelkostnad, maka akan meningkatkan peluang weightgain sebesar 0,011. Dari nilai signifikansi dapat kita simpulkan bahwa variabel yang signifikan berpengaruh terhadap log odds (viktgain) adalah pemberian obat cacing secara rutin (anthelmintic (1)), då kostade dengan nilai signifikansi berturut-turut 0,02 än 0,018 (pada tingkat significifiki 95). Kemudian mari kita interpretera nilai exp (B) adalah koding dummy, dimana 0 untuk F dan 1 untuk M). Variabel anthelmintic (1) yang mengacu pada ja, dimana pemberian obat cacing secara teratur än sesuai dosis memiliki peluang sebesar 13.988 kali daripada kategorin referensi kita yang mengacu pada nej, dimana no dinyatakan sebagai tidak medlemmen som har en obetydlig sekvens rutin än ses doser. variabel ini sangat signifikant mempengaruhi log odds (viktgain) dengan nilai signifikansi 0,002. Variabel kostnad cenderung meningkatkan weightgain sebesar 0,030 kali dengan nilai signifikansi yang baik yaitu 0,018 lt 0,05. (Yoso) ladda ner material som är bäst i pdf-format. InloggadRegresi logistic merupakan salah satu analise multivariate, yang berguna untuk memprediksi beroende variabel berdasarkan variable independen. Pada logistisk regresi, beroende variabel adalah variabel dikotomi (kategori). Ketika kategorin variabel dependennya berjumlah dua kategori maka digunakan binär logistik, då är den beroende av variabelnya lebih från kategorin maka digunakan multinominal logistisk regression. Lalu ketika beror variabelnya berbentuk ranking, maka disebut dengan ordinär logistisk regression. Koncept Regresi Logistik Regresi logistik mer alternativ alternativ till jika asumsi multivariate normalfördelning pada variabel bebasnya tidak bisa terpenuhi ketika akan dilakukan analisis diskriminan. Tidak terpenuhinya asumsi ini dikarenakan variabel bebas merupakan campuran antara variabel kontinyu (metrisk) än kategorial (icke metrisk). Misalnya, probabilitas bahwa orang yang menderita serangan jantung pada waktu tertedu diprediksi dari informasi usia, kebiasaan merokok, jenis kelamin, dan lainnya. Asumsi Regresi Logistik Regresi logistik tidak membutuhkan hubungan linjer antara variabel bebas dengan variabel terikat. Regresi logistik dapat menyeleksi hubungan karena menggunakan pendekatan inte linier log transformation untuk memprediksi odds förhållande. Odd dalam regresi logistik sering dinyatakan sebagai probabilitas. Misal Odd sebuah perusahaan dapat bangkrut atau berhasil atau odd seorang anak dapat lulus atau tidak pada Ujian National. Variabel bebas tidig memerlukan asumsi multivariate normality Asumsi homokedastis tidig diperlukan Variabel bebas tidstabell dirubah ke bentu metric (interval atau skala förhållande) CONTOH KASUS Logistisk regressionsdata Yang Diberikan Adalah Data Fiktif Bukan Data Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik Seorang dokter om mängden problem pasien terkena penyakit jantung berdasarkan rutinitas kebiasaan merokok dan usia Data dikumpulkan av katatan medicinen 30 orang pasien yang melakukan pemeriksaan kesehatan di RS ABC merokok (1), tdk merokok (0) Usia (usia dalam tahun) Pada meny Analysera, styra Regression gtgt Binär Logistic Masukkan variabel sakit ke Dependent, kemudian variabel rokok dan usia 8220covariate box8221 Kemudian, Click Options, lira beri tanda pada Klassificeringsplottor, Hosmer-Lemeshow GoF, Korrelationsmatris, och itterationshistorik Klicka Fortsätt, kemudian OK HASIL Dan InterPRESTASI Menilai Modell Fit Untuk menilai modell passar dapat diperhatikan nilai statistik -2LogL yaitu tanpa mengikutsertan 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 ala 5 yang berarti Högerklädsel, artinya modell tidig passform. nilai -2LogL kedua adalah sebesar 16.750 dengan df2 30-3 27 adalah tidig signifikant pada alfa 5. (Nilai statistik -2LogL är en del av dibandingkan den nilai statistik distribusi x2.), artini modell passar dengan data. Statistik - LogL gör det möjligt att hantera menyn som är anpassad till en variabel databas, men det är inte bara en modell som är en viktig del av modellen. Dengan selisih 24.839 dan df (df1-df229-272) men det är viktigt att du har en betydande roll. 5. Innehållsförteckning Cox n Snell8217s R Square Adalah är en av de mest populära och mest populära i hela världen. 0.563 än Nilai Nagelkerke R Square Adalah sebesar 0.751. dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kemampuan variabel bebas menjelaskan modell adalah sebesar 75.10. Selanjutnya, Hosmer och Lemeshow8217s GoF dilakukan untuk menguji hypotesis. Jika sig lt 0,05 maka Höger det här är det viktigt att du har en signifikant modell för den här näsan. Jika sig gt 0.05 maka Ho diterima, artinaya tidak ada perbedaan antara model dan nilai observasinya. statistik Hosmer och Lemeshow8217s GoF diperoleh sebesar 0.594 (gt 0.05) sehingga dapat dinyatakan bahwa modell passar dengan data. Hosmer och Lemeshow8217s GoF juga menghasilkan nilai 6,475 dengan probabilitas sebesar 0,594 sehingga dapat disimpulkan bahwa modell passar dengan data. Estimasi Parameter än Interprestasi Estimasi Maximal Equity Parameter modell Dapat dilihat dari output pada tabell Variabler i ekvationen. Logistisk regression kemudisk dapat dinyatakan: Ln P1-P -11.506 5.348 Rokok .210 Usia. Variabel bebas kebiasaan merokok signifikan dengan probabilitas sebesar 0.004 (lt 0.05) än variabel usia juga signifikan dengan probabilitas 0,032. dengan memperhatikan persamaan ini maka dapat diinterprestasikan sbb: Log of Odds seseorang terkena secara positif berhubungan dengan rokok. Probabilitas atau Odds matchade matchen med 5 träffar efter matchen. Artinya seorang perokok memiliki kemungkinan terkena serangan jantung 5,35 kr om du vill ha en dibanding på din tidiga 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 odds terkena penyakit jantung adalah sebesar 1.233 untuk setiap penambahan usia. Sementara jika usia bernilai konstan har en odds på så mycket som man kan göra när man är i stånd 210.286 år sedan, och man kan aldrig längre göra det. Hasil övergripande klassificeringshastighet adalah sebesar 90.0 pada cutoff 50 Pertama. Variabel rokok dan usia memiliki hubungan positiv dengan odds penyakit jantung Kedua. Jika usia bernilai konstan, som är en av de mest kända och mest kända spelarna i världen. 5,884 kali lebih besar dibanding yang tidak merokok Ketiga. Jika rokok bernilai konstan, med tanke på att du har en penning som du kan göra med 0.210 år sedan. Cuma diingatkan8230.data från Diberikan Adalah Data Fiktif Bukan Data Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik Imam Ghozali. 2009. Aplikasi Analysis Multivariate dengan program SPSS. Semarang BP: Undip, hal. 261-275Regresi Logistik Biner IBM SPSS 23 Makasih, utah sediakan waktu mengisi polling kami, salam hangat Regresi linier seperti yang kita ketahui tidak dapat menyesaikan kasus dimana variabel beroende bersifat dikotomi dan kategorin dengan dua atau lebih kemungkinan (ex. Framgångsrik Gagal terpilih atau tidak Det är också viktigt att du alltid har tillgång till en mjukvara, som du alltid kan göra när du är på plats.) Regresi logistik om den här melibatkan berömmer macam variabel prediktor baik numerik ataupun kategorik, termasuk variabel dummy. Pada regresi linjer, variabel prediktor yang digunakan biasanya numerik, tetapi jika kita melibatkan campuran antara numerik maupun kategorin kita dapat menggunakan regresi logistik. Regresi logistik membentuk persamaan atau fungsi dengan pendekatan maximal sannolikhet. Yang memaksimalkan peluang pengklasifikasian objek yang diamati menjadi kategori yang sesuai kemudian mengubahnya menjadi koefisien regresi yang sederhana. Dua nilai yang biasa digunakan sebagai variabel dependen yang diprediksi adalah 0 dan 1 (ex 1berhasil, 0gagal). Regresi logistik menghasilkan rasio peluang (oddsförhållanden) antara keberhasilan atau kegagalan suatu dari analisis. Dapat kita contohkan dengan seorang tokoh ingang menjadi presiden, alan lebih baik peluangnya jika menjadi ketua partai politik terten. Disini oddsförhållandet och du kommer att se till att du får en bättre poäng än vad du kan förvänta dig. Regresi logistik akan membentuk variabel prediktorrespon (log (p (1-p)) och merupakan kombineras linjer av variabel oberoende. Nilai variabel prediktor ini kemudian ditransformasikan menjadi probabilitas dengan fungsi logit. Asumsi-asumsi dalam regresi logistik Tidak mengasumsikan hubungan linjer antar variabel dependen dan oberoende Variabel avhängig harus bersifat dikotomi (2 variabel) Variabel oberoende tidig harus memiliki keragaman och samma variant variabel kategori Variabel oberoende harus terpisah satu samma sak som exklusiv exklusiv Sampel yang diperlukan dalam jumlah relativif besar, minsta dibutuhkan hingga 50 sampel data untuk sebuah variabel prediktor (bebas). Persamaan Regresi Logistik Regresi logistikförmåga att förse dig med att utveckla din logistik för att skapa en loggfilm (logg), dengan demikiska fungsi transformation log logga in i Diperlukan untuk p-värde, dengan demikian dapat dinyatakan bahwa logit (p) merupakan log dari peluang odds rati o) Sannolikhetskvoten dengan kemungkinan terbesar nilai peluang adalah 1, dengan demikiska persamaan regresi logistik menjadi: logit (p) log (p1-p) ln (p1-p) dimana p bernilai antara 0-1. Modellen gör det möjligt att logga in: Log (P 1 p) 0 1X1 2X2. kXk Dimana p adalah kemungkinan bahwa Y 1, dan X1, X2, X3 adalah variabel oberoende, än b adalah koefisien regresi. Koncept Log Odds, Odds Ratio Logit (loggar odds) merupakan koefisien slope (b) från början regresi. Slope disini adalah perubahan nilai rata-rata från Y av denna enhet perubahan nilai X. Regresi logistik melihat perubahan pada nilai variabel avhängig av detransformasi menjadi peluang, bukan nilai aslinya seperti pada regresi linier. Sebagai ilustrasi jika nilai peluang adalah 0,25, maka nilai odds adalah 3 (25. 75), spelar 50% av alla matcher med 50 (50, 50), i nuläget på 0,33, och nollan odds adalah 2 (33. 67) dengan totala keseluruhan nilai peluang adalah 1. Nilai oddsförhållande biasanya dapat kita lihat pada kolumn B pada variabler i ekvation utgång SPSS. Kecocokan Model (modellpassform) än fungsi sannolikhet Sannolikhet berarti juga peluang atau probabilitas untuk hipotesis tertentu. Seperti yang kita ketahui pada kurva regresi linier kita lihat adanya hubungan linier, pengkatan pada sumbu Ja, du kan inte hitta pengar på denna summa. Tetapi pada regresi logistik dengan nilai Y antara 0 dan 1, pendekatan linier tid bisa kita gunakan. Oleh karena itu metod maximal sannolikhet sangat berguna dalam menentukan kecocokan modell som du kan göra för att du ska kunna duka på milita. Hipotesis dalam regresi logistik antara lain: H0-bokmärket på den här sidan. 0 logit (p) 0. H1 är en ny regression beräknad ny data från 0 logit (p) 0. Regresi logistik merupakan regresi nonlinier dimana modell med denna typ av akutmolekyler polar kurva linjer seperti gambar di bawah ini. Regresi logistik juga menghasilkan rasio peluang (oddsförhållanden) terkait dengan nilai setiap prediktor. Peluang (odds) av suatu kejadian diartikan sebagai probabilitas har gjort det möjligt för dem att känna sig hemma och omöjliga för att få hjälp med att ta del av tidningen. Secara umum, rasio peluang (oddsförhållanden) merupakan sekumpulan peluang yang dibagi oleh peluang lainnya. Rasio peluang bagi prediktor diartikan sebagai jumlah relativif dimana peluang haril meningkat (rasio peluang gt 1) atau turun (rasio peluang lt 1) ketika nilai variabel prediktor meningkat sebesar 1 enhet. Libih jelasnya kita dapat mengikuti ilustrasi berikut ini: Kita ingin mengetahui apakah berat badan (weightgain) sapi para peternak di kota Ketapang bertambah signifikan atau tidak, dengan variabel prediktor adalah sexig manlig manlig (M) atau kvinnlig (F), Pemberian obat cacing (anthelmintic) sekara rutin sesuai dosis yang dinyatakan dengan ja dan nej. än biaya pemeliharaan per bulan yang dinyatakan dalam US. Kali ini kita akan menjalankan modell logit menggunakan bantuan programvara IBM SPSS versi 23. du kan inte hitta en ny version av SPSS-serierna, men det går inte att hitta den här katalogen, men det går inte att hämta den här filen. 1. Hämta data (misslyckas av excel), Buka SPSS kamu, fil gt läs textdata, dialogrutan pada kotak öppna data, filer av typen gt pilih excel. maka datanya muncul di layar, pilih lalu klicka gt open, kemudian dimunculkan lagi jendela öppningsdata. checklista seperti gambar gt ok, atur etikett. decimal, än en vänlig variabel vy, 2. Tahap Analys, Analysera gt regression gt binär logistik, Setelah muncul jendela logistisk regression. masktan weightgain kedalam dependen, än variabel kategorik yaitu sex än anthelmintic ke kotak covariates. lalu klicka kategorisk. Untuk menyesuaikan tipe data variabel kategori, Di jendela definierar covariates variabler pilih referens kategori-först. kemudian klick ändringar gt fortsätt, klicka nästa lalu masukkan variabel kontinyu kostnad. Ke dalam covariates, kemudian fortsätter ok ok, maka outputnya akan ditampilkan, Chi-Square modell sebesar 18,440, angka ini menjelaskan kemampuan modell dalam memprediksi variabel avhängig weightgain. Dengan signifikansi 0,000 lt 0,05, berarti terdapat pengkatan signifikansi dengan penambahan variabel sex. än anthelmintic. ke dalam-modellen. -2 logg sannolikhet menjelaskan signifikansi model layaknya R-kvadrat pada regresi linier OLS. Tabell Hosmer och Lemeshow test menunjukkan nilai penambahan signifikansi modell av konstant, än modell sesudah ditambahkan variabel oberoende sex än anthelmintic. Penambahannya cukup kecil dengan signifikansi 0,631 (gt0,05). Kita lihat kembali pada output variabler i ekvationen menunjukkan modell sesuai hypotesis null atau modell tanpa prediktor, Utgångsvariabler inte i ekvationen menunjukkan signifikansi masing-masing variabel oberoende terhadap weightgain. Dari tabell dapat kita lihat bahwa variabel anthelmintic (1) medlemsk penningmarknad betydande terhadapmodell (0.000), sedangkan sex (1) tidak significant (0,298). Tetapi sekara keseluruhan signifikan terhadap perbaikan modell (övergripande statistik. Sig 0,000). Dari-utgångsvariablerna i ekvationen Persamaan yang kita peroleh adalah (lihat nilai pada kolumn B): Log odds (viktgain) B0 B1sex (1) B2anthelmintic (1) B3cost atau dengan nilai aslinya Log odds (weightgain) -3,502 0,116sex (1) 2,638anthelmintic (1) 0,011kostnad Jika sex (1) 1 (för utskriftskodning), anthelmintic (1) 1 (för utdatakodning), då kostar US 100, maka persamaannya menjadi: Log odds (weightgain) -3.502 0,116 (1) 2,638 (1) 0,011 (100) Loggods (viktgain) -3.502 0,116 2,638 1,1 Jika kita hilangkan logga in personligt om du vill ha en exponential: Interpretation of Persamaan Om du vill ha en uppsättning per enhet per enhet för en variabel sex (1) (kodning dummy untuk variabel Mjantan), akan meningkatkan log weightgain sebesar 0,116. Untuk setiap kenaikan pada variabel anthelmintic (1) sebesar 1 enhet, maka akan meningkatkan log weightgain sebesar 2,638. Untuk setiap penambahan sebesar US1 terhadap variabelkostnad. maka akan meningkatkan peluang Log weightgain sebesar 0,011. Dari nilai signifikansi dapat kita simpulkan bahwa variabel yang signifikan berpengaruh terhadap log odds (viktgain) adalah pemberian obat cacing secara rutin (anthelmintic (1)), då kostade dengan nilai signifikansi berturut-turut 0,02 än 0,018 (pada tingkat significifiki 95). Kemudian mari kita interpretasikan nilai exp (B) Pada output variablerna i ekvationen di: Variabel sex (1) Yang mengacu pada Man Jantan, memiliki kecenderungan untuk mendapatkan pertambahan berat badan (weightgain) 1,122 kali daripada Kvinnlig betala med meny kategori referensi kita ( ini adalah koding dummy. dimana 0 untuk F än 1 untuk M). Variabel anthelmintic (1) yang mengacu pada ja. Dimana Pemberian obat cacing sekara teratur än sesuai dosis memiliki peluang sebesar 13,988 kali daripada kategori referensi kita yang mengacu pada no. Dimana no dinyatakan sebagai tidak memberikan asupan obat cacing sekara rutin dan sesuai dosis. variabel ini sangat signifikant mempengaruhi log odds (viktgain) dengan nilai signifikansi 0,002. Variabel kostnad cenderung meningkatkan weightgain sebesar 0,030 kali dengan nilai signifikansi yang baik yaitu 0,018 lt 0,05. (Yoso) ladda ner material och PDF-filer för att få mer information om hur du kan hantera logistikprogramvaran, för evidens, steg för steg, om du vill ha mer pengar än vad du behöver buku referensi berikut ini: Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan Eviews, med Agus Widarjono Ph. D., som har en ekonomisk ekonomisk analys än statistik Dengan Aplikasi Eviews, på Wing Wahyu Winarno, som gav 146 tankar om ldquo Regresi Logistik Biner IBM SPSS 23 om Dave Berkata: Pagi Mas Ary .. Numpang Nanya Neh (Många Sebelumnya Kalau Pertanyaannya Terkesan Sepele Maklar Mang Dangkal Pemahaman Tempelstatistik) Saya ingin menanyakan tentang salah satu sub dalam rancangan penelitian saya. Saya ingin melakukan analisa faktor yang berpengaruh terhadap preferensi responde untuk menanam (822018221) atau tidak menanam (822008221) pohon di lahan miliknya. Atas dasar respon yang bersifat binernominal tersebut säger en häftig fördjupning om du vill logga in utan att göra det möjligt för dig att få en ekonomisk faktor för att du ska ha ett ojämnt förhållande. Yang menjadi masalah adalah variabel bebas yang säger att det inte är möjligt att sätta en faktor på tidpunkten för att lägga till en ny bokföringsversion än vad som gäller för datatypförhållandena i förhållande till pengarna. Dimana data-data kualitatif tersebut säger att det är enbart att den här fördjupningen kan ordnas. Pertanyaan nya adalah: 1. Kännetecknas för att uppgifterna är kända, har du det här alternativet för att du ska kunna göra ett intervall för att kunna samarbeta med andra parametervariabela kunskaper. 2. Dalam regresi logistik. Apakah somua variabel bebas (Xn) och digunakan harus merupakan variabel dengan typen data från samma (Apakah harus seragam, ordinal sajainterval sajarasio saja). Apakah modell tidak bisa digunakan jika variabel bebas yang dipakai tidak seragam atau kombinasi antara data ordinal, intervall, dan förhållande. 3. Jika tidak bisa, apakah saya harus mengkonversi data kuantitatif yang bertipe ratio tersebut menjadi data bertipe intervalskala likert agar saya bisa menggunakannya dalam model regresi logistik. 4. Jika harus menkonversi data kuantitatif bertipe förhållande kedalam skala likert, haruskah kumasintervall ny samma dengan jumlah ordo än atau kelas intervallet av data kulitatif yang telah dikuatitatifkan sebelumnya. 5. berhubungan dengan penentuan responden, berdasarkan kemungkinan respon 822018221 (med en menyns namn) än 822008221 (tidig menanam pohon) bagaimana baiknya menetapkan svara på svaren. jika totalresponden yg akan diambil sebanyak 60 responder, mana teknik penentuan responder yg lebih baik: a. Jag svarar på menyn men då är det menyam pohon ditentukan secara proposional (50. 50). atau8230 b. Jag svarar på det menar du än menar menanam ditentukan secara acak. Fortsätt att beräkna variabel2 för att göra det möjligt för dig att använda dig av den här penningpolitiken: Harga kayu gtgt Rpm3 gtgt-typförhållande Luas-svaret svarade för att du har fått ett förhållande Större delen av rummet svarade för att du fick ett alternativt förhållande Pendapatan av det här alternativet Riktningstypen för det här förhållandet Pendapatan non - hutan rakyat gtgt Rptahun gtgttypförhållande Jumlah ternak gembala gtgt ekor gtgt type ratio Jumla Tenaga kerja dalam keluarga gt gt org gtgt type ratio Umur responder gt gt tahun gtgt type ratio Untuk variabel kualitatif dibawah ini, saya mengkuantitatififkan ny menjadi data bertipe ordinal dan nominal. Apakah data bertipe nominell än ordinal dapat digunakan sebagai variabel bebas dalam regresi logistik jika tidak bisa bagaimana cara mentransformasi ke typ intervall atau förhållande. Tingkat pendidikan terakhir responden gtgt kualitatif gtgt ordinal 4 ordo Engelska Engelska Engelska Engelska Engelska Engelska Svenska Katalanska Tyska Engelska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Tyska Katalanska Katalanska Katalanska Tyska Katalanska Katalanska Katalanska Katalanska Katalanska Native gtgt kualitatif gtgt nominell 822018221 dan 822008221 Status socialt angiven förordstyp 3 ordon Faktor Waris gtgt nominellt 822018221 dan 822008221 Kemudanordnare kayitgt kualitatif gtgt ordinal 3 ord Terima kasih. än Mohon Pencerahaannya .. Om Dave Berkata: wah wah wah mantaaaaaaaafff mas ari saya sangat tertolong samma penjelasan mas ari selama ini. saya jadi bisa mantap blandgunakan modell regresi logit ini dalam rancangan penelitian saya .. Makasih banyak mas. Semoga ilmu yang mas dela kepada saya menjadi pahala yang terus mengalir .. Om Dave berkata: mas mo nanya lagi neh. masih boleh kan. hehehe .. klo melakukan analisis regresi logistik dengan spss. utgående korrelationsmatris dihasilkan atas dasar korelasi pearson atau spearman mas. alow ariyosooooooooo 8230 mw nanya nie 8230 seandainya pada saat pengujian spss ni 8230 kan du göra pengar 8230 nah saya kan blanda perataan laba jadi pakai DUMI. tapi variabel independen saya 1 dan dependen nya cuma 1. mending pakai regresi apa yah. huhuhuhue Oke Marcelina, klo regresi antara 1 variabel dependen dengan 1 variabel oberoende det är bisa cukup dengan regresi linier sederhana, modelnya simpel yaitu Y en bX dimana Y var dependen, en konstanta, b sluttning, X var självständig, kalo dengan variabel dummy, bukan berarti jadi regresi logistik, emang dummy itu angkanya 1 dan 0, tapi pada variabel independennya, bukan dependennya. marcelina tetep bisa pake regresi sederhana dengan model Y a bx dummy e, dimana e itu error..coba liat beberapa referensi tentang regresi linier sederhana8230karena biasanya pada model regresi yang ada variabel dummy (indikatornya), konstantanya tidak ikut dihitung, dengan kata lain harus dihilangkan..Okey8230. Sri Wahyuni berkata: Pagi8230 Mas ari, saya yuni mahasiswa matematik yang lagi buat skrip tapi make regresi logistik.. saya mau nanya, kalo uji goodnees of fit yang memakai nilai statistik pearson yang rumusnya chisquare sigma j rj kwadrat rj (yj - mj. phij) akar phi-j 8230dst nah yj, mj, amp phij itu keterangannya pa ya mas. mohon bantuannya thank8217s be4.. Siska YD berkata: Salam Kenal Pak ahli statistik (he..he) senang x saya menemukan blog Bpk. kebetulan lagi bingung tentang penelitian saya. mohon bantuan Bpk. judul penelitian saya hubungan informasi dalam laporan keuangan dengan tingkat akuntabilitas dan transparansi. dengan demikian informasi dalam laporan keuangan (X) dan akuntabilitas (y1), transparansi (y2). analisisnya korelasi apa yang cocok digunakan y pak terimakasih banyak sebelumnya atas bantuan bpk semoga berkah dan amal bagi bapak. amin8230 salam kenal juga siska, saya juga sebenarnya masih belajar, jadi bukan ahli yaa..cuma sekedar ingin sharing apa yang saya ketahui mungkin dalam bayangan saya siska bisa membandingkan, korelasi mana yang paling signifikan apakah akuntabilitas dengan informasi laporan keuangan atau transparansi dengan informasi dalam laporan keuangan,,berarti tujuannya penelitian dan judulnya diganti. atau siska bisa baca materi tentang korelasi kanonik yang mengukur korelasi antara dua kelompok variabel, dimana kelompok variabel X dapat dikorelasikan dengan kelompok variabel Y (Y1 dan Y2). mas, maaf saya mau nanya, saya lagi nyusun skripsi dengan sampel total populasi sebesar 48 orang, tp saya disuruh buat uji power, saya blm mengerti apa yg hrs saya lakukan makasih banyuak ya bisa8230uji power dilakukan buat nentuin apakah populasi sampel yang linda gunakan itu tepat, katakanlah dengan 48 populasi sampel, hasil yang kamu dapatkan masih memiliki standar error yang besar, maka lebih tepat lagi sampelnya ditambah8230uji power akan dipengaruhi oleh beberapa hal misalnya: 1) jumlah sampel semakin besar jumlah sampel yang kamu gunakan, maka power dalam pengujian yang kamu lakukan akan semakin besar, 2) tingkat signifikansi semakin besar tingkat signifikansi, maka power dalam pengujian kamu akan semakin besar, berarti batas penerimaan akan hasil uji akan semakin kecil, 3) semakin besar perbedaan antara nilai parameter sebenarnya dengan nilai yang ditentukan dalam hipotesis null, maka power pengujian kamu akan semakin besar.. Nah, sebagai contoh kamu bisa melihat bab tentang uj i one way anova disini gtgt 8230di bagian TUKEY POST HOC TEST, jika saja saya menambah jumlah sampel yang digunakan, mungkin lebih banyak kelompok yang signifikan, dengan demikian, power dalam pengujian saya akan semakin besar. OKEY,,sebagai catatan kamu juga bisa menggunakan TUKEY POST HOC TEST sebagai uji power, Salam kenal8230 saya evi mahasiswa matematika UPI (non dik). Saya ingin bertanya tentang overdispersi dalam regresi logistik. Yang masih saya bingungkan, overdispersi itu terjadi jika ada korelasi antar peluang respon (variabel Y), sedangkan yang saya tahu, dalam regresi logistik itu, variabel Y nya cuma 1. Mohon penjelasannya terima kasih iyap betul, overdispersi cuma terjadi pada model logit8230mudahnya gini, overdispersi terjadi karna ketidakcocokan antara variabel respon (Yi) dengan nilai perkiraan Yi dimana Var(Yi) nii(1-i), overdispersi terjadi jika Var(Yi) gt nii(1-i), sedangkan underdispersi terjadi jika Var(Yi) lt nii(1-i). ini bisa terjadi karena penghilangan salah satu kovariat (1 atau 0), data yang saling berkorelasi, dan kompleksitas data yang tidak diketahui. emang bener variabel Y cuma 1, yang bertabrakan (tidak cocok) adalah variabel respon Y dengan nilai perkiraannya (predicted value)8230akibatnya estimasi error maupun hasil uji goodness-of-fitnya ga sesuai harapan alias jadi aneh atau terganggu..karena itu ada lagi tahap adjusmentnya jika terjadi hal demikian, kamu bisa baca materi tentang quasilikelihood atau deviance statistic8230okeh8230 mas ari, saya irun.. saya mau nanya (maaf klo pertanyaanya spele8230) apakah ada kriteria atau syarat khusus dalam melakukan analisis regresi logistik. apakah semua data dapat dpat di analisis menggunnakan analisis regresi logistik. mkasih8230 simple mba, dalam logit hanya menggunakan dua kategori yang bersifat dikotomi sebagai variabel dependen, misalnya 1 dan 0 yang mewakili sex (1male2female), trus ga variabel yang kita gunakan gak harus berhubungan linier antara variabel dependen dan independen, trus variabel independen tak harus terdistribusi normal artinya ga diperlukan uji normalitas data, trus lagi variabel tidak harus homoskedastis jadi ga perlu ada pengujian asumsi heteroskedastisitas, pokonya asumsi klasik yang biasa kita gunakan dalam regresi linier sederhana atau bertingkat ga berlaku dalam logit8230saya kira itu aja met mencoba ya.8230.. terimakasih mas. berarti semua data dapat di analisis menggunakan analisis regresi logistik ya mas. Mas ari, saya mau tanya.. Saya sedang mengerjakan tugas akhir dengan judul 8220Analisis Pengaruh Stock Split Terhadap Trading Liquity, Earning Per Share, dan Stock Return, Stock Beta, dan Insider Ownership8221. Di sini saya meneliti tentang pengaruh pemecahan saham terhadap masing2 tujuh variabel (ada 7 hipotesis). Itu ujinya menggunakan regresi yang mana ya Adviser saya bilangnya menggunakan regresi logistik. Apa bisa menggunakan regresi logistik biner atau regresi logistik yang lainnya lagi Trus saya perlu melakukan uji normalitas juga ngga ya Mohon pencerahannya ya mas, terima kasih sebelumnya.. tergantung variabel dependen yang winda gunakan, jika bersifat dikotomi, misal (1 berhasil 2 gagal) maka dapat digunakan model logit biner, jika lebih dari dua kemungkinan, bisa menggunakan model logit ordinal..tetapi klo smua variabel baik dependen maupun dependennya bersifat continuous, ordinal, atau lainnya, maka cukup dengan regresi linier bertingkat saja. Jika memang menggunakan model logit, maka winda tidak perlu melakukan uji normalitas lagi, karena logit tidak mengasumsikan bahwa data harus tersebar secara normal, berbeda halnya jika menggunakan regresi linier bertingkat yang mengasumsikan adanya hubungan linier, data harus tersebar normal, dan data harus bebas dari asumsi klasik seperti multikolinearitas, autokorelasi, maupun heteroskedastisitas. mengenai hal2 tersebut bisa dibaca di bab lain Statistik 4 Life yang khusus membahasnya..okey mas ari apakah uji regresi hanya dgunakan untuk uji pengaruh saja, kalo menggunakan skala likert bagaimana cara mengujinya slmt siang mas ari..mau numpang nanya.. saya lg ngambil skripsi dgn pengujian regresi logistik.. saya menggunakan pengujian itu krn ikutin jurnal saya, tpt saya kurang ngerti ttg regresi logistik.. saya bingung, bagaimana menentukan 0ya dan 1tidak. sedangkan kuesioner untuk pertanyaan variabel dependennya (melakukan penghentian prosedur audit) menggunakan skala likert 1-4 (tdk prnh, kadang2, selalu dan hampir selalu).. truz kalau pengujiannya regresi logistik, kita perlu pengujian seperti uji normalitas, multikolinieritas, dan autokolerasi ga mohon bantuannya ya mas..terima kasih. iya, angka biner itu variabel dependennya hanya ada 2 kemungkinan,,klo dalam kasus kamu, mungkin melakukan penghentian bisa dinotasikan 0, atau tidak melakukan penghentian prosedur audit untuk 1 kali ya Mas, boleh nanya.. 1. Saya bnyk membaca ttg uji time effect buat menilai apakah data bisa di pool atau tidak. Apakah itu perlu bagaimana caranya dengan menggunakan spss ya 2. Contoh di atas, mas ada atur di bagian categorical, itu buat variabel yg gmn ya mas kl variabel independen saya ada yang dummy ada yg nominal apakah perlu disetting bagian categoricalnya 3. Hasil uji logistik saya juga menunjukkan hasil nagelkerke rsquare sebesar 100, apa itu normal mas soalnya hasilnya itu kan besar banget saya takut kl ada yang tidak normal pada data saya. Terima kasih buat ilmunya mas. teddy, 1. uji time effectga lazim digunakan tuh, pool maksudnya gimana,,apakah disatuin menjadi konsep data panelbiasanya time effect masuk dalam bahasan time series 2. untuk yang masuk bagian categorical itu adalah data-data jenis kategorik atau data yang kita notasikan, misalnya (1 untuk memilih, dan 2 untuk tidak memilih dalam kasus pemilu), atau 1 untuk SD, 2 untuk SMP, 3 untuk SMU, atau 1 untuk wanita dan 2 untuk pria, dan seterusnya. Jika variabelnya dummy ga perlu dimasukkan ke dalam categorical, karena ya itu dummy, bukan variabel kategorik,,jadi dummy biarkan saja. 3. Hasil negelkerke dan cox amp snell itu ibaratnya r-square dalam regresi OLS, nilainya berkisar 0 8211 1, semakin besar semakin baik, jadi nilai 0,100 artinya 10 persen, jadi ga akan mengganggu model dan ga ada masalah, karena r-square logit ga selalu besar nilainya. kira2 begitu ted.. Buat yg no3, itu digambar contoh punya mas diatas bernilai 1.000 itu brarti 100 kan punya saya juga begitu hasilnya, jadi agak penasaran kok bisa besar begitu. Oh iy mas, terus mas ad tips8221 ga biar hasil uji variabel in the equation nya lebih baik (lebih sig) soalnya punya saya dari 13 variabel independen cm 2 yang hasilnya sig, tp sebenarnya tidak ada masalah juga, hanya ingin membuat hasil yang lebih baik kl bisa. v yoo wes,, ga da masalah kan pak, mau tanya kenapa bisa beda ya hasil koefisien persamaan regresi dan signifikansi jika kita memasukkan 3 dari 7 variabel, 5 dari 7 variabel atau 7-7 varibel sekaligus jadi masing2 variabel gk bs berdiri sendiri, tapi sangat tergantung satu sama lain iya dunk,,karena tidak semua variabel independen punya hubungan linier dengan dependennya pada kasus regresi biasa,, karena itu penghilangan variabel yang tidak signifikan terkadang bisa memperbaiki model persamaan.. Mau nanya8230 Apakah di dalam regresi logistik biner tipe data variabel independen harus sama dengan tipe data variabel dependen Mohon balasannya beda donk,,klo dependennya kan harus bilangan biner (0 atau 1), misalnya 0 untuk gagal dan 1 untuk sukses, buat var. independennya bisa aja skala atau continuousordinal..atau notasi mau tanya mas admin. kalau hasil olah datanya itu terdapat kalimat estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. final solution can8217t be found (dlm model summary block1. method enter). itu artinya apa ya apakah dapat membuat hasil tersebut tidak dapat dipercaya atau saya masih dapat melanjutkan pembahasannya trimz b48230 hopefully u can reply me soon hmmmm,, model summary menjelaskan analogi R-square seperti pada regresi linier, biasanya prediktor terbaik yang dipakai adalah Nagelkerke R square, apakah bernilai besar atau kecil jika kecil, artinya ada ketidak-cocokan model dalam variabel yang digunakan..berarti ada variabel yang tidak mendukung model. coba cek dulu,,apakah marchella sudah benar menempatkan variabel dependen, independen, dan kovariatapakah notasi yang mewakili variabel dependen dan independen sudah tepat terakhir,,rekomendasi data yang digunakan untuk melakukan analisis logit minimal 50 kasus per prediktorvariabel independen, apakah itu sudah memenuhi,,kalau di contoh S4L datanya hanya sedikit, karena hanya untuk sekedar contoh. Erlina MCR berkata: saya mahassiswi yang sedang mengajukan skripsi. yang ingin saya tanyakan, dalam regresi logistik biner apakah variabel independennya juga harus 0 dan 1. misal untuk tingkat ekonomi saya mencantumkan 0 kurang, 1 cukup, 2 lebih, apakah boleh terimakasih sebelumnya. ulasan Bpk pasti sangat membantu saya tidak harus,, variabel independennya bebas, misalnya male amp female SD1, SLTP2, SLTA3, dst.. tetapi variabel dependen yang harus bilangan biner 0 dan 1 Erlina MCR berkata: Oh begitu ya. Lalu apakah Analisis Regresi Logistik Biner Bivariat termasuk kategori SEM Terimakasih.. ya, betul regresi termasuk dalam kasus SEM, tapi dalam logit sudah diketahui mana DV dan IV, sedangkan dalam terminologi SEM, semua variabel dapat saja berfungsi sebagai independen atau dependen, saling regresi antar variabel eksogen digunakan untuk membangun model.. jeri permana putra berkata: mbk kalo boleh tau judul skripsinya ap y. soalny saya jg tentang regresi logistik biner8230 heri winarto berkata: mas aryo..boleh konsultasi sedikit8230kalau B (EXP) adalah nilai Oods Ratio yang dihasilkan, kalau B, Wald, S. E itu apa ya apa beda B dengan B (exp) heri winarto berkata: sekalian nambah pertanyaan mas8230apa yang dimaksud dengan simple correlation and multiple regression analysis apa sama dengan uji korelasi pearson fischer exact dan analisis multivariatanalisis regresi logistik matur nuwun sanget ya. intinya pertanyaan saya itu, apakah analisis regresi logistik bisa digunakan dalam penelitian yg variabel independennya dummy(skala nominal). krna dr artikel2 yang saya baca analisis regresi logistik itu ketentuannya variabel indepent mempunya skala rasio atau interval. mohon di jawab ya kak8230.,makasih bisa pake dummy untuk independen,,dalam SPSS kamu bisa proses dulu kodingnya, insyaallah senin 141 ini akan saya posting materi 8220regresi logistik dengan variabel dummy8221.. terima kasih bnyak kak pencerahannya8230. mas. saya mau tanya, begini8230.penelitian saya awalnya menggunakan analisis regresi linear, untuk variabel bebasnya X1, dan X2 skala datanya 0 dan 1, skor untuk jawaban benar 1 dan salah adlah 0. begitu juga variabel dependent (Y), untuk jawaban benar diberi skor 1 dan salah diberi skor 0. nah yang saya analisis dg regresi linear adalah skor total beberapa item pertanyaan dari variabel X1, X2 dan Y. nah. tapi kata dosen saya itu salah, katanya saya harus pakai regresi logistic, yang bener gimana ya mas padahal hasil dari skor totalnya kan tida 1 dan 0. mohon bantuannya iya,,coba baca materinya dengan benar,,jika Y kamu bersifat dikotomi (benar dan salah), kamu bisa pake regresi logistik dunk,,itu tidak akan memiliki hubungan linier, jadi ga cocok digunakan regresi linier. regresi linier hanya digunakan untuk variabel kontinyu Maaf mas, saya mau tanya,, sya sedang melakukan penelitian dengan menggunakan regresi logistik,, setelah diuji ternyata hasilnya data saya mengalami overdispersi, sehingga tidak ada pengaruh signifikan dari 5 variabel terhadap variabel dependennya.. jumlah data saya 63 dan berupa data panel.. saya mau tanya bagaimana mengatasi overdispersi selain dengan membuangmengganti variabel mohon masukannya.. terimakasih. klo datanya pooledpanel maka kamu harus running regresi data panel dunk lihat bahasannya disini gtgtgt Tyas Graito berkata: Permisi mas, saya sedang mengerjakan skripsi yg meneliti hubungan pengaruh pola konsumsi dan investasi terhadap kesadaran berasuransi dengan metode pengolahan data regresi logistik. Data saya data primer dengan cara menyebarkan kuesioner. Yang mau saya tanyakan adalah pertanyaan di kuesioner saya juga harus dalam bentuk kategorik (yatidak) atau saya bisa menggunakan skala likert Mohon sarannya Mas, terima kasih sebelumnya. untuk variabel dependennya ya dalam bentuk dikotomi (yatidak), sedangkan variabel penjelas dapat dirancang dengan skala apapaun baik itu likert, kontinyu, ataupun kelas assalamualaikum mas. salam kenal. maw nanya nie z punya skripsi tu judulnya hubungan pengetahun, sikap dan dukungan keluarga terhadap Inisiasi Menyusu Dini, penguji saya tu anjurkan saya menggunakan analisis regresi logistik, saya uda buat mas, tapi saya binggung pada hasilnya ini, nilai B, S. E, wald, Df dan nilai lower dan upper itu nilai apa mas, karna saya disuru cari apa maksud nilai ini8230. tolong bantuannya mas82308230 waalaikum salam yuli, B itu konstanta, atau nilai untuk persamaan yang menjelaskan model, model logitnya adalah Log (P 1 p) 0 1X1 2X2 . kXk, nah tinggal kamu ganti persamaan menjadi nilai B dalam output variables in the equation, X yuli ganti dengan variabel yang yuli gunakan, misalnya dukungan keluarga, dll. Kalau S. E itu standar error atau residual dari model, artinya tingkat kesalahan. Kalau Wald statistic adalah nilai signifikansi masing2 variabel, misalnya pada contoh diatas yang signifikan (lt nilai kritik 0,05) hanya variabel education. exp(B) adalah nilai odds ratio, misalnya jika nilai exp(B) pada variabel status(1)1,5, maka artinya responden menikah memiliki kecenderungan 1,5 kali daripada responden yang tidak menikah untuk melakukan pembelian kosmetik. Df itu derajat bebas (degree of freedom), belum jelas baca di buku statistik dasar. nilai lower dan upper itu adalah range (rentang terendah dan tertinggi) nilai exp(B) atau odds ratio, yuli baca kembali konsep odds ratio di atas. Assalamu8217alaikum mas, mau nanya Saya lagi olah data, penelitian saya tentang analisis preferensi, menggunakan regresi logistik dari 11 variabel, ada 4 variabel yang berasal dari skala likert var1 ada 7 pertanyaan likert var2 ada 5 pertanyaan likert var3 ada 6 pertanyaan likert var4 ada 8 pertanyaan likert saya liat penelitian orang2, ada yg variabel likert nya masuk ke regresi logistiknya, ada juga yg enggak terus saya tanya dosen saya, dosen saya bilang. 8220hasil likert kamu indeks apa skor. coba pelajari kalo indeks atau skor tidak boleh di-log atau di-ln8221 nah saya bingung. ngga ngerti. gimana ya mas iya iffa, biasanya data dari hasil kuesioner cuma ditarik kesimpulan secara deskriptif aja,,atau digunakan untuk pemetaan preferensi, bisa juga uji-uji multivariat lain. Tapi jika dimasukkan ke dalam analisis, ia akan dihitung sebagai variabel kategorik, misalnya untuk salah satu item pertanyaan mengandung jawaban 1setuju untuk berobat ke dokter, 2kurang setuju, atau 3ragu-ragu dan seterusnya. Tapi penjabarannya di bahasan akan panjang dan detail mas mau tanya, penelitian saya menggunakan regresi logistik, variabel dependennya berpeluang 1 atau 0, 1gagal dan 0sukses. sedangkan 4 variabel independen saya menggunakan rasio semua. saya juga menambahkan variabel moderating. nah kira2 model persamaannya ada berapa ya terus seperti apa oya mas, ketika saya mencoba memasukkan variabel moderating, nilai -2LogLikelihood di tabel model summary dan nilai chi square di tabel hosmer and lemeshow test saya kok 0 pada kotak dialog logistic regression kan ada menu options, nah di situ ada submenu maxsimum iterations, jika sampel saya 95, dan variabel saya -6 (independen dan moderating),maka maximum iteration nya di isi berapa ya mas makasih banyak, mohon pencerahannya8230 moderating variabel maksudnya kovariat atau penguat interaksi Y dan X ya, kayanya ga bekerja dengan logit deh, untuk melihat hubungan tak langsung antara X dan Y melalui Z, X harus mempengaruhi Z, dan Z harus berpengaruh terhadap Y,.itu kelihatan dari hasil penambahan variabel moderatingnya di nilai hosmer lemeshow, signifikansinya cuma nambah 0. Karena itu penambahan variabel Z hanya akan menyebabkan bias, artinya ia akan berperan sebagai dependen juga, bukan sebagai kovariatmoderating. Lagipula nilai signifikan pada variabel moderator dalam regresi non-linier belum bisa juga kita katakan moderator, mungkin hanya sebagai proksi (artinya Z belum tentu terkait dengan Y, hanya kebetulan aja nilainya signifikan), saya rasa kalo yang satu ini belum kamu putuskan, belum bisa lanjut deh olahnya NOTICE: The IDRE Statistical consulting group will be migrating the website to the WordPress CMS in February to facilitate maintenance and creation of new content. Some of our older pages will be removed or archived such that they will no longer be maintained. We will try to maintain redirects so that the old URLs will continue to work as best we can. Welcome to the Institute for Digital Research and Education Help the Stat Consulting Group by giving a gift Stata Data Analysis Examples Multinomial Logistic Regression Version info . Code for this page was tested in Stata 12. Multinomial logistic regression is used to model nominal outcome variables, in which the log odds of the outcomes are modeled as a linear combination of the predictor variables. Please note: The purpose of this page is to show how to use various data analysis commands. It does not cover all aspects of the research process which researchers are expected to do. In particular, it does not cover data cleaning and checking, verification of assumptions, model diagnostics and potential follow-up analyses. Examples of multinomial logistic regression Example 1. Peoples occupational choices might be influenced by their parents occupations and their own education level. We can study the relationship of ones occupation choice with education level and fathers occupation. The occupational choices will be the outcome variable which consists of categories of occupations. Example 2. A biologist may be interested in food choices that alligators make. Adult alligators might have different preferences from young ones. The outcome variable here will be the types of food, and the predictor variables might be size of the alligators and other environmental variables. Example 3. Entering high school students make program choices among general program, vocational program and academic program. Their choice might be modeled using their writing score and their social economic status. Description of the data For our data analysis example, we will expand the third example using the hsbdemo data set. Lets first read in the data. The data set contains variables on 200 students. The outcome variable is prog . program type. The predictor variables are social economic status, ses, a three-level categorical variable and writing score , write, a continuous variable. Lets start with getting some descriptive statistics of the variables of interest. Analysis methods you might consider Multinomial logistic regression: the focus of this page. Multinomial probit regression: similar to multinomial logistic regression but with independent normal error terms. Multiple-group discriminant function analysis: A multivariate method for multinomial outcome variables Multiple logistic regression analyses, one for each pair of outcomes: One problem with this approach is that each analysis is potentially run on a different sample. The other problem is that without constraining the logistic models, we can end up with the probability of choosing all possible outcome categories greater than 1. Collapsing number of categories to two and then doing a logistic regression: This approach suffers from loss of information and changes the original research questions to very different ones. Ordinal logistic regression: If the outcome variable is truly ordered and if it also satisfies the assumption of proportional odds, then switching to ordinal logistic regression will make the model more parsimonious. Alternative-specific multinomial probit regression: allows different error structures therefore allows to relax the independence of irrelevant alternatives (IIA, see below quotThings to Considerquot) assumption. This requires that the data structure be choice-specific. Nested logit model: also relaxes the IIA assumption, also requires the data structure be choice-specific. Multinomial logistic regression Below we use the mlogit command to estimate a multinomial logistic regression model. The i. before ses indicates that ses is a indicator variable (i. e. categorical variable), and that it should be included in the model. We have also used the option quot base quot to indicate the category we would want to use for the baseline comparison group. In the model below, we have chosen to use the academic program type as the baseline category. In the output above, we first see the iteration log, indicating how quickly the model converged. The log likelihood (-179.98173) can be used in comparisons of nested models, but we wont show an example of comparing models here The likelihood ratio chi-square of 48.23 with a p-value lt 0.0001 tells us that our model as a whole fits significantly better than an empty model (i. e. a model with no predictors) The output above has two parts, labeled with the categories of the outcome variable prog . They correspond to the two equations below: where (b)s are the regression coefficients. A one-unit increase in the variable write is associated with a .058 decrease in the relative log odds of being in general program vs. academic program . A one-unit increase in the variable write is associated with a .1136 decrease in the relative log odds of being in vocation program vs. academic program. The relative log odds of being in general program vs. in academic program will decrease by 1.163 if moving from the lowest level of ses ( ses 1) to the highest level of ses ( ses 3). The ratio of the probability of choosing one outcome category over the probability of choosing the baseline category is often referred to as relative risk (and it is also sometimes referred to as odds as we have just used to described the regression parameters above). Relative risk can be obtained by exponentiating the linear equations above, yielding regression coefficients that are relative risk ratios for a unit change in the predictor variable. We can use the rrr option for mlogit command to display the regression results in terms of relative risk ratios. The relative risk ratio for a one-unit increase in the variable write is .9437 (exp(-.0579284) from the output of the first mlogit command above) for being in general program vs. academic program. The relative risk ratio switching from ses 1 to 3 is .3126 for being in general program vs. academic program. In other words, the expected risk of staying in the general program is lower for subjects who are high in ses . We can test for an overall effect of ses using the test command. Below we see that the overall effect of ses is statistically significant. More specifically, we can also test if the effect of 3.ses in predicting general vs. academic equals the effect of 3.ses in predicting vocation vs. academic using the test command again. The test shows that the effects are not statistically different from each other. You can also use predicted probabilities to help you understand the model. You can calculate predicted probabilities using the margins command. Below we use the margins command to calculate the predicted probability of choosing each program type at each level of ses . holding all other variables in the model at their means. Since there are three possible outcomes, we will need to use the margins command three times, one for each outcome value. We can use the marginsplot command to plot predicted probabilities by ses for each category of prog . Plots created by marginsplot are based on the last margins command run. Furthermore, we can combine the three marginsplots into one graph to facilitate comparison using the graph combine command. As it is generated, each marginsplot must be given a name, which will be used by graph combine . Additionally, we would like the y-axes to have the same range, so we use the ycommon option with graph combine . Another way to understand the model using the predicted probabilities is to look at the averaged predicted probabilities for different values of the continuous predictor variable write . averaging across levels of ses . Sometimes, a couple of plots can convey a good deal amount of information. Below, we plot the predicted probabilities against the writing score by the level of ses for different levels of the outcome variable. We may also wish to see measures of how well our model fits. This can be particularly useful when comparing competing models. The user-written command fitstat produces a variety of fit statistics. You can find more information on fitstat and download the program by using command findit fitstat in Stata (see How can I use the findit command to search for programs and get additional help for more information about using findit ). Things to consider The Independence of Irrelevant Alternatives (IIA) assumption: roughly, the IIA assumption means that adding or deleting alternative outcome categories does not affect the odds among the remaining outcomes. Test of the IIA assumption can be performed by using the Stata command mlogtest, iia . However, as of April 23, 2010, mlogtest, iia does not work with factor variables. There are alternative modeling methods that relax the IIA assumption, such as alternative-specific multinomial probit models or nested logit models. Diagnostics and model fit: unlike logistic regression where there are many statistics for performing model diagnostics, it is not as straightforward to do diagnostics with multinomial logistic regression models. Model fit statistics can be obtained via the fitstat command. For the purpose of detecting outliers or influential data points, one can run separate logit models and use the diagnostics tools on each model. Pseudo-R-Squared: the R-squared offered in the output is basically the change in terms of log-likelihood from the intercept-only model to the current model. It does not convey the same information as the R-square for linear regression, even though it is still quotthe higher, the betterquot. Sample size: multinomial regression uses a maximum likelihood estimation method, it requires a large sample size. It also uses multiple equations. This implies that it requires an even larger sample size than ordinal or binary logistic regression. Complete or quasi-complete separation: Complete separation implies that the outcome variable separates a predictor variable completely, leading to perfect prediction by the predictor variable. Unlike running a logit model, Stata does not offer a warning when this happens. Instead it continues to compute iteratively and requires a manual quit to stop the process. Perfect prediction means that only one value of a predictor variable is associated with only one value of the response variable. But you can tell from the output of the regression coefficients that something is wrong. You can then do a two-way tabulation of the outcome variable with the problematic variable to confirm this and then rerun the model without the problematic variable. Empty cells or small cells: You should check for empty or small cells by doing a cross-tabulation between categorical predictors and the outcome variable. If a cell has very few cases (a small cell), the model may become unstable or it might not even run at all. Perhaps your data may not perfectly meet the assumptions and your standard errors might be off the mark. You might wish to see our page that shows alternative methods for computing standard errors that Stata offers. Sometimes observations are clustered into groups (e. g. people within families, students within classrooms). In such cases, you may want to see our page on non-independence within clusters . References The content of this web site should not be construed as an endorsement of any particular web site, book, or software product by the University of California.