Uji regresi logistik opcje binarne

Regresja logistyczna może być wykorzystana do modelowania relacji między dwiema kategorycznymi (binarnymi) zmiennymi zewnętrznymi (zwanymi również zmienną zależną) i jedną lub większą liczbą zmiennych axplanatory (zwanych również zmiennymi niezależnymi lub predykcyjnymi). Szacunki z modelu regresji logistycznej dla każdej zmiennej niezależnej dają oszacowanie wpływu tej zmiennej na zmienną wyjściową po dostosowaniu do wszystkich innych zmiennych niezależnych w modelu (Cath Robert, Rachel Dolman, Anne Kingdon, 2007). (Model regresi logistik dapat digunakan do memodelkan hubungan antara dua kategori (binary) variabel hasil (variabel dependenterikat) dan dua atau lebih variabel penjelas (variabel independenbebas) Estimasi model regresi logistik for masing-masing variabel bebas memberikan perkiraan efek variabel tersebut terhadap variabel terikat setelah menyesuaikan dengannya denligny bebas lainnya pada pemodelan tersebut, (Cath Robert, Rachel Dolman, Anne Kingdon, 2007)) Sumber, Sofyan dan Heri, SPSS Complete, 2009 Ada beberapa perbedaan antara analisis regresi berganda, analitycy regresi logistikbinary logistik yaitu: Analisis regresi berganda terdapat uji F yaitu uji pengaruh bersama-sama variabel independen terhadap variabel dependen dan uji t yaitu dla mengetahui pengaruh tiap variabelmasing-masing variabel independen terhadap variabel dependen sedangkan analseis regresi logistik hania terdapat uji t. Pada analisis logistik variabel dependennya berskala dikotomis (dua piliha n). misalnya atau tidak, berkualitas atau tidak berkualitas, lulus atau gagal, sering atau jarang Selanjutnya Langkah Analisis Regresi Logistik z SPSS Silahkan pobierz artikelnya PDF Regresi linier seperti yang kita ketahui tidak dapat menyelesaikan kasus dimana variabel dependent bersifat dikotomi dan kategori den dua atau lebih kemungkinan (np. sukses atau Gagal terpilih atau tidak terpilih lulus atau tidak lulus melakukan pembelian atau tidak mendapat promos atau tidak, dan lain-lain). Regresi logistik umumnya melibatkan berbagai macam variabel prediktor baik numerik ataupun kategorik, termasuk variabel dummy. Pada regresi linier, variabel prediktor yang digunakan biasanya numerik, tetapi jika kita melibatkan campuran antara numerik maupun kategorik kita dapat menggunakan regresi logistik. Regresi logistik membentuk persamaan atau fungsi z pendekatan maksymalne prawdopodobieństwo, 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 (iloraz szans) antara keberhasilan atau kegagalan suatu dari analisis. Dapat kita contohkan z seorang tokoh yang ingin menjadi presiden, akan lebih baik peluangnya jika menjadi ketua partai politik tertentu. Disini iloraz szans yang dimaksud adalah seberapa besar peluang tokoh tersebut den mempertimbangkan variabel prediktor yang ada. Regresi logistik akan membentuk variabel prediktorrespon (log (p (1-p)) yang merupakan kombinasi linier dari variabel independen. Nilai variabel prediktor ini kemudian ditransformasikan menjadi probabilitas z fungsi logit. Asumsi-asumsi dalam regresi logistik Tidak mengasumsikan hubungan linier antar variabel dependen dan niezależny Variabel dependen harus bersifat dikotomi (2 variabel) Variabel niezależny tidak harus memiliki keragaman yang sama antar kelompok variabel Kategori dalam variabel niezależny harus terrah satu sam lain atau bersifat ekskluzywny Sampel yang diperlukan dalam jumlah relatif besar, minimum dibutuhkan hingga 50 sampel data dla sebuah variabel prediktor (bebas). Persamaan Regresi Logistik Regresi logistik menghasilkan rasio peluang yang dinyatakan z transformasi fungsi logaritma (log), dengan demikian fungsi transformasi log ataupun ln diperlukan dla p-value, dengan dapat dinyatakan bahwa logit (p) merupakan log dari peluang ( iloraz szans) współczynnik prawdopodobieństwa atau dengan kemungkinan terbesar nilai peluang adalah 1, dengan demikaan persamaan regresi logistik menjadi: logit (p) log (p1-p) ln (p1-p) dimana p bernilai antara 0-1. Model yang digunakan pada regresi logistik adalah: Log (P 1 8211 p) 0 1X1 2X2 8230. kXk Dimana p adalah kemungkinan bahwa Y 1, dan X1, X2, X3, adalah variabel independen, dan b adalah koefisien regresi. Konsep Log Odds, Kursy Stosunek Logit (log odds) merupakan koefisien slope (b) dari persamaan regresi. Slope disini adalah perruahan nilai rata-rata dari Y dari satu unit perubahan nilai X. Regresi logistik melihat perubahan pada nilai variabel dependen yang ditransformasi menjadi peluang, bukan nilai asliny seperti pada regresi linier. Sebagai ilustrasi jika nilai peluang adalah 0,25, maka nilai odds adalah 3 (25. 75), sedangkan jika nilai peluang 50, maka nilai odds adalah 1 (50. 50), atau jika nilai peluang 0,33, maka nilai odds adalah 2 (33. 67) od całkowitego keseluruhan nilai peluang adalah 1. Nilai Iloraz szans braza dapat kita lihat pada kolom B pada 8216 zmienne w równaniu8217 wyjście SPSS. Kecocokan Model (model fit) dan fungsi likelihood Prawdopodobieństwo berarti juga peluang atau probabilitas for hipoteis tertentu. Seperti yang kitaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa. Tetapi pada regresi logistik z nilai Y antara 0 dan 1, pendekatan linier tidak bisa kita gunakan. Oleh karena itu metode maksymalne prawdopodobieństwo sangat berguna dalam menentukan kecocokan model yang tepat bagi persamaan yang kita miliki. Hipotezy dales regresi logistik antara lain: h0 ketika persamaan regresi bernilai 0 logit (p) 0. h1 persamaan regresi berbeda nyata dari 0 logit (p) 8800 0. Regresi logistik merupakan regresi non linier dimana model yang ditentukan akan mengikuti pola kurva linier seperti gambar di bawah ini. Regresi logistik juga menghasilkan rasio peluang (iloraz szans) terkait den nilai setiap prediktor. Peluang (odds) dari suu kejadian diartikan sebagai probabilitas hasil yang muncul yang dibagi z probabilitas suatu kejadian tidak terjadi. Secara umum, rasio peluang (iloraz szans) merupakan sekumpulan peluang yang dibagi oleh peluang lainnya. Rasio peluang bagi prediktor diartikan sebagai jumlah relatif dimana peluang hasil meningkat (rasio peluang gt 1) atau turun (rasio peluang lt 1) ketika nilai variabel prediktor meningkat sebesar 1 unit. 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 sex yang terdiri atas mężczyzna (M) atau kobieta (F), pemberian obat cacing (przeciwrobacze) secara rutin sesuai dosis yang dinyatakan dengan yes dan no, dan biaja pemeliharaan za bulan yang dinyatakan dalam US. Kali ini kita aka menjalankan model logit menggunakan bantuan software IBM SPSS versi 23, dla yang masih menggunakan SPSS seria di bawahnya jangan khawatir, masih kuranga lebah kobieta koka cara aplikasinya, kamu bisa download datanya disini 1. tahap impor data (misalnya dari excel), Buka SPSS kamu, plik gt odczyt danych tekstowych, pada kotak dialog otwarte dane, pliki typu gt pilih excel, maka datanya muncul di layar, pilih lalu gt otwórz, kemudian dimunculkan lagi jendela dane otwarcia, lista kontrolna seperti gambar gt ok, data tel masuk dalam rekord spss, berikut adalah dataview, lihat sususannya tidak beraturan, kamu bisa atur dalam zmienny widok: atur label, desimal, dan lain-lain dalam variabel view, 2. Analiza Tahap, Analiza gt regresja gt binarna logistyka, Setelah muncul jendela logistic regression, masukkan weightgain kedalam dependen, dan variabel kategorik yaitu sex dan anthelmintic ke kotak covariates, lalu klik kategorial, dla menyesuaikan tipe data variabel kategorik, Di jendela zdefiniuj zmienne współzmiennej pilih kategoria odniesienia pierwsza, kemudian klik zmiany gt kontynuuj, klik następny lalu masukkan variabel kontinyu cost, ke dalam covariates, opcja kemudyjska, kemudian continue gt ok, maka outputnya akan ditampilkan, Chi-Square model sebesar 18,440, angka ini menjelaskan kemampuan model dalam memprediksi variabel dependen weightgain. Dengan signifikansi 0,000 lt 0,05, berarti terdapat peningkatan signifikansi dengan penambahan variabel sex, dan anthelmintic, ke dalam model. -2 log likelihood menjelaskan signifikansi model layaknya R-sq pada regresi linier OLS. Tabel Hosmer i Lemeshow test menunjukkan nilai penambahan signifikansi model dari konstanta, dan model sesudah ditambahkan variabel independen sex dan anthelmintic. Penambahannya cukup kecil dengan signifikansi 0,631 (gt0,05). Kita lihat kembali pada zmienne wyjściowe w równaniu menunjukkan model sesuai hipotezy null atau model tanpa prediktor, zmienne wyjściowe nie w równaniu menunjukkan signifikansi masing-masing variabel independen terhadap weightgain. Dari tabel dapat kita lihat bahwa variabel anthelmintic (1) memberikan peningkatan yang signifikan terhadap model (0,000), sedangkan sex (1) tidak signifikan (0,298). Tetapi secara keseluruhan signifikan terhadap perbaikan model (ogólna statystyka, sig 0,000). Dari wyjściowe zmienne w równaniu persamaan yang kita peroleh adalah (lihat nilai pada kolom B): Log odds (weightgain) B0 B1sex (1) B2anthelmintic (1) B3cost atau den nilai aslinya Log odds (weightgain) -3,502 0,116sex (1) 2,638anthelmintic (1) 0,011cost Jika sex (1) 1 (kodowanie wyjścia), przeciw robakom (1) 1 (kodowanie wyjściowe), dan costUS 100, maka persamaannya menjadi: Zaloguj się (weightgain) -3,502 0,116 (1) 2,638 (1) 0,011 (100) Log odds (weightgain) -3,502 0,116 2,638 1,1 Jika kita hilangkan log maka persamaan akan dalam bentuk eksponensial: odds (weightgain) e -3,502 0,116 2,638 1,1 Interpretasi dari Persamaan Za setiap perubahan na jednostkę pada variabel sex (1) (koding manekin dla variabel Mjantan), akan meningkatkan weightgain sebesar 0,116. Dla setiap kenaikan pada variabel anthelmintic (1) sebesar 1 jednostka, maka akan meningkatkan weightgain sebesar 2,638. Ceny nie zawierają różnicy w kosztach, maka i meningkatkan peluang weightgain sebesar 0,011. Dari nilai signifikansi dapat kita simpulkan bahwa variabel yang signifikan berpengaruh terhadap log odds (weightgain) adalah pemberian obat cacing secara rutin (anthelmintic (1)), dan cost z nilai signifikansi berturut-turut 0,02 dan 0,018 (pada tingkat signifikansi 95). Kemudian mari kita interpretasikan nilai exp (B) pada zmienne wyjściowe w równaniu di atas: Variabel sex (1) yang mengacu pada MaleJantan, memiliki kecenderungan dla mendapatkan pertambahan berat badan (weightg ain) 1,122 kali daripada Femalebetina yang menjadi kategori referensi kita (ini adalah koding dummy, dimana 0 do F dan 1 dla M). Variabel anthelmintic (1) yang mengacu pada yes, dimana pemberian obat cacing secara teratur dan sesuai dosis memiliki peluang sebesar 13,988 kali daripada kategori referensi kita yang mengacu pada nie, dimana nie dinyatakan sebagai tidak memberikan asupan obat Cacing secara rutin dan sesuai dosis. variabel ini sangat signifikan mempengaruhi log odds (weightgain) den nilai signifikansi 0,002. Variabel cost cenderung meningkatkan weightgain sebesar 0,030 kali den nilai signifikansi yang baik yaitu 0,018 lt 0,05. (Yoso) pobierz materi dalam bentuk pdf od bawah ini gtgtgtTutorial Contoh Analisis Regresi Logistik binardikotomi den z SPSS Pada hari sebelumnya telah dibahas tentang konsep dari regresi logistik biner . Sesuai dengan janji penulis akan dibahas tutorial regresi logistik biner z SPSS. (kajak pemilu aja ya.:p). Aby pobrać darmowy program, wykonaj następujące czynności. bisa dibilang copas lah ya. tapi, jangan dilihat dari copasnya. tapi lihat dari niatnya dan keinginan dla saling berbagi semoga dapat membantu mengerjakan tugas, skripsi, tesis atau bahkan disertasi. Contoh Kasus Analisis Regresi Logistik biner: Dilakukan simulasi dla melihat pengaruh antara variabel profitabilitas, kompleksitas perusahaan, opini auditor, likuiditas dan ukuran perusahaan terhadap ketepatan penyampaian laporan keuangan tahunan perusahaan. Profitabilitas diukur z ROA variabel kompleksitas terdiri atas 2 kategorik yaitu diberi angka 2 jika mempunyai anak perusahaan dan 1 jika perusahaan tidak mempunyai anak perusahaan opini auditor diukur dengan 2 jika mendapatkan opini wajar tanpa pengecualian dan 1 za opinie yang lain likuiditas diukur dengan Obecne wskaźniki i ukuran perusahaan diukur dengan logaritma naturalna wartość rynkowa. Variabel terikatnya adalah ketepatan penyampaian laporan keuangan, dengan kode 1 do perusahaan yang tepat waktu dan 0 do perusahaan yang terlambat. Data yang digunakan dalam penelitian ini tidak ditampilkan mungkin kalau teman ingin mencoba juga bisa didownload dibagian bawah nanti ya. dalam tutorial ini menggunakan SPSS 20.Langsung saja ya z langkah-langkahnya. Langkah-langkah dalam pengujian analisis regresi logistik Pada posisi file telug terbuka, maka akan terlihat pada layar dane tentang ketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaan den sejślah variabel-variabelnya. Dla menganalisis, langkah awalnya adalah pilih menu Analiza. kemudian pilih Regresja dan Binary Logistic. Maka akan muncul tampilan seperti di bawah ini. Masukan zmienia się w zależności od natężenia ruchu i zmienia się zależnie. dan masukan semua varibel bebas pada kotak Covariate. Dla metody, pilih Enter. Sebenarnya bisa dipilih metode apa saja karena model yang terbentuk akan sama (dalam artian penduga-penduga-penduga parametrnya akan memiliki nilai-nilai yang sama). Akan tetapi, khusus metode Enter, harus dilakukan proses dua kali. Pertama, data di run z menu zmiennym dla mengetahui variabel mana yang signifikan, setelah itu di run lagi z menggunakan variabel yang signifikan itu. Model yang terbentuk akan sama z modelem yang diperoleh z metode lain. Klik Categorical. masukkan semua variabel bebas yang berbentuk kategori pada kotak covariate ke dalam kotak kategorialne współzmienności. Domyślny wskaźnik biarkan contras pada. Dla odniesienia kategori pilih bagan kategori yang akan dipakai sebagai referensi atau pembanding yang akan digunakan dalam interpretasi odds ratio. Dapat menggunakan kategori akhir (last) atau kategori pertama (first). Dalam penelitian ini digunakan kategori akhir (last). Kemudian klik Kontynuuj. Ustaw opcję menu. Historia iteracji historii dla dapat mengetahui proses iterasi yang telah berlangsung. Selain itu, akan ditemukan Klasyfikacja obcięta, yang pada condisi default sudah diisi z 0.5. Nilai ini disebut z wartością odcięcia przy uprzednim prawdopodobieństwie. Peluang suatu observasi dla masuk ke sala seu kelompok sebelum karakteristik variabel penjelasnya diketahui. Jika kita tidak mempunyai informasi tambahan tentang data kita, maka kita bisa menggunakan default. Misalnya pada penelitian ini, sebelumnya tidak pernah dilakukan penelitian apakah ukuran perusahaan condong pada satu sisi. dengan alasan ini, granica klasyfikacji dapata digunakana sebesar 0,5. Namun, misalnya pada ada penelitian lain yang telah meneliti maka bisa dinaikkanditurunkan klasyfikacji cutoff sesuai hasil penelitian. Dalam penelitian ini semua variabel numerik dalam domyślnie 0,5. Abaikan bagain yang lain, klik kontynuuj. Abaikan bagan yang lain, dan tekan OK maka akan keluar output dari Regresi Logistik. Intrepretasi Hasil analisis regresi logistik Setelah keluar output dari hasil running data dla SPSS maka diperoleh hasil analisis sebagai berikut: Identifikasi Data yang Hilang Pada tabelę, atra didat tidak ada data yang hilang (brakujące przypadki). Pemberian kode variabel respon oleh SPSS Menurut pengkodean SPSS, yang termasuk kategori sukses adalah penyampaian laporan keuangan tahunan yang tepat. Pemberian kode dla różnych penangielki yang kategorik Pengkodean variabels penjelas hanya dla różnych segmentów penangielski yang kategorik karena akan dibentuk dummy variabel. Penelitian ini menggunakan dua variabel penjelas yang kategorik yaitu variabel Opini dan variabel Kompleksitas. Do variabel opini. nantinya yang akan digunakan sebagai kod referencyjny (kode pembanding) adalah Wajar Tanpa Pengecualian (lihat pada tabela z kodami wartości bufora yang berkode nol). Sementara do zmiennej Kompleksitas. yang menjadi kode pembanding adalah Punya anak perusahaan. Kode pembanding ini akan digunakan untu interpretasi Odds Ratio. Uji Signifikansi Model Dari hasil SPSS dapat digunakan tabel 8220 Omnibus Testy współczynników modelu 8221 dla melihat hasil pengujian secara simultan pengaruh variabel bebas ini. Berdasarkan tablica di atas diperoleh nilai Sig. Model sebesar 0.000. Karena nilai ini lebih kecil dari 5 maka kita menolak Ho pada tingkat signifikansi 5 sehingga disimpulkan bahwa variabel bebas yang digunakan, secara bersama-sama berpengaruh terhadap ketepatan penyampaian laporan keuangan suatu perusahaan. Atau minimalna ada satu variabel bebas yang berpengaruh. Persentase Ketepatan Klasifikasi (Procent prawidłowy) Persentase ketepatan model dalam mengkasifikasikan observasi adalah 78.6 persen. Artinya dari 70 observasi, ada 55 observasi yang tepat pengklasifikasiannya oleh model regresi logistik. Jumlah observasi yang tepat pengklasifikasiannya dapat dilihat pada diagonal utama. Uji Parsial dan Pembentukan Model Pada uji diharapkan Ho akan ditolak sehingga variabel yang sedang diuji masuk ke dalam model. Zwykła tabela 8220 Zmienne w równaniu 8221 dapat dilihat variabel mana saja yang berpengaruh signifikan sehingga bisa dimasukkan ke model. Jika nilai sig. lta maka Ho ditolak. Berdasarkan hasil di atas diketahui bahwa terdapat 2 variabel bebas yang signifikan berpengaruh terhadap ketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaan karena masing-masing variabel tersebut memiliki nilai signifikansi yang lebih kecil dari a5. Variabel-variabel tersebut adalah Profitabilitas (Sig.0.004) dan Likuiditas (Sig.0.000). Model yang terbentuk adalah: Dimana: X1i Profitabilitas X2i Likuiditas i1,2,8230, n 7. Interpretasi Szansa na stosunek Nilai Kursy w jdze disediakan oleh Tabela 8220 Zmienne w równaniu 8221 pada kolom Eksp (B): Berdasarkan hasil di atas kita dapat menginterpretasikan Współczynnik szans sebagai berikut: Jika jumlah profitabilitas perusahaan bertambah 1 szt. maka kecendrungan perusahaan tersebut for tepat waktu menyampaikan laporan keuangan menjadi 2.780 kali lipat. Sebuah perusahaan yang tidak mempunyai anak perusahaan akan memiliki kecenderungan dla menyampaikan laporan keuangan secara tepat waktu sebesar 3.057 kali dibanding perusahaan yang memiliki anak perusahaan (merujuk pada reference code). Perusahaan z opiniami auditorów adalah opini lain cenderung 0.848 kali (lebih rendah) dla tepat waktu dalam menyampaikan laporan keuangan dibanding z perusahaan yang Wajar tanpa Pengecualian. Jika Współczynnik bieżący pada likuiditas bertambah 1 persen maka perusahaan akan cenderung 1.708 kali for tepat waktu menyampaikan laporan keuangannya. Ketika ukuran perusahaan bertambah 1 szt. Maka perusahaan tersebut cenderung 1.123 kali do tepat waktu dalam menyampaikan laporan keuangannya. Buat yang ingin mencoba silahkan pobierz filenya dibawah ini: tutorial reglog biner (SPSS 20) Napisane przez: Nasrul Setiawan Terima kasih sudah membaca artikel Analiza regresi Regresi Logistik SPSS z judul Tutorial Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomi den SPSS. Anda bisa zakładka halaman z adresem URL statistikceria. blogspot201701tutorial-analisis-regresi-logistik. html. Apabila ada yang kurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan.