Sunday, July 1, 2012

Interpretasi Output Analisis Regresi Logistik

Seperti yang telah saya janjikan pada saat menyampaikan langkah-langkah Analisis regresi Logistik, kali saya akan coba menyampaikan interpretasi dari Output yang kita hasilkan. Apabila ingin membaca kembali mengenai konsep dari analisis regresi logistik berikut linknya saya berikan dengan mengklik reglog. Interpretasi ini akan saya bagi menjadi beberapa poin. Pertama, pengujian secara keseluruhan (overall test). Kedua, pengujian secara parsial (partial test). Dan, bagian terakhir terkait dengan goodness of fit (kelayakan dan kesesuaian model). Soal yang saya gunakan masih sama dengan yang dikerjakan pada langkah-langkah analisis regresi yaitu :










  

 
Ok…mungkin saat ini kita putuskan dulu ya, kita memilih model yang kedua yang akan kita gunakan untuk interpretasi odds ratio. Namun, perlu diyakinkan ini bukan suatu kesimpulaan yang mutlak. Artinya, anda bebas menetapkan mana model yang digunakan selama secara kriteria kelayakan (substansi dan statistik) itu terpenuhi. Itulah seninya, the art of statistics.=)

Interpretasi odds ratio
Seperti yang pernah disampaikan, pada reglog koefisiennya akan sulit diinterpretasi secara langsung. Kita akan menginterpretasi lewat angka odds ratio (yang di shading biru pada variables in the equation).
Dari Exp (B1) = 1.045 --> Semakin lama durasi operasi seseorang maka kecendrungannya untuk terkena sore throat ketika bangun meningkat. (cara interpretasi variabel kuantitatif)

Dari Exp (B2) = 0.127 --> kecendrungan seseorang yang menggunakan tracheal tube untuk terkena sore throat ketika bangun 0.127 kalinya jika dibandingkan seseorang yang menggunakan laryngeal mask airway. (cara interpretasi variabel kualitatif)
Atau dapat juga dimaknai Dari Exp (-B3) = 7.88 --> kecendrungan seseorang yang menggunakan laryngeal mask airway untuk terkena sore throat ketika bangun hampir 8 kalinya jika dibandingkan seseorang yang menggunakan tracheal tube.

Terimakasih telah membaca… Sukses Selalu buat teman semua … -Ferdi Fadly -

[Tutorial SPSS] Analisis Regresi Logistik Biner


Minggu yang lalu, saya telah menyampaikan mengenai konsep dari analisis regresi logistik biner. Pada minggu ini, saya akan coba melanjutkan pembahasan berkaitan dengan langkah-langkah pengolahan nya dengan menggunakan bantuan program SPSS. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
1.      Buka lah program SPSS yang anda miliki

2.    Input data nya -->sebagai contoh, data yang saya gunakan adalah data latihan dari buku Categorical Data Analysis (Alan Agresti, 2007, edisi 2 --> halaman 132), pada kasus saya variabel penjelasnya ada 2 (Durasi skala rasio dan T dengan skala nominal) dan variabel terikatnya Y dalam bentuk nominal (terdiri atas 2 kategori-->biner)

3.   Pilih opsi variabel view, lalu ubahlah variabel name dan label-nya sesuai dengan kasus masing-masing. Saat ini, saya akan menggubah nama menjadi D, T dan Y misalnya. Kemudian Values nya disesuaikan nilainya. Bila data berbentuk nominal atau ordinal (misalnya untuk T dan Y),  measure nya diganti dari scale menjadi nominal.

4.      Data telah beres, kemudian pilih opsi Analyze > Regression > Binary Logistics

5.      Masukkan Y sebagai variabel Dependent dan D serta T sebagai covariates. Untuk Method nya saat ini saya masih tetap menggunakan enter.

6.      Karena T berbentuk kategorik, maka harus ditetapkan reference Category nya dengan cara memilih opsi Categorical. Untuk kemudahan interpretasi biasanya saya memilih first untuk reference nya.  Artinya setiap kategori akan diperbandingkan dengan kategori pertama. Kemudian JANGAN LUPA pilih change. Klik Continue.

7.  Pilih options. Kemudian centang hosmer lemeshow dan classification plots dan klik continue. Kemudian OK.

Ok...Untuk Interpretasi Outputnya silahkan membaca postingan berikutnya yang berjudul : Analisis Regresi Logistik (interpretasi). Terimakasih telah membaca... -Ferdi Fadly -

Saturday, June 30, 2012

Impian



Saturday, June 23, 2012

Regresi Logistik Biner (Variabel tak bebas dikotomi)


Friday, June 15, 2012

Pengujian Signifikansi Random Effects (Common versus Random Effects)


Saturday, June 9, 2012

Hausmann Test (fixed effects versus random effects)


Saturday, June 2, 2012

[Tutorial E-views] Pengujian signifikansi Fixed Effects Model


Beberapa waktu yang lalu telah disampaikan mengenai materi Pengujian signifikansi Fixed Effects Model… Nah, saat ini saya akan melanjutkan penjelasan tentang prosedur pengerjaannya. Seperti yang sudah kita pelajari Pengujian signifikansi Fixed Effects Model bertujuan untuk memperbandingkan antara model Fixed Effects dengan model common Effects, dimana hipotesis Null nya adalah model common effects lebih baik, artinya memang tidak ada perbedaan efek antar individu (waktu kalau menggunakan efek fixed period) pada data panel.

Tahapan Pengujiannya adalah sebagai berikut :
1.      Model telah dilakukan Estimasi terlebih dahulu, misalnya Fixed effect pada cross-section nya, seperti yang telah dilakukan pada saat materi Estimasi data panel menggunakan E-views (silahkan dilihat kembali).
2.      Pada saat ingin menguji signifikansi Fixed Effects Model, pastikan kembali bahwa estimation method yang digunakan cross section/period nya tertulis Fixed, kemudian OK.
3.      Pada Pool, pilih VIEW à Fixed/Random Effect Testing à Redundant Fixed Effect – Likelihood Ratio , Kemudian Klik

4.      Kemudian akan muncul Output seperti ini:


Seperti yang dapat dilihat pada output diatas, nilai Prob=0.0000 untuk Cross-section F, yang berarti kurang dari 0.05 (KEPUTUSAN: TOLAK Ho) sehingga dapat disimpulkan dengan tingkat keyakinan 95 persen model FIXED Effects lebih baik daripada model COMMON Effects.

            Atau penghitungan Semi manualnya dapat dilakukan sebagai berikut :
1.      Cari Sum Square Residual Model Common à RSS 1 dengan cara method estimasi nya tidak dirubah menjadi fixed ataupun common (Lihat Estimasi datapanel menggunakan E-views).

2.      Cari Sum Square Residual Model Fixed à RSS 2 dengan cara method estimasi nya dirubah menjadi Fixed (Lihat Estimasi data panel menggunakan E-views).

3.   Lakukan Penghitungan sesuai dengan rumus pada Pengujian signifikansi Fixed Effects Model.
Disini saya menggunakan bantuan program Ms. Excell untuk menghitungnya

            Kesimpulan yang diperoleh sama saja, karena memang ini hanya penjabaran rumusnya saja… Terimakasih telah membaca…


FERDIAN FADLY

Friday, June 1, 2012

Pengujian Signifikansi Model Fixed Effects


Saturday, May 19, 2012

_Waktu_

Wah..sudah berapa lama ya tidak menulis lagi, terakhir menulis bulan Maret dan sekarang bulan Mei. Artinya selama bulan April atau lebih dari sebulan tidak ada kegiatan tulis menulis.. Omaigod…maafkan atas kelalaian saya my blog…Blog-ku sayang Blog-ku yang malang...=,(…
Ada banyak hal yang menyebabkan ini terjadi, tetapi tidak akan saya sebutkan satu per satu disini. Namun, benang merah diantara semuanya adalah waktu. Ya…waktu…kawan...
Waktu adalah sesuatu yang tak akan pernah kembali. Dia akan berjalan terus, walaupun ada yang menangis bersujud memintanya berhenti. Orang yang hebat adalah orang yang bisa berjalan beriringan dengan waktu, bukan orang yang tertinggal oleh waktu.

Sand Clock

Waktu, kadang terasa cepat tapi juga kadang lambat. Ada beberapa cuplikan dari suatu pepatah bijak mengenai waktu.
(http://tere3may.multiply.com/journal/item/49?&show_interstitial=1&u=%2Fjournal%2Fitem):
Bila kau ingin tau:
Makna 1 tahun > tanyakan pada siswa yang tidak naik kelas.
Makna 1 bulan > tanyalah kepada ibu yang melahirkan prematur.
Makna 1 minggu > tanyalah seorang editor majalah mingguan.
Makna 1 hari > tanyalah seorang yang bekerja dengan gaji harian.
Makna 1 jam > tanyalah seorang gadis yang sedang menunggu kekasihnya.
Makna 1 menit > tanyalah seseorang yang ketinggalan kereta.
Makna 1 detik > tanyakan pada seseorang yang selamat dari kecelakaan.
Makna 1/100 detik > tanyakan pada atlet lari 100 meter.
Atau
jika kau ingin tahu tentang makna waktu dan hidup > tanyakan pada orang yang akan dihukum mati esok hari.

Ya kalimat kalimat sederhana tersebut, komentar dan email kawan-kawan sekalian telah menyadarkan saya lagi mengenai makna dari waktu. Oleh karena itu, untuk mengantisipasi agar kelalaian saya mengenai waktu ini tidak terulang, maka saya menjadwalkan diri untuk minimal men-publish 1 tulisan saya setiap hari Jum’at. OK…sekian informasi nya…Silahkan berkunjung kembali ya =D

…terimakasih…
Ferdi Fadly

Saturday, March 31, 2012

[Tutorial Eviews] Import data panel file Ms. Excell dan Estimasi dengan Eviews


Kebetulan beberapa hari yang lalu, ada teman yang bertanya bagaimana cara running model regresi yang menggunakan data panel dari Ms. Excell dengan menggunakan Eviews. Disini akan coba saya sampaikan secara singkat dan dalam tempo yang sesingkat-singkatnya…Lho…hahaha?? Sebenarnya pada Eviews sendiri banyak teknik untuk mengentri data, bisa secara langsung(Manual) ataupun dengan cara import data dari Ms.Excell. Namun khusus untuk data panel saya biasa melakukan import langsung dari Ms. Excell karena lebih cepat dan lebih mudah daripada input manual pada Eviews. Pada Eviews 6 yang saya gunakan, saya biasa mengimport  file Ms.Excell yang sudah berformat tahun 2003-2007.
Tahapan-tahapan import data panel dari Ms. Excell (Tersedia versi video disini) adalah sebagai berikut:
1.      Siapkan file Ms. Excell yang akan diimport, Simpan dalam format .XLS (format 2003-2007). Perhatikan susunan tabelnya. Provinsi i kemudian periode (t) nya bergerak, setelah selesai baru dilanjutkan kepada provinsi berikutnya begitu seterusnya. Contoh formatnya adalah sebagai berikut:

Data yang digunakan pada simulasi ini adalah data 30 provinsi yang diamati dalam rentang waktu 2006-2008, variabelnya dimisalkan saja Y, X1, X2 dan X3, seperti yang terlihat dibawah ini.

Setelah disimpan file Ms. Excell 2003-2007 nya jangan lupa ditutup filenya (atau save as ke format yang berbeda dari Ms. Excell yang akan diinput)
2.      Bukalah Eviews yang anda miliki, Kemudiaan pilih file >new >workfile

3.      Karena menggunakan data tahunan, maka frekuensinya dalam annual, dimulai dari tahun 2006-2008. OK

4.      Kemudian pada workfile, klik Object >New Object >Pool > tuliskan nama pool nya misal FERDI

Kemudian pada pool, identifikasikan observasi kita, tetapi dahulukan dengan menggunakan “_”, bisa berupa angka, bisa berupa tulisan, misalnya: _1,_2,…,_30 ataupun _NAD,_SUMUT,…,_PAPUA
5.      Setelah identifikasi, pilih opsi proc > import pool data

6.      Pada upper left data, isikan pada cell apakah input data dimulai (misal D2), kemudian identifikasi variabel yang digunakan (Note: akhiri identifikasi variabel dengan tanda tanya ?)

7.      Apabila input data panel benar, maka akan terbentuk data input pada workfile yang ditandai dengan x1_1 sampai x1_30, hingga y_1 sampai y_30
Note: Cek terlebih dahulu, apakah data sudah benar, apabila ada nilai yang tertukar, itu artinya kita salah dalam penyusunan tabel yang akan diinput pada Ms. Excell, perbaiki format struktur tabelnya (Back to Tahapan 1).
8.      Lakukan estimasi model sederhana. Caranya pada workfile klik pool Ferdi, kemudian pada pool pilih estimate.

Dependent Variable, isikan dengan y? (jangan lupa tanda tanya ya). Kemudian untuk Independent Variable nya, diisikan juga variabel nya dan jangan lupa diakhiri tanda tanya.
9.      Kemudian pada model estimasi nya dapat ditentukan apakah menggunakan fixed effects model ataupun random effects model.

Note: ada pilihan cross section dan ada pilihan period, coba baca kembali introduction dan model estimasi.
10.  Dan inilah hasil outputnya


Dimana ditunjukkan dari nilai Prob (f-stat) yang kurang dari 0.1 (sebagai overall test) bahwa dengan tingkat keyakinan 90 persen, minimal ada satu variabel yang berpengaruh signifikan terhadap variabel tidak bebas. Variabel yang signifikan ditandai oleh prob t-statistik (sebagai partial test) yang kurang dari 0.1. Sehingga dengan tingkat keyakinan 90 persen variabel yang signifikan mempengaruhi Y adalah variabel X1 dan X3. Dan model dapat menjelaskan 97,7 persen variasi yang terjadi pada variabel y (adjusted R-squared).

Sekian penjelasan Cara Mengimport dan Estimasi Regresi data panel dari file Ms. Excell, semoga bermanfaat dan sebelumnya dapat membaca terlebih dahulu introduction nya untuk konsepnya. Penjelasan mengenai pemilihan model estimasi terbaik akan dijelaskan kemudian…sampai jumpa lagi..=D..Ferdi Fadly

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...

 
Design by Free WordPress Themes | Bloggerized by Lasantha - Premium Blogger Themes | Web Hosting Coupons