Multiple Regression Analysis: dengan Dummy Variabel

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ANALISA BIVARIAT: KORELASI DAN REGRESI
Advertisements

TEKNIK REGRESI BERGANDA
ANALISIS JALUR (Path Analysis)
Distribusi Beta, t dan F.
PIECEWISE LINEAR REGRESSION
REGRESI LINIER BERGANDA
PEMAHAMAN METODE REGRESI
Suatu variabel berskala ukur nominal atau ordinal merupakan variabel kualitatif, tidak memiliki satuan ukur, dan terdiri atas kategori-kategori yang konkrit.
Regresi Diskriminan dan Regresi Logistik
STATISTIK vs STATISTIKA
ANALISIS DATA KATEGORI
Latihan Regresi Logistik
ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL MODERATING
APLIKASI KOMPUTER Dosen: Fenni Supriadi, SE.,MM
SISTEM PERSAMAAN LINEAR
REGRESI LOGISTIK BINER
METODOLOGI PENELITIAN SESI 12 UJI KWALITAS DATA
STATISTIK vs STATISTIKA
NUNUNG AZIZAH FITRIANI, PENGARUH SIZE PERUSAHAAN, UKURAN DEWAN KOMISARIS DAN LEVERAGE TERHADAP LUAS PENGUNGKAPAN SUKARELA PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR.
Korelasi ganda (Multiple Correlation) Oleh: Septi Ariadi
KORELASI Budi Murtiyasa Jur Pend. Matematika
ANAILSIS REGRESI BERGANDA
METODE PENELITIAN KUANTITATIF
SAMPLING Vitri Widyaningsih, dr.
BAB II PERMASALAHAN, VARIABEL & PARADIGMA PENELITIAN
PENGUJIAN HIPOTESIS ASOSIATIF
A N A L I S I S J A L U R ( P a t h A n a l y s i s )
Analisis Data: Memeriksa Perbedaan
Regresi Linier Fungsi : Jenis :
Variabel penelitian Pertemuan 6 Matakuliah: O0084/Metodologi Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif Tahun: 2007.
Analisis Diskriminan dan Regresi Logistik merupakan tehnik statistik
ANALISIS RGRESI DENGAN MODERATING VARIABEL
ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL MODERATING
oleh: Hutomo Atman Maulana, S.Pd. M.Si
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
Analisis Korelasi & Regresi
Analisis Korelasi & Regresi
ANALISIS REGRESI.
ANALISIS MODERATING.
STATISTIK II Pertemuan 10-11: Analisis Regresi dan Korelasi
Tujuan Pembelajaran 1) Mengetahui definisi variabel dummy
ANALISIS REGRESI.
MENDETEKSI PENGARUH NAMA : NURYADI.
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
Pertemuan Ke-10 REGRESI DUMMY
Uji Konstanta (a) Regresi Linear Sederhana
Analisis REGRESI.
ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR
Analisis Regresi & Analisis Korelasi
Kuliah ke-1 Statistik Inferensial
ANALISIS KORELASI.
Analisis Regresi dan Korelasi
REGRESI LOGIT ATAU REGRESI LOGISTIK.
ANALISA REGRESI LINEAR DAN BERGANDA
Analisis Korelasi & Regresi
REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL
REGRESI LOGISTIK ORDINAL
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE REGRESSION)
Analisis Jalur (Path Analysis).
Single and Multiple Regression
Analisis Regresi Asumsi dalam Analisis Regresi Membuat persamaan regresi Dosen: Febriyanto, SE, MM. www. Febriyanto79.wordpress.com U.
MANUFAKTUR DI INDONESIA (RUMPUN ILMU : 562 AKUNTANSI)
Single and Multiple Regression
Pengantar Aplikasi Komputer II
Single and Multiple Regression
REGRESI LINIER.
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
JENIS-JENIS VARIABEL Berdasarkan Sifat Data yang dihasilkan jika variabel ybs diukur: variabel diskrit (discrete) dan variabel bersambungan (continous)
Disajikan dalam Pelatihan Persiapan Penulisan Tugas Akhir Mahasiswa Program Studi Akuntansi di Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Perbanas Surabaya Nopember 2011.
Korelasi dan Regresi Analisis.
Transcript presentasi:

Multiple Regression Analysis: dengan Dummy Variabel

Uji Regresi: Regresi Sederhana Regresi Berganda/Multiple regression Regresi Moderating Regresi Intervening Regresi dengan Dummy Variabel Regresi Diskriminan (Analisis Diskriminan) Regresi Logistik

Bentuk umum/persamaan regresi: Y=α0+ β1X1+β2X2+β3X3+…+e Berbentuk kategorikal : Skala Nominal: Dummy Berbentuk kategorikal : Skala Nominal: Dummy UJI REGRESI DISKRIMINAN or LOGISTIK UJI REGRESI berganda denganDUMMY VARIABEL

Regresi dgn DUMMY VARIABEL Misal X3 adalah variabel REPUTASI PERUSAHAAN, dimana: 1 = perusahaan ber-reputasi baik dgn dasar Indek CGPI 0 = perusahaan ber-reputasi tidak baik. Maka bentuk tabulasi Variabel X3: Resp X3 1 2 dst 1 dst

How jika Dummy lebih dari 2 ?? Misal: X3 adalah besaran perusahaan (SIZE), dimana: 1=kecil 2=sedang 3=besar Penentuan variabel baru didasarkan pada (jml kelompok – 1) Tentukan kel/grup acuan (mis:kel1=kecil) Resp Size(X3) Xs Xb 1 3 2 4 dst

Cara interpretasinya bagaimana?? Lihat nilai “unstd. Beta” (misal nilai -0.54 untuk Xs dan 0.063 untuk Xb) Y=dependen variabel = kebijakan utang perusahaan. Artinya: Perusahaan kategori sedang memiliki kebijakan utang 54% lebih rendah dibandingkan dengan perusah. kecil. Perush. kategori besar memiliki kebijakan utang 6.3% lebih tinggi dibanding perush kecil Jika pengaruh variabel dummy SIGNIFIKAN, maka koefisien regresi (Unstd. Beta) baru dapat dimaknai/diinterpretasikan.