Sunday, July 1, 2012

[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 -

22 comments:

sangat mujarap said...

sangat bermanfaat sekali contohnya .......

Manual said...

boleh juga untuk di coba , meluncur gan ???

Ferdian Fadly said...

Semoga dapat membantu ya....terimakasih atas kunjungannya

fajri said...

wah... ini blog nya k' ferdy ya??
mantap kak... makasih udah sharing ilmunya...

saya fajri kak,, juniornya dulu di smandel, n smp6... :)

Ferdian Fadly said...

Hoho...dr. Fajri ya???...sama-sama masbrow...Keep posting too ya...saya pernah baca juga tulisannya...terimakasih...=)

agung said...

alhamdulillah. tks

Ferdian Fadly said...

Alhamdulillah...Terimakasih mas agung...Hohoho...nama nya mengingatkan saya kepada yang mengajarkan saya analisis regresi logistik ini...jadi terimakasih kembali telah mengingatkan saya...Pak Agung...=D....

Alin said...

selamat pagi pak ferdy.. saya mau tanya bagaimana dengan langkah analisis reg logistik ordinal dan cara baca outputnya bagaimana? trimaksih

Benagustian said...

Pak saya lagi nulis skripsi menggunakan analisis logistik karena varibel dependen menggunkan kategori tapi setelah liat data semua berkategori "ya" atau 1, apakah penelitians aya bisa dilanjutkan dnegan analisis logistik ini? atau pakai analisis apa? terimkasih

Ferdian Fadly said...

Pak Alin : selamat pagi pak ferdy.. saya mau tanya bagaimana dengan langkah analisis reg logistik ordinal dan cara baca outputnya bagaimana? trimaksih

Jawab : Kalau untuk analisis regresi logistik ordinal, akan ada namanya pengujian lagi untuk parallel lines nya, akan coba saya bahas di penulisan berikutnya. Terimakasih atas idenya.

Pak BEnagustian : Pak saya lagi nulis skripsi menggunakan analisis logistik karena varibel dependen menggunkan kategori tapi setelah liat data semua berkategori "ya" atau 1, apakah penelitians aya bisa dilanjutkan dnegan analisis logistik ini? atau pakai analisis apa? terimkasih

Jawab : saya sudah coba jawab di email, namun akan coba saya sampaikan disini kembali ya. Sepengetahuan saya regresi logistik biner berangkat dari distribusi binomial dimana mensyaratkan adanya kondisi sukses dan gagal. Dalam perkembangannya analisis regresi logistik, dapat juga diterapkan untuk berkategori sukses semua, namun HARUS ADA periode kapan mencapai sukses tersebut. Analisis ini dinamakan Analisis survival. Analisis ini sering digunakan di bidang kesehatan atau di perbankan.

tu2ts_sine said...

Apa arti dan makna Step 1 atau Step 2 pada analisa regresi logistik?
Apakah hasil out put regresi logistik selalu berakhir dengan tabel equition?

Ferdian Fadly said...

Apa arti dan makna Step 1 atau Step 2 pada analisa regresi logistik?
Apakah hasil out put regresi logistik selalu berakhir dengan tabel equition?

Jawab : Terimakasih mbak tutut...
Pernah baca tulisan saya ini? ferdifadly.blogspot.com/2012/07/interpretasi-output-analisis-regresi.html

Kalau boleh tahu step 1 atau step 2 itu di bagian mana ya, trims...

kang dam said...

kenapa yang kodung variabel Y selalu 0 dan 1. walaupun di data view maupun pemasaukan data kita udah setting 1 dan 2.

Ferdian Fadly said...

Perlu disampaikan distribusi dari model ini adalah binomial, dimana Ada kondisi sukses (1) Dan gagal (0)

Istianingrum Anggiyani said...
This comment has been removed by the author.
Yuda Purnama said...

Aslm, mas saya mau tanya untuk yg di reference category itu saya masih belum ngerti maksud dari "last" sama "first" itu? untuk yg first itu "setiap kategori akan diperbandingkan dengan kategori pertama" itu maskudnya gimana mas? terima kasih sebelumnya soalnya saya lagi skripsi pake analisis regresi logistik :)

Ferdian Fadly said...

Misalnya x nya terdiri atas 3 kategori tingkat pendidikan terakhir...1=SD, 2=SMP, 3=SMA...otomatis akan terbentuk 2 dummy (jumlah kategori=3 dikurangi 1)...jika menggunakan first, maka kategori2 tersebut akan dibandingkan dengan SD
katakanlah exp(b1)=1,5...;dimana b1 merupakan koefisien dari kategori SD, kemudian exp(b2)=1,8...y nya sukses=1....gagal=0
Maka...kecendrungan seorang lulusan SMP untuk sukses 1,5 kalinya dibandingkan seorang lulusan SD...Sementara itu, kecendrungan seorang lulusan SMA untuk sukses 1,8 kalinya dibandingkan lulusan SD...

Jika reference nya last...maka kategori pembandingnya justru SMA...dan scara otomatis koefisien b akan dihitung ulang sehingga exp(b) nya pasti berbeda dengan sebelumnya...misal exp(b1)=0,5 dimana b1 merupakan koefisien dari dummy kategori lulusan SD

sehingga--> kecendrungan seorang lulusan SD untuk sukses 0.5 kalinya dibandingkan lulusan SMA....dst..

Terimakasih

Yuda Purnama said...

oh begitu ya mas, oke mas sekarang saya mengerti. terima kasih banyak ya mas untuk penjelasannya yang sangat bermanfaat sekali. :D

Ferdian Fadly said...

Sipz sama sama

yuliastuti said...

Selamat pagi mas ferdi,, perkenalkan nama saya Yuliastuti, mahasiswi semester 4 pascasarjana UNHAS, Makassar.
Saat ini saya sedang berjuang menyusun tesis untuk menyelesaikan studi magister saya.
Data penelitian saya menggunnakan analisis regresi logistik biner,, dan saya belajar analisis, tutorial pengolahan hingga interpretasi hasil analisis dari materi yang mas ferdi terterakan di blognya mas ferdi.
Saya sudah mengikuti semua prosedur yang ada dalam blog mas ferdi, tapi saya menemukan banyak kendala dalam output dan data saya.
Kendala-kendala yang saya temukan seperti:
1. pada output, kolom pertama muncul "warning" "the parameter covariances matrix cannot be computed. remaining statistics will be ommited"..
2. variabel-variabel independen saya tidak ada yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen saya, sedangkan saya dituntut oleh pembimbing tesis saya untuk membuat data yang "berpengaruh nyata",, saya sudah berulang kali mengubah data saya dan memodifikasi data saya, hasilnya bermacam-macam, ada yang bepengaruh signifikan tapi muncul warning2 seperti point 1 di atas, ada juga hasil yang tidak muncul warning2 nya tapi tidak berpengaruh nyata. kira-kira bagaimana saya bisa memecahkan solusinya mas? mohon bantuan n bimbingannya..
3. model tidak sesuai,, sama hal nya dengan point 2, bagaimana caranya sehingga saya bisa menghasilkan data yang sesuai dengan model?
Mohon bantuannya mas ferdi,, Terima kasih banyak

Anonymous said...

bisa share tutorial regresi logistik ordinalnya gak ?

Ferdian Fadly said...

@yuliastuti : hal tersebut sering terjadi akibat variabel independen yang berkorelasi kuat satu dengan lainnya (multikolinearitas)....banyak opsi yang bisa dilakukan...salah satunya adalah mengurangi variabel bebasnya...terimakasih..

Post a Comment

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...
Twitter Delicious Facebook Digg Stumbleupon Favorites More

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