ANALISIS MULTIVARIAT.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Statistik Parametrik.
Advertisements

TATAP MUKA 14 ANALISA REGRESI BERGANDA.
BAB XI REGRESI LINEAR Regresi Linear.
Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM
UJI ASUMSI KLASIK.
REGRESI LOGISTIK DEWI GAYATRI, M.Kes..
SPSS Advance -Brief Advance Short Course for LPP-
REGRESI LOGISTIK Mugi Wahidin, SKM, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat
KORELASI & REGRESI.
MENGOLAH DATA MENGGUNAKAN SPSS
Penelitian Prognostik dan Sistem Skoring
UJI ASUMSI KLASIK.
Analisis Regresi. ANALISIS REGRESI Melihat ‘pengaruh’ variable bebas/independet variabel/ thd variable terikat/dependent variabel. Berdasarkan jumlah.
Probabilitas dan Statistika
LOGISTIC REGRESSION Logistic regression adalah regressi dengan binary untuk variabel dependen. Variabel dependen bersifat dikotomi dengan mengambil nilai.
ANALISIS KORELASI.
Contoh Perhitungan Regresi Oleh Jonathan Sarwono.
ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL MODERATING
FEB Univ. 17 Agustus 1945 Jakarta
oleh: Hutomo Atman Maulana, S.Pd. M.Si
MODUL 11 METODE PENELITIAN ANALISIS DATA (ANALISIS REGRESI)
FEB Univ. 17 Agustus 1945 Jakarta
FEB Univ. 17 Agustus 1945 Jakarta
UJI CHI SQUARE.
FEB Univ. 17 Agustus 1945 Jakarta
FEB Univ. 17 Agustus 1945 Jakarta
Analisis Regresi Linier Berganda dan Uji t
KORELASI & REGRESI.
ANALISIS DATA KATEGORIK
UJI ASUMSI KLASIK & GOODNESS OF FIT MODEL REGRESI LINEAR
SPSS ADVANCED Muhammad Reza Al Hakim.
Uji Chi Square.
ANALISIS REGRESI.
STATISTIK TERAPAN Oleh : Dr. dr. Buraerah. H. Abd. Hakim, MSc
ANALISIS MODERATING.
KORELASI Dosen : Dhyah Wulansari, SE., MM..
ANALISIS REGRESI BERGANDA
Sutanto priyo hastono Dep. Biostatistik FKMUI
Analisis REGRESI.
Uji Asumsi Klasik Multikolinearitas Normalitas
MODUL 10 ANALISIS REGRESI
REGRESI LOGISTIK BINER
Regresi linier satu variable Independent
Analisis hubungan katagorik dengan katagorik uji kai kuadrat (chi square) Fery Mendrofa.
REGRESI LOGIT ATAU REGRESI LOGISTIK.
Binomial.
REGRESI LOGISTIK BINER (DICHOTOMOUS INDEPENDENT VARIABLE)
VALIDITAS DAN REABILITAS REGRESI BERGANDA Nori Sahrun, S.Kom., M.Kom
TEMU 11 COMPARE MEANS: MEANS.
REGRESI BERGANDA dan PENGEMBANGAN Nori Sahrun., S.Kom., M.Kom
Binomial.
Analisis Jalur (Path Analysis).
MODEL REGRESI DENGAN VARIABEL BEBAS KATEGORI
Analisis Regresi.
ANALISA STATISTIKA UMI SOLIKHAH.
Analisis Regresi Asumsi dalam Analisis Regresi Membuat persamaan regresi Dosen: Febriyanto, SE, MM. www. Febriyanto79.wordpress.com U.
KOMPUTER EPIDEMIOLOGI
CHI SQUARE DAN UJI PERSYARATAN ANALISIS
Regresi Linier Beberapa Variable Independent
UJI HIPOTESIS ANALISIS BIVARIAT.
Regresi Linier Beberapa Variable Independent
TEMU 11 COMPARE MEANS: MEANS.
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Berganda
ANALISIS HUBUNGAN NUMERIK DENGAN NUMERIK (UJI KORELASI)
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Sederhana
UJI ASUMSI KLASIK.
REGRESI LINIER.
Regresi Linier dan Korelasi
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
Teknik Regresi.
Transcript presentasi:

ANALISIS MULTIVARIAT

Pendahuluan Digunakan untuk mengetahui hubungan antara banyak variabel bebas dengan suatu variabel terikat Biasa digunakan pada penelitian analisis observasional seperti pada kasus kontrol & kohort.

Jenis analisis multivariat Regresi Logistik Bila variabel-variabelnya berbentuk kategorik Regresi Linier Bila variabel-variabelnya berbentuk numerik

Langkah-langkah analisis multivariat Menyeleksi variabel yang akan dimasukkan dalam analisis multivariat yaitu variabel yang pada analisa bivariat mempunyai nilai p < 0.25 Melakukan analisis multivariat. Ada 3 metode yaitu : enter, forward & backward.

Melakukan interpretasi hasil: Cont .... Melakukan interpretasi hasil: Variable yg berpengaruh thd veriabel terikat diketahui dari nilai p masing2 variabel. Urutan kekuatan hubungan dari variabel2 yg berpengaruh thd variabel terikat. Regresi logistik  OR (Odd Ratio) u/ Case control RR (Risk Ratio) u/ Cohort Regresi linier  r (Koefisien korelasi)

Cont .... Model atau rumus untuk memprediksi variabel terikat. Pada regresi logistik, rumus yg umum diperoleh: p = 1/(1+e-y) dimana: p= probabilitas untuk terjadinya suatu kejadian (misalnya penyakit) e= bilangan natural = 2.7 y= konstanta + a1x1 + a2x2 + .... + aixi a= nilai koefisien tiap variabel x= nilai variabel bebas

Cont .... Pada regresi linier, rumus yg umum diperoleh: y= konstanta + a1x1 + a2x2 + .... + aixi Dimana: y= nilai dari variabel terikat a= nilai koefisien tiap variabel x= nilai variabel bebas

Cont .... Menilai kualitas rumus yang diperoleh dari analisis multivariat (Read). Menilai syarat atau asumsi. Pada regresi linier terdapat asumsi linieritas, normalitas, independensi, homogenitas & multikolinieriti.

Analisis regresi logistik

Langkah-langkah awal Ganti kategori variabel dependent dengan kode 0 (Tidak) & 1 (Ya) Uji hipotesis bivariat yg digunakan adalah uji Chi Square atau Fisher (Analisis komparatif kategorik tidak berpasangan). Parameter kekuatan hubungan : OR atau RR tergantung desain penelitian Syarat variabel yg dimasukkan ke dalam analisis adalah dengan nilai p = 0.25

Langkah2 analisis regresi logistik dengan menggunakan SPSS Klik Analyze  Regression  Binary Logistic Masukkan Dependent Variable Masukkan semua variabel independent ke dalam Covariate Pilih metode Backward LR pada pilihan metode Aktifkan kotak Option Pilih CI for exp (B). Pilih Hosmer-Lameshow goodness-of-fit. Klik Continue Aktifkan kotak Save Pilih Probabilitas

Cont .... Aktifkan kotak Categorikal. Pindahkan semua variabel kategorik dari Covariates ke Categorical Covariates. Pada saat pemasukan data, kode 2 menjadi pembanding/reference, maka yang menjadi pembanding pada penelitian ini adalah Last. Dengan demikian tidak perlu merubah apapun pada Reference Category. Klik Continue Perhatikan pada masing2 variabel saat ini telah ada tulisan (cat) setelah nama variable. Proses sudah selesai, klik OK. Interpretasi hasil regresi logistik.

Latihan .....