[tutorial] contoh analisis regresi logistik biner_dikotomi dengan spss - statistik ceria.pdf
TRANSCRIPT
[Tutorial] Contoh AnalisisRegresi Logistik binerdikotomidengan SPSS
nasrul setiawan Analisis regresi Regresi Logistik SPSS 6 comments
Pada hari sebelumnya telah dibahas tentang konsep dariregresi logistik biner Sesuai dengan janji penulis akandibahas tutorial regresi logistik biner dengan SPSS(kayak pemilu aja yap) Untuk contoh kasus kali initerinspirasi dari tugas kelompok perkuliahan yang diambildari tugas kakak tingkat bisa dibilang copas lah ya tapijangan dilihat dari copasnya tapi lihat dari niatnya dankeinginan untuk saling berbagi semoga dapat membantumengerjakan tugas skripsi tesis atau bahkan disertasi
Contoh Kasus Analisis RegresiLogistik biner
PENCARIANMATERI
Search
Google+
nasrul setiawan
243 followers
Home raquo Analisis regresi raquo Regresi Logistik raquo SPSS raquo[Tutorial] Contoh Analisis Regresi Logistikbinerdikotomi dengan SPSS
Jan 6 2013
Data yang digunakan dalam penelitian ini tidakditampilkan mungkin kalau teman ingin mencoba jugabisa didownload dibagian bawah nanti ya dalam tutorialini menggunakan SPSS 20Langsung saja ya denganlangkahshylangkahnya
Langkah-langkah dalampengujian analisis regresilogistik
1 Pada posisi file telah terbuka maka akan terlihatpada layar data tentang ketepatan penyampaian
Popular Posts
Uji t Perbedaan Rata‐rata Dua kelompokberpasangan(dependent)parametrikUji t duasampelkelompokseperti materi yangpernah dibuatmengenai uji t duasampel dibagikedalam dua jenisyaitu uji t dua
Dilakukan simulasi untuk melihatpengaruh antara variabelprofitabilitas kompleksitasperusahaan opini auditor likuiditasdan ukuran perusahaan terhadapketepatan penyampaian laporankeuangan tahunan perusahaanProfitabilitas diukur dengan ROAvariabel kompleksitas terdiri atas 2kategorik yaitu diberi angka 2 jikamempunyai anak perusahaan dan 1jika perusahaan tidak mempunyaianak perusahaan opini auditor diukurdengan 2 jika mendapatkan opiniwajar tanpa pengecualian dan 1 untukopini yang lain likuiditas diukurdengan Current Ratio dan ukuranperusahaan diukur dengan logaritmanatural market value Variabelterikatnya adalah ketepatanpenyampaian laporan keuangandengan kode 1 untuk perusahaan yangtepat waktu dan 0 untuk perusahaanyang terlambat
laporan keuangan perusahaan dengan sejumlahvariabelshyvariabelnya Untuk menganalisis langkahawalnya adalah pilih menu Analyze kemudian pilihRegression dan Binary Logistic Maka akanmuncul tampilan seperti di bawah ini
2 Masukan variabel yang berfungsi sebagai variabeltak bebas dari box variabel ke kolom dependentdan masukan semua varibel bebas pada kotakCovariate Untuk Method pilih Enter Sebenarnyabisa dipilih metode apa saja karena model yangterbentuk akan sama (dalam artian pendugashypenduga parameternya akan memiliki nilaishynilaiyang sama) Akan tetapi khusus metode Enterharus dilakukan proses dua kali Pertama data dirun dengan semua variabel untuk mengetahuivariabel mana yang signifikan setelah itu di run lagidengan menggunakan variabel yang signifikan ituModel yang terbentuk akan sama dengan modelyang diperoleh dengan metode lain
sampelkelomp
Uji hipotesis denganAnalisis Ragam Analysis of variance(Anova)Analisis varians(analysis of varianceANOVA) adalah suatumetode analisisstatistika yangtermasuk ke dalamcabang statistikainferensi
Pengujian PerbedaanRata‐rata Dua sampelsaling bebas(Independent twosample )Sebelum ini sudahdibahas mengenaiPengujian Rata‐ratasampel tunggal(Single sample t‐test) untuk kali ini sedikitlebih tinggi yaituPen
Permasalahan denganData tidak normalPenyebab dan strategipermasalahanData terdistribusisecara normal adalahkonsep umum yangsering salah pahamoleh beberapa orangBeberapa orangpercaya bahwa semuadata yan
[Tutorial] caramembuat Grafik pie(pie Chart)menggunakanmicrosoft Excel 2013Pie chart atau diagrampie merupakandiagram yangberbentuk bulat danbisa di potongshypotongkedalam beberapabagian sesuai dengannamany
Analisis Ragam Analysis of variance(Anova) satu arah
3 Klik Categorical masukkan semua variabel bebasyang berbentuk kategori pada kotak covariate kedalam kotak categorical covariates biarkancontras pada default indicator Untuk referencekategori pilih bagian kategori yang akan dipakaisebagai referensi atau pembanding yang akandigunakan dalam interpretasi odds ratio Dapatmenggunakan kategori akhir (last) atau kategoripertama (first) Dalam penelitian ini digunakankategori akhir (last) Kemudian klik ContinueSetelah itu pilih menu option centang iterationhistory untuk dapat mengetahui proses iterasiyang telah berlangsung
(one way)Dalam sebuahpenelitian terkadangkita inginmembandingkan hasilperlakuan (treatment)pada sebuah populasidengan populasi yanglain denga
cara membuat daftargambar otomatismenggunakanmicrosoft wordTrilogi dari tipsmenggunakanmicrosft word akhirnyaselesai juga Setelah2 topik sebelumnyayaitu caramenggunakan daftarisi dan daftar
Labels
Analisis deskriptif
Analisis regresi
anova
Asumsi Ekonometrik
grafik
Metode PenarikanContoh
Metode Statistik
Multivariate
Peluang
R statistic
Regresi Logistik
SPSS
Tabel statistik
Time Series
uji ratashyrata
Validitas danrealibilitas
4 Selain itu akan ditemukan Classification cut offyang pada kondisi default sudah diisi dengan 05Nilai ini disebut dengan the cut value atau priorprobability peluang suatu observasi untuk masukke salah satu kelompok sebelum karakteristikvariabel penjelasnya diketahui Jika kita tidakmempunyai informasi tambahan tentang data kitamaka kita bisa menggunakan default Misalnyapada penelitian ini sebelumnya tidak pernahdilakukan penelitian apakah ukuran perusahaancondong pada satu sisi dengan alasan ini dapatdigunakan classification cutoff sebesar 05Namun misalnya pada ada penelitian lain yangtelah meneliti maka bisa dinaikkanditurunkanclassification cutoff sesuai hasil penelitian Dalampenelitian ini semua variabel numerik dalam default05 Abaikan bagain yang lain klik continue
5 Abaikan bagian yang lain dan tekan OK makaakan keluar output dari Regresi Logistik
Intrepretasi Hasil analisisregresi logistikSetelah keluar output dari hasil running data di SPSSmaka diperoleh hasil analisis sebagai berikut
Identifikasi Data yang Hilang
Pada tabel di atas dapat dilihat tidak ada data yang hilang(missing cases)
Pemberian kode variabel respon
Blog Teman
SleepingtuxMenggunakan IF PadaExcel5 months ago
METODE STATISTIKMengapa DataStatistik DiasumsikanNormal6 months ago
Awan Sehat10 Tips KesehatanMata untuk MenjagaPenglihatan1 year ago
Melek Analisis Sosialdan Ekonomi
Pemberian kode variabel responoleh SPSS
Menurut pengkodean SPSS yang termasuk kategorisukses adalah penyampaian laporan keuangan tahunanyang tepat
Pemberian kode untuk variabelpenjelas yang kategorik
Pengkodean variabel penjelas hanya dilakukan untukvariabel penjelas yang kategorik karena akan dibentukdummy variabel Penelitian ini menggunakan dua variabelpenjelas yang kategorik yaitu variabel Opini dan variabelKompleksitas Untuk variabel opini nantinya yang akandigunakan sebagai reference code (kode pembanding)adalah Wajar Tanpa Pengecualian (lihat pada tabel diatas bagian parameter codings yang berkode nol)Sementara untuk variabel Kompleksitas yang menjadikode pembanding adalah Punya anak perusahaan Kodepembanding ini akan digunakan untuk interpretasi OddsRatio
Uji Signifikansi Model
Dari hasil SPSS dapat digunakan tabel ldquoOmnibus Testsof Model Coefficientsrdquo untuk melihat hasil pengujiansecara simultan pengaruh variabel bebas iniBerdasarkan tabel di atas diperoleh nilai SigModelsebesar 0000 Karena nilai ini lebih kecil dari 5 makakita menolak Ho pada tingkat signifikansi 5 sehinggadisimpulkan bahwa variabel bebas yang digunakansecara bersamashysama berpengaruh terhadap ketepatanpenyampaian laporan keuangan suatu perusahaan Atauminimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh
Persentase Ketepatan Klasifikasi(Percentage Correct)
Persentase ketepatan model dalam mengkasifikasikanobservasi adalah 786 persen Artinya dari 70 observasiada 55 observasi yang tepat pengklasifikasiannya olehmodel regresi logistik Jumlah observasi yang tepatpengklasifikasiannya dapat dilihat pada diagonal utama
Uji Parsial dan PembentukanModel
Pada uji diharapkan Ho akan ditolak sehingga variabelyang sedang diuji masuk ke dalam model Dengan
Beranda
Daftar Isi
Tentang
bantuan tabel ldquoVariables in The Equationrdquo dapat dilihatvariabel mana saja yang berpengaruh signifikan sehinggabisa dimasukkan ke model Jika nilai siglta maka Hoditolak
Berdasarkan hasil di atas diketahui bahwa terdapat 2variabel bebas yang signifikan berpengaruh terhadapketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaankarena masingshymasing variabel tersebut memiliki nilaisignifikansi yang lebih kecil dari a=5 Variabelshyvariabeltersebut adalah Profitabilitas (Sig=0004)dan Likuiditas(Sig=0000) Model yang terbentuk adalah
Dimana X_1i = ProfitabilitasX_2i= Likuiditasi=12hellipn
7Interpretasi Odds Ratio
Nilai Odds ratio ini juga disediakan oleh tabel ldquoVariablesin The Equationrdquo pada kolom Exp(B)
Berdasarkan hasil di atas kita dapat menginterpretasikanOdds ratio sebagai berikut
1 Jika jumlah profitabilitas perusahaan bertambah 1unit maka kecendrungan perusahaan tersebutuntuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangan menjadi 2780 kali lipat
2 Sebuah perusahaan yang tidak mempunyai anakperusahaan akan memiliki kecenderungan untukmenyampaikan laporan keuangan secara tepatwaktu sebesar 3057 kali dibanding perusahaanyang memiliki anak perusahaan (merujuk padareference code)
3 Perusahaan dengan opini auditor adalah opini laincenderung 0848 kali (lebih rendah) untuk tepatwaktu dalam menyampaikan laporan keuangandibanding dengan perusahaan yang Wajar tanpaPengecualian
4 Jika Current ratio pada likuiditas bertambah 1persen maka perusahaan akan cenderung 1708kali untuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangannya
5 Ketika ukuran perusahaan bertambah 1 unit makaperusahaan tersebut cenderung 1123 kali untuktepat waktu dalam menyampaikan laporankeuangannya
Buat yang ingin mencoba silahkan download filenya
SS
[Tutorial SPSS] Membuat tabel t tabel F dan
Chishysquare
[Tutorial SPSS] Analisis Ragam Analysis of
variance (Anova) satu arah (one way)
[Tutorial SPSS] uji t Perbedaan Rata‐rata Dua
sampel saling bebas (two sample for means)
dibawah initutorial reglog biner (SPSS 20)
Promo PalingMurah
Mau dapetin promo yangpaling murah dan terbukti
murahnya
Terima kasih sudah membaca artikel Analisis regresi Regresi Logistik SPSS dengan judul [Tutorial]Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomidengan SPSS Anda bisa bookmark halaman inidengan URLhttpstatistikceriablogspotcoid201301tutorialshyanalisisshyregresishylogistikhtml Apabila ada yangkurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan
Share artikel ke
Facebook Twitter Google+Linkedin Technorati Digg Lintasme
Materi Terkait
NEWER POST OLDER POST
datanya mana ya
ReplyDelete
trima kasih ilmunya
ReplyDelete
PermisiIni kan analisis untk 1 tahun sajaNah saya mau tanya bagaimanajika dari tahun pertama hinggatahun ketiga misalnyaBagaimana kita melampirkan diskripsi nantiTerima kasih
ReplyDelete
Terima kasih banyak atas sharingilmunya
ReplyDelete
COMMENT
6 COMMENTS
1 PUPUT IGATAMAJune 132014 at 1019 PM
2 BAQTIAR ARIFINDecember27 2014 at 630 PM
3 LYDIA CAESERAApril 152015 at 419 AM
4 ARYAJuly 7 2015 at 717 PM
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria
Data yang digunakan dalam penelitian ini tidakditampilkan mungkin kalau teman ingin mencoba jugabisa didownload dibagian bawah nanti ya dalam tutorialini menggunakan SPSS 20Langsung saja ya denganlangkahshylangkahnya
Langkah-langkah dalampengujian analisis regresilogistik
1 Pada posisi file telah terbuka maka akan terlihatpada layar data tentang ketepatan penyampaian
Popular Posts
Uji t Perbedaan Rata‐rata Dua kelompokberpasangan(dependent)parametrikUji t duasampelkelompokseperti materi yangpernah dibuatmengenai uji t duasampel dibagikedalam dua jenisyaitu uji t dua
Dilakukan simulasi untuk melihatpengaruh antara variabelprofitabilitas kompleksitasperusahaan opini auditor likuiditasdan ukuran perusahaan terhadapketepatan penyampaian laporankeuangan tahunan perusahaanProfitabilitas diukur dengan ROAvariabel kompleksitas terdiri atas 2kategorik yaitu diberi angka 2 jikamempunyai anak perusahaan dan 1jika perusahaan tidak mempunyaianak perusahaan opini auditor diukurdengan 2 jika mendapatkan opiniwajar tanpa pengecualian dan 1 untukopini yang lain likuiditas diukurdengan Current Ratio dan ukuranperusahaan diukur dengan logaritmanatural market value Variabelterikatnya adalah ketepatanpenyampaian laporan keuangandengan kode 1 untuk perusahaan yangtepat waktu dan 0 untuk perusahaanyang terlambat
laporan keuangan perusahaan dengan sejumlahvariabelshyvariabelnya Untuk menganalisis langkahawalnya adalah pilih menu Analyze kemudian pilihRegression dan Binary Logistic Maka akanmuncul tampilan seperti di bawah ini
2 Masukan variabel yang berfungsi sebagai variabeltak bebas dari box variabel ke kolom dependentdan masukan semua varibel bebas pada kotakCovariate Untuk Method pilih Enter Sebenarnyabisa dipilih metode apa saja karena model yangterbentuk akan sama (dalam artian pendugashypenduga parameternya akan memiliki nilaishynilaiyang sama) Akan tetapi khusus metode Enterharus dilakukan proses dua kali Pertama data dirun dengan semua variabel untuk mengetahuivariabel mana yang signifikan setelah itu di run lagidengan menggunakan variabel yang signifikan ituModel yang terbentuk akan sama dengan modelyang diperoleh dengan metode lain
sampelkelomp
Uji hipotesis denganAnalisis Ragam Analysis of variance(Anova)Analisis varians(analysis of varianceANOVA) adalah suatumetode analisisstatistika yangtermasuk ke dalamcabang statistikainferensi
Pengujian PerbedaanRata‐rata Dua sampelsaling bebas(Independent twosample )Sebelum ini sudahdibahas mengenaiPengujian Rata‐ratasampel tunggal(Single sample t‐test) untuk kali ini sedikitlebih tinggi yaituPen
Permasalahan denganData tidak normalPenyebab dan strategipermasalahanData terdistribusisecara normal adalahkonsep umum yangsering salah pahamoleh beberapa orangBeberapa orangpercaya bahwa semuadata yan
[Tutorial] caramembuat Grafik pie(pie Chart)menggunakanmicrosoft Excel 2013Pie chart atau diagrampie merupakandiagram yangberbentuk bulat danbisa di potongshypotongkedalam beberapabagian sesuai dengannamany
Analisis Ragam Analysis of variance(Anova) satu arah
3 Klik Categorical masukkan semua variabel bebasyang berbentuk kategori pada kotak covariate kedalam kotak categorical covariates biarkancontras pada default indicator Untuk referencekategori pilih bagian kategori yang akan dipakaisebagai referensi atau pembanding yang akandigunakan dalam interpretasi odds ratio Dapatmenggunakan kategori akhir (last) atau kategoripertama (first) Dalam penelitian ini digunakankategori akhir (last) Kemudian klik ContinueSetelah itu pilih menu option centang iterationhistory untuk dapat mengetahui proses iterasiyang telah berlangsung
(one way)Dalam sebuahpenelitian terkadangkita inginmembandingkan hasilperlakuan (treatment)pada sebuah populasidengan populasi yanglain denga
cara membuat daftargambar otomatismenggunakanmicrosoft wordTrilogi dari tipsmenggunakanmicrosft word akhirnyaselesai juga Setelah2 topik sebelumnyayaitu caramenggunakan daftarisi dan daftar
Labels
Analisis deskriptif
Analisis regresi
anova
Asumsi Ekonometrik
grafik
Metode PenarikanContoh
Metode Statistik
Multivariate
Peluang
R statistic
Regresi Logistik
SPSS
Tabel statistik
Time Series
uji ratashyrata
Validitas danrealibilitas
4 Selain itu akan ditemukan Classification cut offyang pada kondisi default sudah diisi dengan 05Nilai ini disebut dengan the cut value atau priorprobability peluang suatu observasi untuk masukke salah satu kelompok sebelum karakteristikvariabel penjelasnya diketahui Jika kita tidakmempunyai informasi tambahan tentang data kitamaka kita bisa menggunakan default Misalnyapada penelitian ini sebelumnya tidak pernahdilakukan penelitian apakah ukuran perusahaancondong pada satu sisi dengan alasan ini dapatdigunakan classification cutoff sebesar 05Namun misalnya pada ada penelitian lain yangtelah meneliti maka bisa dinaikkanditurunkanclassification cutoff sesuai hasil penelitian Dalampenelitian ini semua variabel numerik dalam default05 Abaikan bagain yang lain klik continue
5 Abaikan bagian yang lain dan tekan OK makaakan keluar output dari Regresi Logistik
Intrepretasi Hasil analisisregresi logistikSetelah keluar output dari hasil running data di SPSSmaka diperoleh hasil analisis sebagai berikut
Identifikasi Data yang Hilang
Pada tabel di atas dapat dilihat tidak ada data yang hilang(missing cases)
Pemberian kode variabel respon
Blog Teman
SleepingtuxMenggunakan IF PadaExcel5 months ago
METODE STATISTIKMengapa DataStatistik DiasumsikanNormal6 months ago
Awan Sehat10 Tips KesehatanMata untuk MenjagaPenglihatan1 year ago
Melek Analisis Sosialdan Ekonomi
Pemberian kode variabel responoleh SPSS
Menurut pengkodean SPSS yang termasuk kategorisukses adalah penyampaian laporan keuangan tahunanyang tepat
Pemberian kode untuk variabelpenjelas yang kategorik
Pengkodean variabel penjelas hanya dilakukan untukvariabel penjelas yang kategorik karena akan dibentukdummy variabel Penelitian ini menggunakan dua variabelpenjelas yang kategorik yaitu variabel Opini dan variabelKompleksitas Untuk variabel opini nantinya yang akandigunakan sebagai reference code (kode pembanding)adalah Wajar Tanpa Pengecualian (lihat pada tabel diatas bagian parameter codings yang berkode nol)Sementara untuk variabel Kompleksitas yang menjadikode pembanding adalah Punya anak perusahaan Kodepembanding ini akan digunakan untuk interpretasi OddsRatio
Uji Signifikansi Model
Dari hasil SPSS dapat digunakan tabel ldquoOmnibus Testsof Model Coefficientsrdquo untuk melihat hasil pengujiansecara simultan pengaruh variabel bebas iniBerdasarkan tabel di atas diperoleh nilai SigModelsebesar 0000 Karena nilai ini lebih kecil dari 5 makakita menolak Ho pada tingkat signifikansi 5 sehinggadisimpulkan bahwa variabel bebas yang digunakansecara bersamashysama berpengaruh terhadap ketepatanpenyampaian laporan keuangan suatu perusahaan Atauminimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh
Persentase Ketepatan Klasifikasi(Percentage Correct)
Persentase ketepatan model dalam mengkasifikasikanobservasi adalah 786 persen Artinya dari 70 observasiada 55 observasi yang tepat pengklasifikasiannya olehmodel regresi logistik Jumlah observasi yang tepatpengklasifikasiannya dapat dilihat pada diagonal utama
Uji Parsial dan PembentukanModel
Pada uji diharapkan Ho akan ditolak sehingga variabelyang sedang diuji masuk ke dalam model Dengan
Beranda
Daftar Isi
Tentang
bantuan tabel ldquoVariables in The Equationrdquo dapat dilihatvariabel mana saja yang berpengaruh signifikan sehinggabisa dimasukkan ke model Jika nilai siglta maka Hoditolak
Berdasarkan hasil di atas diketahui bahwa terdapat 2variabel bebas yang signifikan berpengaruh terhadapketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaankarena masingshymasing variabel tersebut memiliki nilaisignifikansi yang lebih kecil dari a=5 Variabelshyvariabeltersebut adalah Profitabilitas (Sig=0004)dan Likuiditas(Sig=0000) Model yang terbentuk adalah
Dimana X_1i = ProfitabilitasX_2i= Likuiditasi=12hellipn
7Interpretasi Odds Ratio
Nilai Odds ratio ini juga disediakan oleh tabel ldquoVariablesin The Equationrdquo pada kolom Exp(B)
Berdasarkan hasil di atas kita dapat menginterpretasikanOdds ratio sebagai berikut
1 Jika jumlah profitabilitas perusahaan bertambah 1unit maka kecendrungan perusahaan tersebutuntuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangan menjadi 2780 kali lipat
2 Sebuah perusahaan yang tidak mempunyai anakperusahaan akan memiliki kecenderungan untukmenyampaikan laporan keuangan secara tepatwaktu sebesar 3057 kali dibanding perusahaanyang memiliki anak perusahaan (merujuk padareference code)
3 Perusahaan dengan opini auditor adalah opini laincenderung 0848 kali (lebih rendah) untuk tepatwaktu dalam menyampaikan laporan keuangandibanding dengan perusahaan yang Wajar tanpaPengecualian
4 Jika Current ratio pada likuiditas bertambah 1persen maka perusahaan akan cenderung 1708kali untuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangannya
5 Ketika ukuran perusahaan bertambah 1 unit makaperusahaan tersebut cenderung 1123 kali untuktepat waktu dalam menyampaikan laporankeuangannya
Buat yang ingin mencoba silahkan download filenya
SS
[Tutorial SPSS] Membuat tabel t tabel F dan
Chishysquare
[Tutorial SPSS] Analisis Ragam Analysis of
variance (Anova) satu arah (one way)
[Tutorial SPSS] uji t Perbedaan Rata‐rata Dua
sampel saling bebas (two sample for means)
dibawah initutorial reglog biner (SPSS 20)
Promo PalingMurah
Mau dapetin promo yangpaling murah dan terbukti
murahnya
Terima kasih sudah membaca artikel Analisis regresi Regresi Logistik SPSS dengan judul [Tutorial]Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomidengan SPSS Anda bisa bookmark halaman inidengan URLhttpstatistikceriablogspotcoid201301tutorialshyanalisisshyregresishylogistikhtml Apabila ada yangkurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan
Share artikel ke
Facebook Twitter Google+Linkedin Technorati Digg Lintasme
Materi Terkait
NEWER POST OLDER POST
datanya mana ya
ReplyDelete
trima kasih ilmunya
ReplyDelete
PermisiIni kan analisis untk 1 tahun sajaNah saya mau tanya bagaimanajika dari tahun pertama hinggatahun ketiga misalnyaBagaimana kita melampirkan diskripsi nantiTerima kasih
ReplyDelete
Terima kasih banyak atas sharingilmunya
ReplyDelete
COMMENT
6 COMMENTS
1 PUPUT IGATAMAJune 132014 at 1019 PM
2 BAQTIAR ARIFINDecember27 2014 at 630 PM
3 LYDIA CAESERAApril 152015 at 419 AM
4 ARYAJuly 7 2015 at 717 PM
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria
laporan keuangan perusahaan dengan sejumlahvariabelshyvariabelnya Untuk menganalisis langkahawalnya adalah pilih menu Analyze kemudian pilihRegression dan Binary Logistic Maka akanmuncul tampilan seperti di bawah ini
2 Masukan variabel yang berfungsi sebagai variabeltak bebas dari box variabel ke kolom dependentdan masukan semua varibel bebas pada kotakCovariate Untuk Method pilih Enter Sebenarnyabisa dipilih metode apa saja karena model yangterbentuk akan sama (dalam artian pendugashypenduga parameternya akan memiliki nilaishynilaiyang sama) Akan tetapi khusus metode Enterharus dilakukan proses dua kali Pertama data dirun dengan semua variabel untuk mengetahuivariabel mana yang signifikan setelah itu di run lagidengan menggunakan variabel yang signifikan ituModel yang terbentuk akan sama dengan modelyang diperoleh dengan metode lain
sampelkelomp
Uji hipotesis denganAnalisis Ragam Analysis of variance(Anova)Analisis varians(analysis of varianceANOVA) adalah suatumetode analisisstatistika yangtermasuk ke dalamcabang statistikainferensi
Pengujian PerbedaanRata‐rata Dua sampelsaling bebas(Independent twosample )Sebelum ini sudahdibahas mengenaiPengujian Rata‐ratasampel tunggal(Single sample t‐test) untuk kali ini sedikitlebih tinggi yaituPen
Permasalahan denganData tidak normalPenyebab dan strategipermasalahanData terdistribusisecara normal adalahkonsep umum yangsering salah pahamoleh beberapa orangBeberapa orangpercaya bahwa semuadata yan
[Tutorial] caramembuat Grafik pie(pie Chart)menggunakanmicrosoft Excel 2013Pie chart atau diagrampie merupakandiagram yangberbentuk bulat danbisa di potongshypotongkedalam beberapabagian sesuai dengannamany
Analisis Ragam Analysis of variance(Anova) satu arah
3 Klik Categorical masukkan semua variabel bebasyang berbentuk kategori pada kotak covariate kedalam kotak categorical covariates biarkancontras pada default indicator Untuk referencekategori pilih bagian kategori yang akan dipakaisebagai referensi atau pembanding yang akandigunakan dalam interpretasi odds ratio Dapatmenggunakan kategori akhir (last) atau kategoripertama (first) Dalam penelitian ini digunakankategori akhir (last) Kemudian klik ContinueSetelah itu pilih menu option centang iterationhistory untuk dapat mengetahui proses iterasiyang telah berlangsung
(one way)Dalam sebuahpenelitian terkadangkita inginmembandingkan hasilperlakuan (treatment)pada sebuah populasidengan populasi yanglain denga
cara membuat daftargambar otomatismenggunakanmicrosoft wordTrilogi dari tipsmenggunakanmicrosft word akhirnyaselesai juga Setelah2 topik sebelumnyayaitu caramenggunakan daftarisi dan daftar
Labels
Analisis deskriptif
Analisis regresi
anova
Asumsi Ekonometrik
grafik
Metode PenarikanContoh
Metode Statistik
Multivariate
Peluang
R statistic
Regresi Logistik
SPSS
Tabel statistik
Time Series
uji ratashyrata
Validitas danrealibilitas
4 Selain itu akan ditemukan Classification cut offyang pada kondisi default sudah diisi dengan 05Nilai ini disebut dengan the cut value atau priorprobability peluang suatu observasi untuk masukke salah satu kelompok sebelum karakteristikvariabel penjelasnya diketahui Jika kita tidakmempunyai informasi tambahan tentang data kitamaka kita bisa menggunakan default Misalnyapada penelitian ini sebelumnya tidak pernahdilakukan penelitian apakah ukuran perusahaancondong pada satu sisi dengan alasan ini dapatdigunakan classification cutoff sebesar 05Namun misalnya pada ada penelitian lain yangtelah meneliti maka bisa dinaikkanditurunkanclassification cutoff sesuai hasil penelitian Dalampenelitian ini semua variabel numerik dalam default05 Abaikan bagain yang lain klik continue
5 Abaikan bagian yang lain dan tekan OK makaakan keluar output dari Regresi Logistik
Intrepretasi Hasil analisisregresi logistikSetelah keluar output dari hasil running data di SPSSmaka diperoleh hasil analisis sebagai berikut
Identifikasi Data yang Hilang
Pada tabel di atas dapat dilihat tidak ada data yang hilang(missing cases)
Pemberian kode variabel respon
Blog Teman
SleepingtuxMenggunakan IF PadaExcel5 months ago
METODE STATISTIKMengapa DataStatistik DiasumsikanNormal6 months ago
Awan Sehat10 Tips KesehatanMata untuk MenjagaPenglihatan1 year ago
Melek Analisis Sosialdan Ekonomi
Pemberian kode variabel responoleh SPSS
Menurut pengkodean SPSS yang termasuk kategorisukses adalah penyampaian laporan keuangan tahunanyang tepat
Pemberian kode untuk variabelpenjelas yang kategorik
Pengkodean variabel penjelas hanya dilakukan untukvariabel penjelas yang kategorik karena akan dibentukdummy variabel Penelitian ini menggunakan dua variabelpenjelas yang kategorik yaitu variabel Opini dan variabelKompleksitas Untuk variabel opini nantinya yang akandigunakan sebagai reference code (kode pembanding)adalah Wajar Tanpa Pengecualian (lihat pada tabel diatas bagian parameter codings yang berkode nol)Sementara untuk variabel Kompleksitas yang menjadikode pembanding adalah Punya anak perusahaan Kodepembanding ini akan digunakan untuk interpretasi OddsRatio
Uji Signifikansi Model
Dari hasil SPSS dapat digunakan tabel ldquoOmnibus Testsof Model Coefficientsrdquo untuk melihat hasil pengujiansecara simultan pengaruh variabel bebas iniBerdasarkan tabel di atas diperoleh nilai SigModelsebesar 0000 Karena nilai ini lebih kecil dari 5 makakita menolak Ho pada tingkat signifikansi 5 sehinggadisimpulkan bahwa variabel bebas yang digunakansecara bersamashysama berpengaruh terhadap ketepatanpenyampaian laporan keuangan suatu perusahaan Atauminimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh
Persentase Ketepatan Klasifikasi(Percentage Correct)
Persentase ketepatan model dalam mengkasifikasikanobservasi adalah 786 persen Artinya dari 70 observasiada 55 observasi yang tepat pengklasifikasiannya olehmodel regresi logistik Jumlah observasi yang tepatpengklasifikasiannya dapat dilihat pada diagonal utama
Uji Parsial dan PembentukanModel
Pada uji diharapkan Ho akan ditolak sehingga variabelyang sedang diuji masuk ke dalam model Dengan
Beranda
Daftar Isi
Tentang
bantuan tabel ldquoVariables in The Equationrdquo dapat dilihatvariabel mana saja yang berpengaruh signifikan sehinggabisa dimasukkan ke model Jika nilai siglta maka Hoditolak
Berdasarkan hasil di atas diketahui bahwa terdapat 2variabel bebas yang signifikan berpengaruh terhadapketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaankarena masingshymasing variabel tersebut memiliki nilaisignifikansi yang lebih kecil dari a=5 Variabelshyvariabeltersebut adalah Profitabilitas (Sig=0004)dan Likuiditas(Sig=0000) Model yang terbentuk adalah
Dimana X_1i = ProfitabilitasX_2i= Likuiditasi=12hellipn
7Interpretasi Odds Ratio
Nilai Odds ratio ini juga disediakan oleh tabel ldquoVariablesin The Equationrdquo pada kolom Exp(B)
Berdasarkan hasil di atas kita dapat menginterpretasikanOdds ratio sebagai berikut
1 Jika jumlah profitabilitas perusahaan bertambah 1unit maka kecendrungan perusahaan tersebutuntuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangan menjadi 2780 kali lipat
2 Sebuah perusahaan yang tidak mempunyai anakperusahaan akan memiliki kecenderungan untukmenyampaikan laporan keuangan secara tepatwaktu sebesar 3057 kali dibanding perusahaanyang memiliki anak perusahaan (merujuk padareference code)
3 Perusahaan dengan opini auditor adalah opini laincenderung 0848 kali (lebih rendah) untuk tepatwaktu dalam menyampaikan laporan keuangandibanding dengan perusahaan yang Wajar tanpaPengecualian
4 Jika Current ratio pada likuiditas bertambah 1persen maka perusahaan akan cenderung 1708kali untuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangannya
5 Ketika ukuran perusahaan bertambah 1 unit makaperusahaan tersebut cenderung 1123 kali untuktepat waktu dalam menyampaikan laporankeuangannya
Buat yang ingin mencoba silahkan download filenya
SS
[Tutorial SPSS] Membuat tabel t tabel F dan
Chishysquare
[Tutorial SPSS] Analisis Ragam Analysis of
variance (Anova) satu arah (one way)
[Tutorial SPSS] uji t Perbedaan Rata‐rata Dua
sampel saling bebas (two sample for means)
dibawah initutorial reglog biner (SPSS 20)
Promo PalingMurah
Mau dapetin promo yangpaling murah dan terbukti
murahnya
Terima kasih sudah membaca artikel Analisis regresi Regresi Logistik SPSS dengan judul [Tutorial]Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomidengan SPSS Anda bisa bookmark halaman inidengan URLhttpstatistikceriablogspotcoid201301tutorialshyanalisisshyregresishylogistikhtml Apabila ada yangkurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan
Share artikel ke
Facebook Twitter Google+Linkedin Technorati Digg Lintasme
Materi Terkait
NEWER POST OLDER POST
datanya mana ya
ReplyDelete
trima kasih ilmunya
ReplyDelete
PermisiIni kan analisis untk 1 tahun sajaNah saya mau tanya bagaimanajika dari tahun pertama hinggatahun ketiga misalnyaBagaimana kita melampirkan diskripsi nantiTerima kasih
ReplyDelete
Terima kasih banyak atas sharingilmunya
ReplyDelete
COMMENT
6 COMMENTS
1 PUPUT IGATAMAJune 132014 at 1019 PM
2 BAQTIAR ARIFINDecember27 2014 at 630 PM
3 LYDIA CAESERAApril 152015 at 419 AM
4 ARYAJuly 7 2015 at 717 PM
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria
3 Klik Categorical masukkan semua variabel bebasyang berbentuk kategori pada kotak covariate kedalam kotak categorical covariates biarkancontras pada default indicator Untuk referencekategori pilih bagian kategori yang akan dipakaisebagai referensi atau pembanding yang akandigunakan dalam interpretasi odds ratio Dapatmenggunakan kategori akhir (last) atau kategoripertama (first) Dalam penelitian ini digunakankategori akhir (last) Kemudian klik ContinueSetelah itu pilih menu option centang iterationhistory untuk dapat mengetahui proses iterasiyang telah berlangsung
(one way)Dalam sebuahpenelitian terkadangkita inginmembandingkan hasilperlakuan (treatment)pada sebuah populasidengan populasi yanglain denga
cara membuat daftargambar otomatismenggunakanmicrosoft wordTrilogi dari tipsmenggunakanmicrosft word akhirnyaselesai juga Setelah2 topik sebelumnyayaitu caramenggunakan daftarisi dan daftar
Labels
Analisis deskriptif
Analisis regresi
anova
Asumsi Ekonometrik
grafik
Metode PenarikanContoh
Metode Statistik
Multivariate
Peluang
R statistic
Regresi Logistik
SPSS
Tabel statistik
Time Series
uji ratashyrata
Validitas danrealibilitas
4 Selain itu akan ditemukan Classification cut offyang pada kondisi default sudah diisi dengan 05Nilai ini disebut dengan the cut value atau priorprobability peluang suatu observasi untuk masukke salah satu kelompok sebelum karakteristikvariabel penjelasnya diketahui Jika kita tidakmempunyai informasi tambahan tentang data kitamaka kita bisa menggunakan default Misalnyapada penelitian ini sebelumnya tidak pernahdilakukan penelitian apakah ukuran perusahaancondong pada satu sisi dengan alasan ini dapatdigunakan classification cutoff sebesar 05Namun misalnya pada ada penelitian lain yangtelah meneliti maka bisa dinaikkanditurunkanclassification cutoff sesuai hasil penelitian Dalampenelitian ini semua variabel numerik dalam default05 Abaikan bagain yang lain klik continue
5 Abaikan bagian yang lain dan tekan OK makaakan keluar output dari Regresi Logistik
Intrepretasi Hasil analisisregresi logistikSetelah keluar output dari hasil running data di SPSSmaka diperoleh hasil analisis sebagai berikut
Identifikasi Data yang Hilang
Pada tabel di atas dapat dilihat tidak ada data yang hilang(missing cases)
Pemberian kode variabel respon
Blog Teman
SleepingtuxMenggunakan IF PadaExcel5 months ago
METODE STATISTIKMengapa DataStatistik DiasumsikanNormal6 months ago
Awan Sehat10 Tips KesehatanMata untuk MenjagaPenglihatan1 year ago
Melek Analisis Sosialdan Ekonomi
Pemberian kode variabel responoleh SPSS
Menurut pengkodean SPSS yang termasuk kategorisukses adalah penyampaian laporan keuangan tahunanyang tepat
Pemberian kode untuk variabelpenjelas yang kategorik
Pengkodean variabel penjelas hanya dilakukan untukvariabel penjelas yang kategorik karena akan dibentukdummy variabel Penelitian ini menggunakan dua variabelpenjelas yang kategorik yaitu variabel Opini dan variabelKompleksitas Untuk variabel opini nantinya yang akandigunakan sebagai reference code (kode pembanding)adalah Wajar Tanpa Pengecualian (lihat pada tabel diatas bagian parameter codings yang berkode nol)Sementara untuk variabel Kompleksitas yang menjadikode pembanding adalah Punya anak perusahaan Kodepembanding ini akan digunakan untuk interpretasi OddsRatio
Uji Signifikansi Model
Dari hasil SPSS dapat digunakan tabel ldquoOmnibus Testsof Model Coefficientsrdquo untuk melihat hasil pengujiansecara simultan pengaruh variabel bebas iniBerdasarkan tabel di atas diperoleh nilai SigModelsebesar 0000 Karena nilai ini lebih kecil dari 5 makakita menolak Ho pada tingkat signifikansi 5 sehinggadisimpulkan bahwa variabel bebas yang digunakansecara bersamashysama berpengaruh terhadap ketepatanpenyampaian laporan keuangan suatu perusahaan Atauminimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh
Persentase Ketepatan Klasifikasi(Percentage Correct)
Persentase ketepatan model dalam mengkasifikasikanobservasi adalah 786 persen Artinya dari 70 observasiada 55 observasi yang tepat pengklasifikasiannya olehmodel regresi logistik Jumlah observasi yang tepatpengklasifikasiannya dapat dilihat pada diagonal utama
Uji Parsial dan PembentukanModel
Pada uji diharapkan Ho akan ditolak sehingga variabelyang sedang diuji masuk ke dalam model Dengan
Beranda
Daftar Isi
Tentang
bantuan tabel ldquoVariables in The Equationrdquo dapat dilihatvariabel mana saja yang berpengaruh signifikan sehinggabisa dimasukkan ke model Jika nilai siglta maka Hoditolak
Berdasarkan hasil di atas diketahui bahwa terdapat 2variabel bebas yang signifikan berpengaruh terhadapketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaankarena masingshymasing variabel tersebut memiliki nilaisignifikansi yang lebih kecil dari a=5 Variabelshyvariabeltersebut adalah Profitabilitas (Sig=0004)dan Likuiditas(Sig=0000) Model yang terbentuk adalah
Dimana X_1i = ProfitabilitasX_2i= Likuiditasi=12hellipn
7Interpretasi Odds Ratio
Nilai Odds ratio ini juga disediakan oleh tabel ldquoVariablesin The Equationrdquo pada kolom Exp(B)
Berdasarkan hasil di atas kita dapat menginterpretasikanOdds ratio sebagai berikut
1 Jika jumlah profitabilitas perusahaan bertambah 1unit maka kecendrungan perusahaan tersebutuntuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangan menjadi 2780 kali lipat
2 Sebuah perusahaan yang tidak mempunyai anakperusahaan akan memiliki kecenderungan untukmenyampaikan laporan keuangan secara tepatwaktu sebesar 3057 kali dibanding perusahaanyang memiliki anak perusahaan (merujuk padareference code)
3 Perusahaan dengan opini auditor adalah opini laincenderung 0848 kali (lebih rendah) untuk tepatwaktu dalam menyampaikan laporan keuangandibanding dengan perusahaan yang Wajar tanpaPengecualian
4 Jika Current ratio pada likuiditas bertambah 1persen maka perusahaan akan cenderung 1708kali untuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangannya
5 Ketika ukuran perusahaan bertambah 1 unit makaperusahaan tersebut cenderung 1123 kali untuktepat waktu dalam menyampaikan laporankeuangannya
Buat yang ingin mencoba silahkan download filenya
SS
[Tutorial SPSS] Membuat tabel t tabel F dan
Chishysquare
[Tutorial SPSS] Analisis Ragam Analysis of
variance (Anova) satu arah (one way)
[Tutorial SPSS] uji t Perbedaan Rata‐rata Dua
sampel saling bebas (two sample for means)
dibawah initutorial reglog biner (SPSS 20)
Promo PalingMurah
Mau dapetin promo yangpaling murah dan terbukti
murahnya
Terima kasih sudah membaca artikel Analisis regresi Regresi Logistik SPSS dengan judul [Tutorial]Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomidengan SPSS Anda bisa bookmark halaman inidengan URLhttpstatistikceriablogspotcoid201301tutorialshyanalisisshyregresishylogistikhtml Apabila ada yangkurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan
Share artikel ke
Facebook Twitter Google+Linkedin Technorati Digg Lintasme
Materi Terkait
NEWER POST OLDER POST
datanya mana ya
ReplyDelete
trima kasih ilmunya
ReplyDelete
PermisiIni kan analisis untk 1 tahun sajaNah saya mau tanya bagaimanajika dari tahun pertama hinggatahun ketiga misalnyaBagaimana kita melampirkan diskripsi nantiTerima kasih
ReplyDelete
Terima kasih banyak atas sharingilmunya
ReplyDelete
COMMENT
6 COMMENTS
1 PUPUT IGATAMAJune 132014 at 1019 PM
2 BAQTIAR ARIFINDecember27 2014 at 630 PM
3 LYDIA CAESERAApril 152015 at 419 AM
4 ARYAJuly 7 2015 at 717 PM
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria
4 Selain itu akan ditemukan Classification cut offyang pada kondisi default sudah diisi dengan 05Nilai ini disebut dengan the cut value atau priorprobability peluang suatu observasi untuk masukke salah satu kelompok sebelum karakteristikvariabel penjelasnya diketahui Jika kita tidakmempunyai informasi tambahan tentang data kitamaka kita bisa menggunakan default Misalnyapada penelitian ini sebelumnya tidak pernahdilakukan penelitian apakah ukuran perusahaancondong pada satu sisi dengan alasan ini dapatdigunakan classification cutoff sebesar 05Namun misalnya pada ada penelitian lain yangtelah meneliti maka bisa dinaikkanditurunkanclassification cutoff sesuai hasil penelitian Dalampenelitian ini semua variabel numerik dalam default05 Abaikan bagain yang lain klik continue
5 Abaikan bagian yang lain dan tekan OK makaakan keluar output dari Regresi Logistik
Intrepretasi Hasil analisisregresi logistikSetelah keluar output dari hasil running data di SPSSmaka diperoleh hasil analisis sebagai berikut
Identifikasi Data yang Hilang
Pada tabel di atas dapat dilihat tidak ada data yang hilang(missing cases)
Pemberian kode variabel respon
Blog Teman
SleepingtuxMenggunakan IF PadaExcel5 months ago
METODE STATISTIKMengapa DataStatistik DiasumsikanNormal6 months ago
Awan Sehat10 Tips KesehatanMata untuk MenjagaPenglihatan1 year ago
Melek Analisis Sosialdan Ekonomi
Pemberian kode variabel responoleh SPSS
Menurut pengkodean SPSS yang termasuk kategorisukses adalah penyampaian laporan keuangan tahunanyang tepat
Pemberian kode untuk variabelpenjelas yang kategorik
Pengkodean variabel penjelas hanya dilakukan untukvariabel penjelas yang kategorik karena akan dibentukdummy variabel Penelitian ini menggunakan dua variabelpenjelas yang kategorik yaitu variabel Opini dan variabelKompleksitas Untuk variabel opini nantinya yang akandigunakan sebagai reference code (kode pembanding)adalah Wajar Tanpa Pengecualian (lihat pada tabel diatas bagian parameter codings yang berkode nol)Sementara untuk variabel Kompleksitas yang menjadikode pembanding adalah Punya anak perusahaan Kodepembanding ini akan digunakan untuk interpretasi OddsRatio
Uji Signifikansi Model
Dari hasil SPSS dapat digunakan tabel ldquoOmnibus Testsof Model Coefficientsrdquo untuk melihat hasil pengujiansecara simultan pengaruh variabel bebas iniBerdasarkan tabel di atas diperoleh nilai SigModelsebesar 0000 Karena nilai ini lebih kecil dari 5 makakita menolak Ho pada tingkat signifikansi 5 sehinggadisimpulkan bahwa variabel bebas yang digunakansecara bersamashysama berpengaruh terhadap ketepatanpenyampaian laporan keuangan suatu perusahaan Atauminimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh
Persentase Ketepatan Klasifikasi(Percentage Correct)
Persentase ketepatan model dalam mengkasifikasikanobservasi adalah 786 persen Artinya dari 70 observasiada 55 observasi yang tepat pengklasifikasiannya olehmodel regresi logistik Jumlah observasi yang tepatpengklasifikasiannya dapat dilihat pada diagonal utama
Uji Parsial dan PembentukanModel
Pada uji diharapkan Ho akan ditolak sehingga variabelyang sedang diuji masuk ke dalam model Dengan
Beranda
Daftar Isi
Tentang
bantuan tabel ldquoVariables in The Equationrdquo dapat dilihatvariabel mana saja yang berpengaruh signifikan sehinggabisa dimasukkan ke model Jika nilai siglta maka Hoditolak
Berdasarkan hasil di atas diketahui bahwa terdapat 2variabel bebas yang signifikan berpengaruh terhadapketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaankarena masingshymasing variabel tersebut memiliki nilaisignifikansi yang lebih kecil dari a=5 Variabelshyvariabeltersebut adalah Profitabilitas (Sig=0004)dan Likuiditas(Sig=0000) Model yang terbentuk adalah
Dimana X_1i = ProfitabilitasX_2i= Likuiditasi=12hellipn
7Interpretasi Odds Ratio
Nilai Odds ratio ini juga disediakan oleh tabel ldquoVariablesin The Equationrdquo pada kolom Exp(B)
Berdasarkan hasil di atas kita dapat menginterpretasikanOdds ratio sebagai berikut
1 Jika jumlah profitabilitas perusahaan bertambah 1unit maka kecendrungan perusahaan tersebutuntuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangan menjadi 2780 kali lipat
2 Sebuah perusahaan yang tidak mempunyai anakperusahaan akan memiliki kecenderungan untukmenyampaikan laporan keuangan secara tepatwaktu sebesar 3057 kali dibanding perusahaanyang memiliki anak perusahaan (merujuk padareference code)
3 Perusahaan dengan opini auditor adalah opini laincenderung 0848 kali (lebih rendah) untuk tepatwaktu dalam menyampaikan laporan keuangandibanding dengan perusahaan yang Wajar tanpaPengecualian
4 Jika Current ratio pada likuiditas bertambah 1persen maka perusahaan akan cenderung 1708kali untuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangannya
5 Ketika ukuran perusahaan bertambah 1 unit makaperusahaan tersebut cenderung 1123 kali untuktepat waktu dalam menyampaikan laporankeuangannya
Buat yang ingin mencoba silahkan download filenya
SS
[Tutorial SPSS] Membuat tabel t tabel F dan
Chishysquare
[Tutorial SPSS] Analisis Ragam Analysis of
variance (Anova) satu arah (one way)
[Tutorial SPSS] uji t Perbedaan Rata‐rata Dua
sampel saling bebas (two sample for means)
dibawah initutorial reglog biner (SPSS 20)
Promo PalingMurah
Mau dapetin promo yangpaling murah dan terbukti
murahnya
Terima kasih sudah membaca artikel Analisis regresi Regresi Logistik SPSS dengan judul [Tutorial]Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomidengan SPSS Anda bisa bookmark halaman inidengan URLhttpstatistikceriablogspotcoid201301tutorialshyanalisisshyregresishylogistikhtml Apabila ada yangkurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan
Share artikel ke
Facebook Twitter Google+Linkedin Technorati Digg Lintasme
Materi Terkait
NEWER POST OLDER POST
datanya mana ya
ReplyDelete
trima kasih ilmunya
ReplyDelete
PermisiIni kan analisis untk 1 tahun sajaNah saya mau tanya bagaimanajika dari tahun pertama hinggatahun ketiga misalnyaBagaimana kita melampirkan diskripsi nantiTerima kasih
ReplyDelete
Terima kasih banyak atas sharingilmunya
ReplyDelete
COMMENT
6 COMMENTS
1 PUPUT IGATAMAJune 132014 at 1019 PM
2 BAQTIAR ARIFINDecember27 2014 at 630 PM
3 LYDIA CAESERAApril 152015 at 419 AM
4 ARYAJuly 7 2015 at 717 PM
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria
Pemberian kode variabel responoleh SPSS
Menurut pengkodean SPSS yang termasuk kategorisukses adalah penyampaian laporan keuangan tahunanyang tepat
Pemberian kode untuk variabelpenjelas yang kategorik
Pengkodean variabel penjelas hanya dilakukan untukvariabel penjelas yang kategorik karena akan dibentukdummy variabel Penelitian ini menggunakan dua variabelpenjelas yang kategorik yaitu variabel Opini dan variabelKompleksitas Untuk variabel opini nantinya yang akandigunakan sebagai reference code (kode pembanding)adalah Wajar Tanpa Pengecualian (lihat pada tabel diatas bagian parameter codings yang berkode nol)Sementara untuk variabel Kompleksitas yang menjadikode pembanding adalah Punya anak perusahaan Kodepembanding ini akan digunakan untuk interpretasi OddsRatio
Uji Signifikansi Model
Dari hasil SPSS dapat digunakan tabel ldquoOmnibus Testsof Model Coefficientsrdquo untuk melihat hasil pengujiansecara simultan pengaruh variabel bebas iniBerdasarkan tabel di atas diperoleh nilai SigModelsebesar 0000 Karena nilai ini lebih kecil dari 5 makakita menolak Ho pada tingkat signifikansi 5 sehinggadisimpulkan bahwa variabel bebas yang digunakansecara bersamashysama berpengaruh terhadap ketepatanpenyampaian laporan keuangan suatu perusahaan Atauminimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh
Persentase Ketepatan Klasifikasi(Percentage Correct)
Persentase ketepatan model dalam mengkasifikasikanobservasi adalah 786 persen Artinya dari 70 observasiada 55 observasi yang tepat pengklasifikasiannya olehmodel regresi logistik Jumlah observasi yang tepatpengklasifikasiannya dapat dilihat pada diagonal utama
Uji Parsial dan PembentukanModel
Pada uji diharapkan Ho akan ditolak sehingga variabelyang sedang diuji masuk ke dalam model Dengan
Beranda
Daftar Isi
Tentang
bantuan tabel ldquoVariables in The Equationrdquo dapat dilihatvariabel mana saja yang berpengaruh signifikan sehinggabisa dimasukkan ke model Jika nilai siglta maka Hoditolak
Berdasarkan hasil di atas diketahui bahwa terdapat 2variabel bebas yang signifikan berpengaruh terhadapketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaankarena masingshymasing variabel tersebut memiliki nilaisignifikansi yang lebih kecil dari a=5 Variabelshyvariabeltersebut adalah Profitabilitas (Sig=0004)dan Likuiditas(Sig=0000) Model yang terbentuk adalah
Dimana X_1i = ProfitabilitasX_2i= Likuiditasi=12hellipn
7Interpretasi Odds Ratio
Nilai Odds ratio ini juga disediakan oleh tabel ldquoVariablesin The Equationrdquo pada kolom Exp(B)
Berdasarkan hasil di atas kita dapat menginterpretasikanOdds ratio sebagai berikut
1 Jika jumlah profitabilitas perusahaan bertambah 1unit maka kecendrungan perusahaan tersebutuntuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangan menjadi 2780 kali lipat
2 Sebuah perusahaan yang tidak mempunyai anakperusahaan akan memiliki kecenderungan untukmenyampaikan laporan keuangan secara tepatwaktu sebesar 3057 kali dibanding perusahaanyang memiliki anak perusahaan (merujuk padareference code)
3 Perusahaan dengan opini auditor adalah opini laincenderung 0848 kali (lebih rendah) untuk tepatwaktu dalam menyampaikan laporan keuangandibanding dengan perusahaan yang Wajar tanpaPengecualian
4 Jika Current ratio pada likuiditas bertambah 1persen maka perusahaan akan cenderung 1708kali untuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangannya
5 Ketika ukuran perusahaan bertambah 1 unit makaperusahaan tersebut cenderung 1123 kali untuktepat waktu dalam menyampaikan laporankeuangannya
Buat yang ingin mencoba silahkan download filenya
SS
[Tutorial SPSS] Membuat tabel t tabel F dan
Chishysquare
[Tutorial SPSS] Analisis Ragam Analysis of
variance (Anova) satu arah (one way)
[Tutorial SPSS] uji t Perbedaan Rata‐rata Dua
sampel saling bebas (two sample for means)
dibawah initutorial reglog biner (SPSS 20)
Promo PalingMurah
Mau dapetin promo yangpaling murah dan terbukti
murahnya
Terima kasih sudah membaca artikel Analisis regresi Regresi Logistik SPSS dengan judul [Tutorial]Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomidengan SPSS Anda bisa bookmark halaman inidengan URLhttpstatistikceriablogspotcoid201301tutorialshyanalisisshyregresishylogistikhtml Apabila ada yangkurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan
Share artikel ke
Facebook Twitter Google+Linkedin Technorati Digg Lintasme
Materi Terkait
NEWER POST OLDER POST
datanya mana ya
ReplyDelete
trima kasih ilmunya
ReplyDelete
PermisiIni kan analisis untk 1 tahun sajaNah saya mau tanya bagaimanajika dari tahun pertama hinggatahun ketiga misalnyaBagaimana kita melampirkan diskripsi nantiTerima kasih
ReplyDelete
Terima kasih banyak atas sharingilmunya
ReplyDelete
COMMENT
6 COMMENTS
1 PUPUT IGATAMAJune 132014 at 1019 PM
2 BAQTIAR ARIFINDecember27 2014 at 630 PM
3 LYDIA CAESERAApril 152015 at 419 AM
4 ARYAJuly 7 2015 at 717 PM
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria
Dari hasil SPSS dapat digunakan tabel ldquoOmnibus Testsof Model Coefficientsrdquo untuk melihat hasil pengujiansecara simultan pengaruh variabel bebas iniBerdasarkan tabel di atas diperoleh nilai SigModelsebesar 0000 Karena nilai ini lebih kecil dari 5 makakita menolak Ho pada tingkat signifikansi 5 sehinggadisimpulkan bahwa variabel bebas yang digunakansecara bersamashysama berpengaruh terhadap ketepatanpenyampaian laporan keuangan suatu perusahaan Atauminimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh
Persentase Ketepatan Klasifikasi(Percentage Correct)
Persentase ketepatan model dalam mengkasifikasikanobservasi adalah 786 persen Artinya dari 70 observasiada 55 observasi yang tepat pengklasifikasiannya olehmodel regresi logistik Jumlah observasi yang tepatpengklasifikasiannya dapat dilihat pada diagonal utama
Uji Parsial dan PembentukanModel
Pada uji diharapkan Ho akan ditolak sehingga variabelyang sedang diuji masuk ke dalam model Dengan
Beranda
Daftar Isi
Tentang
bantuan tabel ldquoVariables in The Equationrdquo dapat dilihatvariabel mana saja yang berpengaruh signifikan sehinggabisa dimasukkan ke model Jika nilai siglta maka Hoditolak
Berdasarkan hasil di atas diketahui bahwa terdapat 2variabel bebas yang signifikan berpengaruh terhadapketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaankarena masingshymasing variabel tersebut memiliki nilaisignifikansi yang lebih kecil dari a=5 Variabelshyvariabeltersebut adalah Profitabilitas (Sig=0004)dan Likuiditas(Sig=0000) Model yang terbentuk adalah
Dimana X_1i = ProfitabilitasX_2i= Likuiditasi=12hellipn
7Interpretasi Odds Ratio
Nilai Odds ratio ini juga disediakan oleh tabel ldquoVariablesin The Equationrdquo pada kolom Exp(B)
Berdasarkan hasil di atas kita dapat menginterpretasikanOdds ratio sebagai berikut
1 Jika jumlah profitabilitas perusahaan bertambah 1unit maka kecendrungan perusahaan tersebutuntuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangan menjadi 2780 kali lipat
2 Sebuah perusahaan yang tidak mempunyai anakperusahaan akan memiliki kecenderungan untukmenyampaikan laporan keuangan secara tepatwaktu sebesar 3057 kali dibanding perusahaanyang memiliki anak perusahaan (merujuk padareference code)
3 Perusahaan dengan opini auditor adalah opini laincenderung 0848 kali (lebih rendah) untuk tepatwaktu dalam menyampaikan laporan keuangandibanding dengan perusahaan yang Wajar tanpaPengecualian
4 Jika Current ratio pada likuiditas bertambah 1persen maka perusahaan akan cenderung 1708kali untuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangannya
5 Ketika ukuran perusahaan bertambah 1 unit makaperusahaan tersebut cenderung 1123 kali untuktepat waktu dalam menyampaikan laporankeuangannya
Buat yang ingin mencoba silahkan download filenya
SS
[Tutorial SPSS] Membuat tabel t tabel F dan
Chishysquare
[Tutorial SPSS] Analisis Ragam Analysis of
variance (Anova) satu arah (one way)
[Tutorial SPSS] uji t Perbedaan Rata‐rata Dua
sampel saling bebas (two sample for means)
dibawah initutorial reglog biner (SPSS 20)
Promo PalingMurah
Mau dapetin promo yangpaling murah dan terbukti
murahnya
Terima kasih sudah membaca artikel Analisis regresi Regresi Logistik SPSS dengan judul [Tutorial]Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomidengan SPSS Anda bisa bookmark halaman inidengan URLhttpstatistikceriablogspotcoid201301tutorialshyanalisisshyregresishylogistikhtml Apabila ada yangkurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan
Share artikel ke
Facebook Twitter Google+Linkedin Technorati Digg Lintasme
Materi Terkait
NEWER POST OLDER POST
datanya mana ya
ReplyDelete
trima kasih ilmunya
ReplyDelete
PermisiIni kan analisis untk 1 tahun sajaNah saya mau tanya bagaimanajika dari tahun pertama hinggatahun ketiga misalnyaBagaimana kita melampirkan diskripsi nantiTerima kasih
ReplyDelete
Terima kasih banyak atas sharingilmunya
ReplyDelete
COMMENT
6 COMMENTS
1 PUPUT IGATAMAJune 132014 at 1019 PM
2 BAQTIAR ARIFINDecember27 2014 at 630 PM
3 LYDIA CAESERAApril 152015 at 419 AM
4 ARYAJuly 7 2015 at 717 PM
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria
bantuan tabel ldquoVariables in The Equationrdquo dapat dilihatvariabel mana saja yang berpengaruh signifikan sehinggabisa dimasukkan ke model Jika nilai siglta maka Hoditolak
Berdasarkan hasil di atas diketahui bahwa terdapat 2variabel bebas yang signifikan berpengaruh terhadapketepatan penyampaian laporan keuangan perusahaankarena masingshymasing variabel tersebut memiliki nilaisignifikansi yang lebih kecil dari a=5 Variabelshyvariabeltersebut adalah Profitabilitas (Sig=0004)dan Likuiditas(Sig=0000) Model yang terbentuk adalah
Dimana X_1i = ProfitabilitasX_2i= Likuiditasi=12hellipn
7Interpretasi Odds Ratio
Nilai Odds ratio ini juga disediakan oleh tabel ldquoVariablesin The Equationrdquo pada kolom Exp(B)
Berdasarkan hasil di atas kita dapat menginterpretasikanOdds ratio sebagai berikut
1 Jika jumlah profitabilitas perusahaan bertambah 1unit maka kecendrungan perusahaan tersebutuntuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangan menjadi 2780 kali lipat
2 Sebuah perusahaan yang tidak mempunyai anakperusahaan akan memiliki kecenderungan untukmenyampaikan laporan keuangan secara tepatwaktu sebesar 3057 kali dibanding perusahaanyang memiliki anak perusahaan (merujuk padareference code)
3 Perusahaan dengan opini auditor adalah opini laincenderung 0848 kali (lebih rendah) untuk tepatwaktu dalam menyampaikan laporan keuangandibanding dengan perusahaan yang Wajar tanpaPengecualian
4 Jika Current ratio pada likuiditas bertambah 1persen maka perusahaan akan cenderung 1708kali untuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangannya
5 Ketika ukuran perusahaan bertambah 1 unit makaperusahaan tersebut cenderung 1123 kali untuktepat waktu dalam menyampaikan laporankeuangannya
Buat yang ingin mencoba silahkan download filenya
SS
[Tutorial SPSS] Membuat tabel t tabel F dan
Chishysquare
[Tutorial SPSS] Analisis Ragam Analysis of
variance (Anova) satu arah (one way)
[Tutorial SPSS] uji t Perbedaan Rata‐rata Dua
sampel saling bebas (two sample for means)
dibawah initutorial reglog biner (SPSS 20)
Promo PalingMurah
Mau dapetin promo yangpaling murah dan terbukti
murahnya
Terima kasih sudah membaca artikel Analisis regresi Regresi Logistik SPSS dengan judul [Tutorial]Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomidengan SPSS Anda bisa bookmark halaman inidengan URLhttpstatistikceriablogspotcoid201301tutorialshyanalisisshyregresishylogistikhtml Apabila ada yangkurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan
Share artikel ke
Facebook Twitter Google+Linkedin Technorati Digg Lintasme
Materi Terkait
NEWER POST OLDER POST
datanya mana ya
ReplyDelete
trima kasih ilmunya
ReplyDelete
PermisiIni kan analisis untk 1 tahun sajaNah saya mau tanya bagaimanajika dari tahun pertama hinggatahun ketiga misalnyaBagaimana kita melampirkan diskripsi nantiTerima kasih
ReplyDelete
Terima kasih banyak atas sharingilmunya
ReplyDelete
COMMENT
6 COMMENTS
1 PUPUT IGATAMAJune 132014 at 1019 PM
2 BAQTIAR ARIFINDecember27 2014 at 630 PM
3 LYDIA CAESERAApril 152015 at 419 AM
4 ARYAJuly 7 2015 at 717 PM
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria
Berdasarkan hasil di atas kita dapat menginterpretasikanOdds ratio sebagai berikut
1 Jika jumlah profitabilitas perusahaan bertambah 1unit maka kecendrungan perusahaan tersebutuntuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangan menjadi 2780 kali lipat
2 Sebuah perusahaan yang tidak mempunyai anakperusahaan akan memiliki kecenderungan untukmenyampaikan laporan keuangan secara tepatwaktu sebesar 3057 kali dibanding perusahaanyang memiliki anak perusahaan (merujuk padareference code)
3 Perusahaan dengan opini auditor adalah opini laincenderung 0848 kali (lebih rendah) untuk tepatwaktu dalam menyampaikan laporan keuangandibanding dengan perusahaan yang Wajar tanpaPengecualian
4 Jika Current ratio pada likuiditas bertambah 1persen maka perusahaan akan cenderung 1708kali untuk tepat waktu menyampaikan laporankeuangannya
5 Ketika ukuran perusahaan bertambah 1 unit makaperusahaan tersebut cenderung 1123 kali untuktepat waktu dalam menyampaikan laporankeuangannya
Buat yang ingin mencoba silahkan download filenya
SS
[Tutorial SPSS] Membuat tabel t tabel F dan
Chishysquare
[Tutorial SPSS] Analisis Ragam Analysis of
variance (Anova) satu arah (one way)
[Tutorial SPSS] uji t Perbedaan Rata‐rata Dua
sampel saling bebas (two sample for means)
dibawah initutorial reglog biner (SPSS 20)
Promo PalingMurah
Mau dapetin promo yangpaling murah dan terbukti
murahnya
Terima kasih sudah membaca artikel Analisis regresi Regresi Logistik SPSS dengan judul [Tutorial]Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomidengan SPSS Anda bisa bookmark halaman inidengan URLhttpstatistikceriablogspotcoid201301tutorialshyanalisisshyregresishylogistikhtml Apabila ada yangkurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan
Share artikel ke
Facebook Twitter Google+Linkedin Technorati Digg Lintasme
Materi Terkait
NEWER POST OLDER POST
datanya mana ya
ReplyDelete
trima kasih ilmunya
ReplyDelete
PermisiIni kan analisis untk 1 tahun sajaNah saya mau tanya bagaimanajika dari tahun pertama hinggatahun ketiga misalnyaBagaimana kita melampirkan diskripsi nantiTerima kasih
ReplyDelete
Terima kasih banyak atas sharingilmunya
ReplyDelete
COMMENT
6 COMMENTS
1 PUPUT IGATAMAJune 132014 at 1019 PM
2 BAQTIAR ARIFINDecember27 2014 at 630 PM
3 LYDIA CAESERAApril 152015 at 419 AM
4 ARYAJuly 7 2015 at 717 PM
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria
SS
[Tutorial SPSS] Membuat tabel t tabel F dan
Chishysquare
[Tutorial SPSS] Analisis Ragam Analysis of
variance (Anova) satu arah (one way)
[Tutorial SPSS] uji t Perbedaan Rata‐rata Dua
sampel saling bebas (two sample for means)
dibawah initutorial reglog biner (SPSS 20)
Promo PalingMurah
Mau dapetin promo yangpaling murah dan terbukti
murahnya
Terima kasih sudah membaca artikel Analisis regresi Regresi Logistik SPSS dengan judul [Tutorial]Contoh Analisis Regresi Logistik binerdikotomidengan SPSS Anda bisa bookmark halaman inidengan URLhttpstatistikceriablogspotcoid201301tutorialshyanalisisshyregresishylogistikhtml Apabila ada yangkurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan
Share artikel ke
Facebook Twitter Google+Linkedin Technorati Digg Lintasme
Materi Terkait
NEWER POST OLDER POST
datanya mana ya
ReplyDelete
trima kasih ilmunya
ReplyDelete
PermisiIni kan analisis untk 1 tahun sajaNah saya mau tanya bagaimanajika dari tahun pertama hinggatahun ketiga misalnyaBagaimana kita melampirkan diskripsi nantiTerima kasih
ReplyDelete
Terima kasih banyak atas sharingilmunya
ReplyDelete
COMMENT
6 COMMENTS
1 PUPUT IGATAMAJune 132014 at 1019 PM
2 BAQTIAR ARIFINDecember27 2014 at 630 PM
3 LYDIA CAESERAApril 152015 at 419 AM
4 ARYAJuly 7 2015 at 717 PM
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria
NEWER POST OLDER POST
datanya mana ya
ReplyDelete
trima kasih ilmunya
ReplyDelete
PermisiIni kan analisis untk 1 tahun sajaNah saya mau tanya bagaimanajika dari tahun pertama hinggatahun ketiga misalnyaBagaimana kita melampirkan diskripsi nantiTerima kasih
ReplyDelete
Terima kasih banyak atas sharingilmunya
ReplyDelete
COMMENT
6 COMMENTS
1 PUPUT IGATAMAJune 132014 at 1019 PM
2 BAQTIAR ARIFINDecember27 2014 at 630 PM
3 LYDIA CAESERAApril 152015 at 419 AM
4 ARYAJuly 7 2015 at 717 PM
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria
sy punya data jenis kelamin (laki1 perempuan 2) jurusanpendidikan S1 (ekonomi 1pendidikan 2 hukum 3 tehnik 4)jenis pekerjaan (PNS 1 polri 2LSM 3) pengaruhnya terhadapIPK mahasiswa S2apametode uji yang tepat ya regresilinier berganda atau regresilogistik
ReplyDelete
mau tanya perbedaan memilih(last) dengan (first) itu apa ya(last) digunakan untuk kasusyang seperti apabegitupun dengan (first) itudigunakan untuk kasus sepertiapa
terima kasih
ReplyDelete
5 DJOE HANNSeptember 72015 at 445 AM
6 SITI NURHOTIMAHOctober17 2015 at 423 AM
Enter your comment
Comment as Google Account
Publish Preview
Load more
Copyright 2013 Statistik Ceria