Contoh kasus : Seorang dosen ingin
mengetahui hubungan antara gender dan minat belajar di sebuah
universitasnya. Variabel independen terdiri dari gender dan nilai
prestasi sedangkan variabel dependen (Y) adalah minat belajar yang
diukur dalam 3 tingkatan yaitu rendah, sedang dan tinggi.
Langkah-langkah analisis regresi ordinal dengan SPSS :
1. Analyze >> Regression >> Ordinal
2. Masukan variabel Minat belajar ke kotak Dependent, Gender ke kotak Factor(s) dan Nilai prestasi ke Covariate.
 |
| Menu Regresi Ordinal |
3. Pilih Option. Kita pilih Link logit. Klik Continue.
 |
| Ordinal Regression Option |
4. Pilih Output dan tik kotak Predicted category, Estimated response probabilities dan Test of parallel lines. Klik Continue.
 | |
| Ordinal Regression Output |
5. Klik OK
Hasil Output seperti di bawah ini.
 |
| Model Fitting Information |
Pada Model Fitting Information -2log Likelihood menerangkan bahwa tanpa memasukkan variabel independen (intercept only) nilainya 522.977. Namun dengan memasukkan variabel independen ke model (final) terjadi penurunan nilai menjadi 505.167. Perubahan nilai ini merupakan nilai chi-square yaitu 17,808 dan signifikan pada taraf nyata 5% (sig.0.00).
 |
| Goodness of fit |
Tabel Goodness of Fit
menunjukkan uji kesesuaian model dengan data. Nilai Pearson
sebesar 317,892 dengan signifikansi 0,991 (> 0,05) dan Deviance
sebesar 350,797 dengan signikansi 0,856 (> 0,05). Hal ini berarti
model sesuai dengan data empiris atau model layak digunakan.
 |
| Pseudo R-Square |
Tabel Pseudo R-Square
menunjukkan bahwa seberapa besar variabel bebas (gender dan nilai
prestasi) mampu menjelaskan variabel independen (minat belajar).
Nilai ini seperti halnya koefesien determinasi pada regresi. Nilai
Cox and Snell sebesar 0,044 (4,4%) dan Nagelkerke sebesar 0,052
(5,2%).
 |
| Parameter Estimates |
Tabel Parameter Estimate di
atas, perhatikan nilai Wald dan nilai signifikansinya. Variabel nilai
prestasi sebesar 6.177 dengan sig. 0,013 (< 0,05) dan variabel
gender sebesar 9,163 dengan sig.0,02 (< 0,05). Hal ini menunjukkan
faktor nilai prestasi dan gender berpengaruh terhadap minat belajar.
 |
| Test of Parallel Lines |
Tabel Test of Parallel Lines
digunakan untuk menguji asumsi bahwa setiap kategori memiliki
parameter yang sama atau hubungan antara variabel independen dengan
logit adalah sama untuk semua persamaan logit. Oleh karena nilai
signifikansi 0,648 (> 0,05), maka terima H0 bahwa model yang
dihasilkan memiliki parameter yang sama sehingga pemilihan link
function adalah sesuai. Namun sebaliknya bila asumsi ini tidak
terpenuhi, maka pemilihan link function logit tidak
tepat.
Baca juga :
Referensi :
Assalamualaikum pak
BalasHapusSaya mau tanya jika tujuannya ingin mncari pengaruh tetapi variabel terikatnya berupa skala ordinal dan variabel bebasnya berupa rasio dan dummy , baiknya menggunakan regresi apa ya pak ?
Mohon bantuannya
Cinta kasih : variabel terikat skala ordinal, gunakan regresi ordinal
BalasHapusmaaf mau tanya jika uji hosmer tidak layak bagaimana cara memperbaikinya. terima kasih
BalasHapusassalamu'alaikum oak. maaf mau bertanya. saya kan sudah mencoba mengolah data pakai regresi logistik ordinal. namun hasil goodness of fit dan parallel lines saya menunjukkan hasil bahwa model saya tidak tepat.
BalasHapussolusinya bagaimana ya pak?
terimakasih.
Dita : jika hasil goodness of fit dan paralell lines belum diperoleh model tepat (layak). Solusinya gunakan Link Function seperti :Complementary log-log,Negative Log-log, Probit dan Cauchit
BalasHapusApabila goodnes of fit sudah terpenuhi, tetapi parallel linesnya belom terpenuhi apakah boleh memakai salah satu saja untuk kesimpulannya?
HapusIlham prameswara : untuk perbaiki hasil uji hosmer yang tidak layak dapat ditambahkan jumlah sampel
BalasHapusAssalamualaikum pak. Maaf mau tanya, kalau untuk pengolahan regresi probit ordinal di SPSS melalui regresi ordinal? Terimakasih.
BalasHapusSelamat malam pak, bagaimana caranya mendapatkan nilai exp(B) / odds ratio pada data regresi logistik ordinal di spss? terima kasih.
BalasHapusSisil Silvana : nilai estimate parameter kemudian ditransformasikan ke dalam bentuk exponen dengan Ms. Excel
BalasHapusterimakasih pak atas sarannya. saya sudah mencoba memakai link function complementary log-log, dan alhamdulillah model saya sudah tepat. maaf pak, mau nanya lagi. apa perbedaannya pakai link function logit, complementary log-log atau yang lainnya ya pak? hal apa yang menjadikan pertimbangan kenapa link function yang harus dipilih yang itu?
BalasHapusmaaf mau nanya satu lagi pak, kan kalau di regresi berganda itu hipotesis yang kita buat bisa diterima apa bila p<0,05 maka Ha diterima dan H0 ditolak (artinya variabel x berpengaruh terhadap y). sedangkan kalau di regresi logistik ordinal apabila p<0,05 maka H0 dan Ha bagaimana pak diterima dan ditolak seperti regresi berganda atau bagaimana ya pak? terimakasih.
dita :
BalasHapusUntuk mengetahui perbedaan antar link function tersebut, baca dipostingan saya mengenai : Analisis Regresi Ordinal.
Ya, sama dengan melihat nilai signifikansi yang diperoleh seperti pada regresi berganda untuk keputusan Hipotesis.
terimakasih pak. saya sudah baca pak. kalau coplementary log-log itu karena kecenderungan data yang tinggi. nah, itu maksudnya bagaimana ya pak? kriteria tinggi or rendahnya dilihat dari mana dan skala berapa ya, pak?
BalasHapusselamat malam bapak, saya sedang bingung memilih analisis regresi yang mana pak, kalau boleh bertanya kedua variabel saya memakai skala likert ( var indepnden maupun dependen ) , menguji pengaruh A terhadap B , menurut bapak saya pakai analisis regresi logistik atau analisis regresi ordinal dan yang mana yak pak ?
BalasHapusAssalamualaikum pak saya mau tanya, Y saya adalah data ordinal, lalu sampel yang saya gunakan adalah data panel (13 perusahaan dengan 3 tahun periode penelitian, jadi jumlanya 39 sampel). untuk aalisis data saya menggunakan Regresi Logistik Ordinal. apakah untuk regresi logistik ordinal akan bermasalah jika menggunakan data panel Pak? Mohon jawabannya ya Pak, Terimakasih.
BalasHapusPak, apa bedanya regresi ordinal dengan regresi binary logistik ? sepengetahuan saya dua-duanya alat analisis sama-sama untuk data ordinal. kalau dibolak balik cara analisisnya, misal var Y dikotomi yang harusnya dianalisis logistik lalu dianalisis pakai regresi ordinal dan sebaliknya, bisa ndak ? terima kasih banyak atas responnya.
BalasHapusSkala Likert dapat dikatakan sebagai skala interval, jadi gunakan regresi berganda
BalasHapusSisca sartika : bermasalah atau tidak nanti dilihat dari output hasil analisis ordinalnya.
BalasHapusAssalamualaikum Wr. Wb Pak Maaf pak saya ingin bertanya, judul saya pengaruh penerapan segmentasi pasar pada produk tabungan emas dalam meningkatkan minat nasabah, yang kita ketahui bahwa variabel x (segmentasi pasar) terdiri dari geografis demografi psikografis dan perilaku dan variabel y (minat nasabah) terdiri dari attention, interest dan desire.
BalasHapuspenelitian ini regresi sederhana tetapi x disini menggunakan identitas responden berupa usis jarak pendapatan pendidikan dll sebanyak 12 cabang pak, sedangkan y diukur menggunakan pernyataan dengan rating scale 1-4.
bagaimana cara saya mengukur dibagian regresi sederhana pak sedangkan x disini sangat banyak, terima kasih pak. Wassalamualaikum wr. wb
assalamu'alaikum pak. maaf mau bertanya, saya sudah mengolah data menggunakan regresi logistik ordinal. namun hasil uji parallel lines saya menunjukkan hasil bahwa model saya tidak tepat. lalu saya coba untuk mengubah link function seperti Complementary log-log,Negative Log-log, Probit dan Cauchit namun hasil nya tetap tidak berubah sama dengan link function yang awal.
BalasHapussolusinya bagaimana ya pak?
terimakasih.
Dhidik Apriyanto : Ada perbedaan antara regresi ordinal dengan binary logistik : regresi ordinal untuk variabel dependen dengan skala ordinal, biasanya lebih dari dua kategori(misal : 1,2 dan 3), sedangkan binary logistik untuk regresi dengan variabel dependen ber skala dummy dengan dua kategori(misal ,ya : 1, tidak: 0).jadi untuk memutuskan penggunaan regresi ordinal atau regresi logistik disesuiakan dengan defini operasional variabel dependennya. Sehingga hasil estimasinya akan berbeda juga.
BalasHapusDewi Larasati : Waalaikumsalam wr.wb, Dewi Larasati : kalau menggunakan regresi sederhana, lakukan regresi satu per satu, Usia terhadap Minat (Y), jarak terhadap Minat (Y), pendapatan terhadap Minat (Y) dan pendidika terhadap Minat (Y).
BalasHapusriski : waalikumsalam. jika sudah menggunakan berbagai link function tersebut hasilnya tidak ada perubahan. perlu diubah metode analisisnya, bisa gunakan regresi berganda. Namun skala variabel dependen yang sebelumnya ber skala ordinal di transformasi ke skala interval menggunakan Methods Succesive Interval (MSI)
BalasHapusterima kasih pak atas jawabannya lalu bagaimana uji persamaan regresi sederhananya pak sedangkan data saya variabel x nya menggunakan identitas responden (segmentasi pasar)
BalasHapusAssalamualikum pak , terimakasi artikelnya sangat membantu, pak saya inginbertanya bagaimana jika hasil goodness of fitnya yang pearson nya kurang dari 0,05 tapi deviancenya lebih dari 0,05. apakah itu sudah sesuai atau belum ?
BalasHapusterimakasi pak
Assalamuallaikum pak, saya ingin bertanya. untuk hasil yg akan dimasukan ke pembahasan, memakai output yg mana ya pak?
BalasHapusterimakasih
Tri Ayu Lestari : waalaikumsalam....untuk hasilnya pada output tabel Model Fitting Information, Goodness of fit, Pseudo R-Square, Parameter estimates, dan test of parallel lines.
BalasHapushana k ulfah :Goodness of fit mengunakan nilai pearson dan deviance. Jika salah satu nilai signifikansi >0.05 sudah dapat sebagai dasar uji goodness of fit.
BalasHapusAssalamu'alaikum pak saya ingin bertanya, apabila di regresi ordinal pada output Test Parallel Lines bagian Null Hypothesis dan General 0.000 itu bermasalah tidak?
BalasHapusSedangkan Sig nya 1.000. Terimakasih pak
Selamat siang pak, saya ingin bertanya. Saya menggunakan semantic differential namun pengambilan sampel nonprobabilita sehingga penelitian menjadi nonparametric, jadi skala data saya ordinal bukan interval. Untuk menguji pengaruh variabel bebas (ordinal) dan variabel terikat (ordinal) boleh saya pakai regresi ordinal ini, Pak? Terima kasih.
BalasHapuselvy : ya betul pakai regresi ordinal
BalasHapusmariah ulfah :ya tidak masalah
BalasHapusSelamat malam, pak..
BalasHapusDi analisis bivariat yang saya lakukan, ada 3 variabel bebas yang mempengaruhi variabel terikat. 2 variabel bebas berskala ordinal dan 1 lagi berskala nominal sedangkan variabel terikat berskala nominal. Uji yang dapat digunakan untuk analisis multivariat apa ya, pak?
Assalamualaikum.
BalasHapusMohon maaf pak saya mau tanya, jika pada regresi ordinal khususnya pada probit, apakah tidak ada intercept (konstanta)? karena pada output SPSSnya tidak ada intercept, adanya threshold saja. Terimakasih pak.
Assalamualaikum pak, uji goodness of fit saya pearson nya kurang dri 0.05 tapi untuk deviance nya lebih dri 0.05 apakah itu sudah lolos uji tsb? Atau bagaimana? Trimakasiih
BalasHapusviktoria : Jika variabel terikat skala nominal (data multinominal, 1,2,3,4)maka gunakan analisis regresi multinominal. Tetapi jika skala nya nominal dikotomis (ya = 1 dan tidak = 0), gunakan analisis regresi binary logistik.
BalasHapusindhah nur : Waalaikumsalam..jika salah satu misal nilai signifikansi deviance >0.05 sudah lolos uji.
BalasHapusAssalamulaikum pak. Saya mau bertanya. Apabila di tabel test paralel lines nilai sig.< 0.05 apakah harus ganti analisis atau bisa diabaikan saja pak?
BalasHapusMau nanya lagi pak, kalau di tabel parameter estimate pada kolom sig ada yang tidak keluar nilainya (hanya ada tanda titik) itu dianggap < 0.05 atau tidak signifikan ya pak? Jika terjadi hasil seperti itu harus dilakukan apa pak? Terimakasih pak..
assalamu'alaikum. mohon konsul
BalasHapusuntuk variabel independen ada 2 variabel dan dua duanya skala ordinal, sedangkan variabel dependennya 1 dengan skala ordinal juga. uji statistiknya yang tepat apa ya. terimaksih
assalamualaikum pak, ketika saya menggunakan link function logit hasil signifikansi 0.000, kemudian saya menggunakan link function complementary log-log hasilnya -2 Log Likelihood pada null hypotesis 0.000, -2 Log Likelihood pada general 0.000, chi square pada general 0.000 dan signifikansi pada general 1.000. Apakah model sudah cocok? terimakasi
BalasHapusAssalamu'alaikum pak, jika uji parameter estimates hasil dari estimate negatif semua baik itu variabel dependepen atau independen, apa itu bermasalah?
BalasHapusMaya : Wa'alikumsalam..jika pada tbael test parallel lines nilai sig< 0.05, bisa dicoba metode link function yang lain seperti cauchit, complementary log log,.. dsb.
BalasHapusUnknown : Pakai uji regresi ordinal
BalasHapusRosy Vionita : jika nilai signifikansi 1.000 >0.05, maka model sudah cocok.
BalasHapusTapi utk sig 1 ada kecenderungan modelnya overfitting
HapusMariah : Wa'alikumsalam..hasil negatif mengindikasikan nilai koefisien negatif. cek lagi skalanya (kode angka). untuk variabel dependen skala dengan tingkat lebih tinggi(angka juga lebih tinggi), demikian juga untuk variabel indpendennya.
BalasHapusSalam pak... jika saya ingin meneliti tentang pengaruh faktor-faktor.. dengan menggunakan variabel terikatnya adalah nominal dan variabel bebasnya adalah rasio atau numerik... baiknya menggunakan regresi apa ya pak?
BalasHapusAnonim : jika data nominal bersifat multinominal menggunakan regresi multinominal. Namun jika nominal dikotomi menggunakan regresi binary logistik
BalasHapusAssalamualaikum pak, mohon bantuannya, sya sdangs melakukan penelitian regresi berganda ttp penelitian saya variabel dependennya datanya ordinal sedangkan 4 variabel lainnya mempunyai dta nominal, untuk baiknya menggunakan regresi yg mana pak??
BalasHapusFirdhiani Azizah : Wa'alaikumsalam : Sebaiknya menggunakan regresi ordinal karena dependen berskala ordinal.
BalasHapusHalo, pak. mau nanya. Untuk contoh kasus di atas, variabel independend Gender nya menggunakan variabel dummy ya? Atau bagaimana? Terimakasih pak
BalasHapusassalamualaikum pak, saya sedang membuat penelitian dengan regresi ordinal, tapi nilai sig. link function tetap 0,000, saya sudah mencoba semua model link tapi tetap 0,000. cara memperbaikinya gimana ya pak?
BalasHapusDaisy : untuk gender skala nominal
BalasHapusRegita D'Vega : bisa di coba skala pengukuran variabel independen diubah.
BalasHapusAssalamu'alaikum oak ,ijin bertanya. Jika pada hasip test paralel lines sudah menunjukkan >0.05 tapi pada tabel parameter estimates bagian sig ada yang tidak muncul nilai sig nya dan hanya terdapat titik diinterpretasikannya bagaimana ya pak ? sig nya dianggap <0.05 atau bagaimana ? Mohon pencerahannya terimakasih
BalasHapusFinza : Walaikumsalam, interpretasikan yang ada nilai saja.
BalasHapusAssalamualaikum pak, saya melakukan uji menggunakan analisis regresi ordinal logistik dengan variabel Y skala ordinal dan variabel X skala nominal dan rasio dengan jumlah sampel 150. saat ini saya menemui kendala pada nilai signifikansi chi square, yaitu <0.05. Caranya bagaimana ya pak supaya bisa diketahui penyebabnya dan bisa mendapatkan model fit? Selain itu nilai estimate menunjukkan angka negatif, sedangkan variabel dependen dengan nilai lebih tinggi sudah menggunakan skala yang juga lebih tinggi. Mohon bantuannya Pak. Terima Kasih
BalasHapusAssalamu'alaikum pak, ijin bertanya. variabel saya (independet dan dependent) keduanya menggunakan skala likert. Tetapi data tersebut merupakan data ordinal yang diintervalkan menggunakan msi karena awalnya saya menggunakan analisis regresi berganda. Tetapi saya diminta untuk mengganti analisis saya menggunakan analisis non linier logistik pak. Saya masih bingung harus menggunakan analisis logistik yang mana begitu pak? Terimakasih.
BalasHapusAnonim : Wa'alaikumsalam...uji regresi logistik ada binary logistik dan ordinal logistik. jika binary logistik, variabel dependen berskala 1 dan 0, sedangkan ordinal logistik berskala ordinal, bisa 3 kategori, 4 kategori atau 5.
BalasHapusass. pak. bagaimana cara mentransformasikan nilai estimasi parameter ke dalam exp (B)/nilai odds rasio.
BalasHapusMaaf pak saya mau tanya, kalau judul saya pengaruh kompetensi kepribadian guru pai dan religiusitas orang tua terhadap motivasi belajar pai, itu kira2 bisa diteliti ndk pak? dan kalau bisa uji apa yg cocok?
BalasHapusUnknown : Bisa pakai ms.excel ketik =exp()
BalasHapusAssalamualaikum, pak bagaimana apabila nilai signifikansinya 1 semua pada parameter estimates? Mohon bantuannya pak
BalasHapusKomentar ini telah dihapus oleh administrator blog.
BalasHapusAssalamu'alaikum pak, ijin bertanya. variabel saya (independet dan dependent) keduanya menggunakan skala likert. Tetapi data tersebut merupakan data ordinal yang diintervalkan menggunakan msi karena awalnya saya menggunakan analisis regresi berganda. Tetapi saya diminta untuk mengganti analisis saya menggunakan analisis non linier logistik pak. Saya masih bingung harus menggunakan analisis logistik yang mana begitu pak? Terimakasih.
BalasHapuspertanyaan saya hampir sama dengan yang di atas pak, tapi saya ingin sedikit bertanya jika saya menggunakan regresi multinomial logit apa boleh menguji variabel independen dan dependen tersebut menggunakan skala likert dengan regresi multinomial logit?
uji regresi ordinal itu ada bukunya nda ya pak, makasih
BalasHapusNurul Fadilah : kalau variabel Motivasi belajat berskala interval maka analisis pakai regresi berganda. Jika motivasi belajar berskala ordinal, gunakan uji regresi ordinal.
BalasHapusAnonim :Wa'alaikumsalam..karena skala variabel dependen ordinal, bukan multinominal logistik tetapi regresi ordinal logistik.
BalasHapusAssalamu’alaikum pak, ijin bertanya, variabel dalam penelitian saya (dependent dan independent) keduanya menggunakan skala likert. Tetapi data tersebut menggunakan data ordinal. Untuk baiknya menggunakan regresi yang mana pak? Apakah bisa menggunakan analisis regresi berganda? mohon penjelasannya pak.
BalasHapusterimakasih...
Eka Dewi Utami : Bisa pakai regresi berganda, tetapi skala ordinal harus ditransformasi dulu ke dalam skala interval. transformasi dapat menggunakan method succesive Interval (MSI)
BalasHapusAssalamualaikum pak saya ingin bertanya jika penelitian dengan variabel dependen berskala nominal dan variabel independen saya berskala ordinal harus pakai analisis apa?saya baca di buku uji korelasi antar dua variabel pakai spearnam rank dan chi squere, apa sudah sesuai atau ada analisis lain yang dapat saya gunakan di penelitan saya? Mohon penjelasanya
BalasHapusPak saya ingin bertanya jika variabel independen saya ada 2 variabel, skala data ordinal semua untuk variabel 1(3 kategori) lalu variabel 2 (2 kategori) lalu untuk vriabel dependennya menggunakan skala data ordinal juga dengan 4 kategori. Jika saya ingin menggunakan uji regresi berganda menggunakan uji apa ya pak? Terimakasih pak
BalasHapusIntannissa : wa'alaikumsalam :Ya untuk uji korelasi non parametrik bisa pakai uji spearman dan chi-square.
BalasHapusAnonim : selain goodness of fit, uji parallel lines juga terpenuhi. jadi jika test parallel lines tidak terpenuhi maka belum bisa diambil kesimpulan.
BalasHapusPak saya mau tanya, apakah uji regresi ordinal boleh dilakukan satu per satu? Misal variabel perilaku terhadp motivasi, v.perilaku terhdp sarana, dst. Apakah harus langsung dijadikan satu semua?
BalasHapusAssalamualaikum pak.. izin bertanya, saya pakai regresi ordinal dalam penelitian, untuk sebelumnya perlu dilakukan uji asumsi klasik,nah saya kemarin itu kan data saya sempat tidak normal di autokorelasi nya dan saya transform ke bentuk lag semua variabel nya lalu normal.
BalasHapuspertanyaan saya apakah uji asumsi klasik perlu dilakukan ulang dengan yg sudah normal lagi? dan untuk ke uji regresi ordinal dll selanjutnya apakah menggunakan data yang sudah saya transform dan normal atau yg sebelum di transform? mengingat hasil transform ke bentuk lag ini merubah peringkat pd variabel dependen. makasih ya pak
Bismillah, klo data var Y ordinal dan var X nominal kemudian d'uji parallel lines tapi tdk memenuhi maka d'ubah var Y ke interval dengan MSI. Pertanyaan sy apakaah var X juga d'ubah k'interval pak?
BalasHapusMira : uji langsung semua dijadikan satu.
BalasHapusSelamat malam, Pak maaf saya mau bertanya. Saya sudah melakukan uji regresi ordinal menggunakan link complementary log-log dan hasilnya sudah sesuai. Bagaimana cara interpretasi model yang dihasilkan dari estimate parameternya? Apakah jadi muncul persamaan garis atau bagaimana? Terima kasih Pak.
BalasHapusTika Kusuma : Tika kusuma : Waalaikumsalam..., uji asumsi klasik (normalitas, autokorelasi, multikolinieritas dan heterokedasitas) pada model regresi ordinal tidak mutlak dilakukan.
BalasHapusSamsir Ania : kalau mau diubah pakai metode regresi berganda, skala variabel Y bisa di tasnformasi ke interval dengan metode Methods succesive Interval (MSI). Untuk varibel X yang berskala nominal tidak ditransformasi ke interval tetapi menjadi nominal dikotomi.
BalasHapusAssalamualaikum pak, izin bertanya .. semisal pada tabel parameter estimates nilai sig nya > 0.05 apakah bisa disimpulkan Ha ditolak (var x tidak berpengaruh terhadap var y)? .. penelitian saya mengenai pengaruh 5 kepribadian terhadap nilai, uji apa saja yang dilakukan selain uji regresi ordinal ini ya pak? . terimakasih pak..
BalasHapusAssalamualaikum pak, izin bertanya .. semisal pada tabel parameter estimates, nilai sig nya > 0.05 apakah bisa disimpulkan Ha ditolak (x tidak berpengaruh terhadap y)? .. penelitian saya mengenai pengaruh 5 kepribadian terhadap nilai, uji apa yang harus dilakukan lagi selaain uji regresi ordinal ini pak? atau kah hanya uji ini saya? terimasih pak..
BalasHapusselamat pagi pak, saya ingin bertanya lagi. semisal pada tabel model fittiing information, nilai sig nya > 0.05 apakah tidak masalah? sedangkan uji yang dilakukan bapak hasilny menunjukkan signifikan pada taraf nyata 5% (sig 0.00).
BalasHapusselamat siang pak.. pak, saya ingin bertanya mengenai test of Parallel Lines. hasil yang saya dapatkana adalah 0.019 < 0.05. itu bagaimana ya pak? apakah tidak masalah?
BalasHapusAnonim : untuk hasil regresi ordinal dapat diinterpretasikan dari nilai estimasi tersebut dengan besarnya probablitas pada tiap tingkatan pada variabel dependennya.
BalasHapusAlmira : Wa'alaikumsalam...ya Ha ditolak. Jika skala ordinal pada variabel dependen ditransformasi ke skala interval (menggunakan metode MSI) maka dapat dilakukan uji regresi linear berganda.
BalasHapusData yg saya miliki tidak beragam pak, dan memiliki data ordinal, seperti 103 mahasiswa dapat nilai A, 7mahasiswa dapat A- dan 1 mahasiswa dapat B+ .. sehingga ketika saya melakukan uji normalitas tidak normal, dan ketika melakukan transformasi ataupun outlier tetap tidak normal..
HapusJadi, apakah saya perlu melakukan uji lainnya selain regresi ordinal ini pak?
Almira : Tidak Masalah, model fitting informasi hanya merupakan uji awal untuk mengetahui apakah variabel independen mampu memberikan perubahan fit pada variabel dependen.
BalasHapusAnonim : Jika hasil uji paralell lines masih signifikan (<0.05) maka pemilihan link function belum TEPAT karena model yang dihasilkan tidak memiliki parameter yang sama. Dapat diulang ujinya menggunakan linkfunction lainnya seperti complementary log log,negative log-log, probit dan cauchit.
BalasHapusAlmira : dalam uji regresi tidak diperlukan pengujian asumsi klasik seperti normalitas, autokorelasi, homokedastisitas, multikolonieritas).
BalasHapusMohon maaf pak, saya mau bertanya.
BalasHapusPenelitian saya melihat pengaruh, variabel X nya berskala interval rasio sedangkan variabel Y nya berskala ordinal. Menurut bapak, apakah uji ordinal ini sudah tepat?
Pak izin bertanya.
BalasHapusVariabel x saya ada 5 dan berskala likert, sedangkan variabel y saya ada 3kategori nilai. Apakah uji ordinal ini sudah tepat saya lakukan?
Kemarin saya mencoba uji ini, dengan responden 114 tapi kenapa paralell lines nya tidak signifikan ya pak?
Tapi jika dengan 100 responden (saya mencoba) justru sangat signifikan.
Mohon bantuannya pak..
T
Anonim : ya sudah tepat pakai regresi ordinal. Uji paralel line menguji ketepatan link function yang digunakan. Jadi jika nilai parallel lines yang dihasilkan tidak signifikan (>0,5) maka penggunaan link function pada model yang digunakan sudah tepat.
BalasHapusAssalamualaikum pak,mohon maaf hendak bertanya. Penelitian saya menggunakan regresi logistik ordinal dengan link function complementary log-log karna sesuai dengan data saya. Yang saya bingung kan bagaimana cara pembuatan modelnya ya pak karna saya hanya mengetahui rumusnya f(x) = log[-log(1-x] tapi cara memasukkanya bagaimana saya bingung saya menggunakan spss pak. Sydah saya cari bagaimana caranya tapi masih belum ketemu juga. Mohon maaf sebelumnya pak terima kasih
BalasHapusAssalamualaikum pak,mohon maaf hendak bertanya. Penelitian saya menggunakan regresi logistik ordinal dengan link function complementary log-log karna sesuai dengan data saya. Yang saya bingung kan bagaimana cara pembuatan modelnya ya pak karna saya hanya mengetahui rumusnya f(x) = log[-log(1-x] tapi cara memasukkanya bagaimana saya bingung saya menggunakan spss pak. Sydah saya cari bagaimana caranya tapi masih belum ketemu juga. Mohon maaf sebelumnya pak terima kasih
BalasHapusUchi : Wa'alaikumsalam...Pada SPSS setelah melakukan input Data dan memasukkan variabel independen dan dependenya.Klik pada Menu OPTIONS, ke Menu LINK di posisi bawah Klik pilihan : ada Logit, compelmentary log-log, cachit, negative log-log dan probit.Pilih sesuai yang diinginkan untuk Complementary log-log.
BalasHapusSelamat siang pak, saya mau tanya variabel dependen saya menggunakan skala ordinal, sedangkan variabel dependen saya berupa nominal dan dummy. Tetapi saya juga menggunakan variabel moderasi. Apakah tepat jika saya menggunakan teknik analisis regresi logistik ordinal? Dan bagaimana untuk menguji variabel moderasinya? Terima kasih
BalasHapusMaaf pak saya mau tanya, untuk yg data view di spps, itu kalau saya satu variabel nya bisa ada 7 item pernyataan itu bagaimana ya pak? Apakah yang dimasukkan ke data view itu rata2nya atau bagaimana ya? Saya pakai skala likert
BalasHapusTerimakasih
Assalamualaikum pak
BalasHapusSaya mau bertanya untuk variabel y saya menggunakan skala rasio sedangkan untuk variabel x1 saya menggunakan skala nominal dan x2 saya menggunakan skala ordinal, sebaiknya saya pakai regresi apa yah pak?
Terima kasih pak
Alda: kalau data dependen nominal dan dummy, memang menggunakan regresi binary logistik.Tetapi tidak tepat jika menggunakan regresi logistik dengan menyertakan variabel moderasi. ada variabel moderasi hanya pada regresi berganda.
BalasHapusUNknown : bisa menggunakan summated rating scale, jadi data dari 7 item pertanyaan tsb dijumlahkan terlebih dahulu, kemudian dimasukkan ke SPSS.
BalasHapusNiia_al26: Waalaikumsalam...karena skala variabel Y adalah rasio, sebaiknya menggunakan regresi berganda.
BalasHapusAssalamu'alaikum pak
BalasHapusIzin mau nanya, jika kita punya dua variabel terikat dan variabel bebasnya lebih dari satu. Dalam hal ini datanya berupa data kategori (0,1,2). Analisis apa yang cocok dipakai untuk hal ini pada kasus kontrol pak?
H.Azka: Wa'alaikumsalam : Pakai analisis jalur (path analysis)
BalasHapusassalamualaikum pak, saya mau tanya untuk variabel y saya menggunakan skala ordinal sedangkan untuk variabel x1 saya menggunakan skala nominal dan x2 saya menggunakan skala ordinal, sebaiknya saya pakai regresi apa yah pak?
BalasHapusTerima kasih pak
Apabila hasil goodnes of fit tidak muncul nilai sig. Apa yg harus saya lakukan ya kak ?
BalasHapuskak maaf mau tanya, kalau uji regresi ordinal tapi goodness of fit tidak muncul nilah sig. apa bedan model tersebut tidak layak digunakan ? kemudian apa yg harus dilakukan ?
BalasHapusFahmi : Waalalikumsalam : gunakan regresi ordinal
BalasHapusRaisa : Gunakan metode regresi yang lain.
BalasHapussaya mau bertanya. apakah uji regresi logistik ordinal bisa digunakan untuk mengetahui hubungan yang paling dominan antara variabel satu dengan yang lain?
BalasHapuskalau iya, nilai t hitung di output SPSS regresi logistik ordinal dapat di lihat di bagian mana ya. terimakasih
Unknown : Ya bisa. Dapat dilihat pada nilai estimate dan interpretasi sesuai dengan skala variabelnya. Tetapi tiap variabel yang dibandingkan harus sama sesuai dengan skala pada tiap variabel.
BalasHapusMaaf pak, saya mau bertanya. Apabila variabel Y nya nominal dan X nya ordinal. Cara meregresnya gimana ya pak. Terimakasih pak
BalasHapusUnknown : karena skala variabel Y nominal,gunakan analisis regresi multinominal
BalasHapusassalamualaikum, izin bertanya. judul penelitian saya "Hubungan keterpaparan media Informasi terhadap pengetahuan dan perilaku". judul tersebut saran dosen, sedangkan saya bingung apakah bisa terdapat 1 variabel bebas (keterpaparan media informasi) dan 2 variabel terikat (pengetahuan&perilaku). dan untuk saran uji statistik yang digunakan apa ya. skala datanya semuanya ordinal. terimakasih?.
BalasHapusNabella_assalamualaikum, izin bertanya. judul penelitian saya "Hubungan keterpaparan media Informasi terhadap pengetahuan dan perilaku". judul tersebut saran dosen, sedangkan saya bingung apakah bisa terdapat 1 variabel bebas (keterpaparan media informasi) dan 2 variabel terikat (pengetahuan&perilaku). dan untuk saran uji statistik yang digunakan apa ya. skala datanya semuanya ordinal. terimakasih?.
BalasHapusNabella : Wa'alaikumsalam...untuk mencari metode pola hubungan 1 variabel bebas dengan 2 variabel terikat yang diuji bersama-sama memang tidak ada. Saran saya gunakan regresi sederhana yang diuji 2 kali: regresikan antara keterpaparan media informasi dengan pengetahuan, dan keterpaparan media informasi dengan perilaku. namun sebelumnya karena skala data berbentuk ordinal, sebaiknya ditransformasi menjadi interval dengan metode MSI
BalasHapusBagaimana jika var dependen tipe ordinal 3 level sedangkan seluruh var independen tipe diskrit? Apakah dapat menggunakan regresi logistik ordinal?
BalasHapusAdakah postingan yang menunjukkan atau menjelaskan proses menghitung parameter model dengan hitungan manual (bukan melalui SPSS)?
Chiko : Ya bisa dengan regresi logistik ordinal.
BalasHapusAssalamualaikum pak, saya mau tanya, kalau goodness, pseudo dan test parallel lines signifikannya 1,000 apakah tidak masalah pak?
BalasHapusShyfa : Waalaikumsalam...,Sepertinya hasil sempurna. Dan nanti bisa bermasalah.
BalasHapusselamat siang pak, ingin bertanya pak. saya menggunakan regresi logistik ordinal untuk pengolahan data penelitian saya. hasilnya seluruhnya signifikan pak kecuali satu variabel independen saya tidak mempengaruhi variabell dependen. namun saat mengolah dengan spss sebelum outputnya muncul, ada sebuah warning muncul pak yang isinya sperti ini pak.
BalasHapusWarnings
There are 9 (18.8%) cells (i.e., dependent variable levels by observed combinations of predictor variable values) with zero frequencies.
apa maksud dari peringatan ini dan apakah akan bermasalah pada model pak?. terimakasih pak
siang pak, saya ingin bertanya pak. saya menggunakan regresi ordninal untuk mengolah data dengan variabel dependen (Y) berskala ordinala dan variabel independen berskala ordinala dan nominal (X1,X2,X3) hasil pengujiannya seluruhnya signifikan kecuali variabel x2 yg tidak mempengaruhi variabel y pak. namun saat mengolah dibagian paling atas output muncul peringatan seperti ini pak
BalasHapusWarnings
There are 9 (18.8%) cells (i.e., dependent variable levels by observed combinations of predictor variable values) with zero frequencies.
apakah maksud peringatan ini dan apakah tidak bermasalah terhadap model yang dihasilkan pak. terimakasih pak
Anonim : Tidak Masalah.
BalasHapusijin bertanya Pak apakah uji tersebut bisa digunakan untuk 2 variabel saja? dmn variabel independen hanya satu saja
BalasHapusBerliana : ya bisa diterapkan untuk uji 2 variabel
BalasHapusIjin bertanya Pak
BalasHapusJika ada warning
"There are 82 (62,1%) cells (ie dependent variabel by combination of predictor variabel value) with zero frequencies
Unexpected singularities in the Fisher mateix are encountered"
Kemudian tidak muncul nilai significancy pada paralel estimates
(Dari 7 variabel,, 1 variabel tidak muncul significancy)
Bagaimana cara mengatasinya ?
Terima Kasih
Izin bertanya pak, saya sudah menggunakan uji regresi ordinal dengan link function berupa Cauchit. Apabila menggunakan link function Cauchit apakah rumus pembentukan modelnya sama dengan link function logit pak? Atau harus diganti karena option link functionnya berbeda? Terimakasih sebelumnya Pak
BalasHapusAlfitra : Ya harus sesuaikan dengan link function nya Cauchit
BalasHapusBoleh tau persamaan regresi logistik ordinal sama persamaan uji paralel lines tidak ?
BalasHapusFahmi : keluarkan variabel tersebut dari model.
BalasHapusYustaf007: tidak ada persamaan keduanya. Tetapi saling keterkaitan, kalau uji parallel lines merupakan fungsi penghubung dalam menilai bahwa semua kategori memiliki parameter yang sama atau tidak.
BalasHapusPak izin bertanya ketika kita mengolah data multivariat dengan uji regresi ordinal dari 9 variabel bebas ada 1 variabel tidak muncul nilai estimasi,Wald dan pvalue.mohon bimbingan nya pak.terima kasih
BalasHapusUnkonown: Cek kembali data pada variabel tersebut.
BalasHapusSaya mengambil tugas akhir variabel terikatnya adalah pengambilan keputusan namun menggunakan skala likert apa itu bisa pak. Terimakasih
BalasHapusSaya mengambil pengambilan keputusan sebagai judul tugas akhir saya pengambilan keputusannya menggunakan skala likert namun saya kategorikan 4: keputusan tepat dengan skor >11, 3 cukup tepat 11-9, 2 :kurang tepat dengan skor6-8,dan 1 :tidak tepat skor 3-5
BalasHapusAnonim: Ya bisa pakai regresi ordinal, karena variabel dependen dalam 4 kategori (skala ordinal)
BalasHapusSelamat mlm pak. Jika variabel independent saya menggunaka skala likert & variabel dependent juga menggunakan skala likert, apa boleh memakai regresi ordinal?
BalasHapusTerus di bagian measure pada spss masukin scale atau ordinal pak? Terima kasih
Anonim : Ya bisa dengan regresi ordinal. Measure di SPSS pilih ordinal.
BalasHapusMohon izin bertanya Pak, Penelitian saya menggunakan 4 variabel bebas (X1,X2,X3,X4). Jika Pada tabel Parameter Estimates kolom "Location" muncul:
BalasHapus[X1=6,00], nilai sig 0,688
[X1=8,00], nilai sig 0,011
[X1=10,00], nilai sig 0,639
Dan seterusnya...
Bagaimana saya menginterptretasikan ke pembahasan?
Mohon bantuannya Pak. Terima Kasih
Anionim : Lihat artikel interpretasi output regresi ordinal
BalasHapusMaaf izin tanya pak untuk penelitian yang dependennya dummy 1 atau 0, ujinya menggunakan regresi logistik. Tetapi di penelitian ini ada variabel moderasinya, nah untuk pengujian moderasinya ini bagaimana ya pak? Terima kasih.
BalasHapusMaaf izin tanya pak jika penelitian menggunakan regresi logistik karena dependennya variabel dummy, tetapi dalam penelitian ini juga ada variabel moderasinya, bagaimana cara menguji moderasinya ini ya pak? Terima kasih..
BalasHapusAssalamualaikum pak.. izin bertanya pak, apabila saya menggunakan variabel Y (terikat) dengan 4 kategori dimana nilai sig yang didapatkan <0.05 hanya pada 1 kategori yaitu yg ke-3 dimana yg lain >0.05. Apakah hasil tersebut dapat diinterpretasikan variabel bebas (X) dengan sig <0.05 hanya memiliki pengaruh terhadap 1 kategori tersenut saja? atau tidak bisa dilakukan regresi ordinal pada penelitian ini pak? Mohon jawabannya pak. Saya mau sidang bulan depan. Terima kasih banyak pak
BalasHapusTya: Pengujian moderasi dengan Model Moderated Regression Analysis (MRA)
BalasHapusUnknown: Waalaikumsalam..Lihat saja nilai signifikansi pada variabel X saja.
BalasHapusAssalamualaikum pak, maaf mengganggu waktunya. saya ingin bertanya jika hasil kesesuaian model nya berbeda itu bagaimana ya ? semisal di pearson mengatakan tolak ho, namun di deviance mengatakan terima h0? dan perbedaan pearson dan deviance di goodness of fit itu apa ? terima kasih sebelumnya
BalasHapusRaja feberari: Uji Pearson dan deviance sama-sama menguji goodness of fit model. Jika hasil kedua berbeda hasilnya. Dapat dilakukan uji link function yang lain seperti: Complementary log-log,negative log-log,probit, dan Cauchit
BalasHapusijin bertanya terkait uji regresi ordinal ini apakah harus melalui uji seleksi variabel bivariat dengan ketentuan hasil p<0,25?
BalasHapusIzin bertanya pak, kalau dalam hasil parameter estimates yang muncul hanya 1 dari 4 ordo yang saya gunakan itu bagaimana ya pak cara mengatasinya? Kemudian hasil signya juga semuanya tidak muncul hanya . saja
BalasHapusMugi: tidak ada seleksi variabel bivariat dengan ketentuan tersebut.
BalasHapusAnonim : Perhatikan skala yang digunakan pada variabel independennya. Untuk berskala nominal dan ordinal ke kolom Factor sedangkan interval dan rasion ke kolom covariate
BalasHapusAssalamu'alaikum, izin bertanya pak. Dilihat dari beberapa jawaban bapak dengan pertanyaan apabila sudah menggunakan semua link function tetapi hasilnya masih tidak memenuhi asumsi regresi logistik, maka data di transformasi menjadi data interval lalu bisa menggunakan regresi berganda. Pertanyaan saya untuk regresi berganda nya itu regresi logistik berganda atau regresi berganda linear ya pak? Terimakasih🙏
BalasHapusElvira: Wa'alaikumsalam...Pakai Regresi linier berganda.
BalasHapusAssalamu'alaikum pak
BalasHapusmau bertanya, sebenarnya kalau dalam skripsi nilai pseudo r-square cuman 0,02 gimana ya?
kok kayaknya kecil banget
apakah akan diterima di sidang?