Download Stat 05 - Share ITS

Uji Korelasi dan Regresi
Korelasi
Univariate Vs Multivariate
• Univariate (Uni = Satu)
– Bagaimana data umur pelanggan?
– Bagaimana data kenyamanan pelanggan
• Bivariate (Bi = Dua)
– Apakah frekuensi kedatangan pelanggan memberi
gambaran mengenai kepuasan pelanggan?
• Multivariate (Multi = Banyak)
– Apakah kepuasan pelanggan digambarkan oleh
kenyamanan, kelezatan, keramahan dan
kecepatan pelayanan?
Uji Korelasi
• Korelasi mengukur apakah ada hubungan yang
signifikan antara dua variable
• Ditunjukkan dengan nilai r yaitu Pearson
Product Moment Correlation Coefficient range
mulai -1 sampai +1
Perfect Relationship
R = -1
No Relationship
R=0
Perfect Relationship
R = +1
Interpretasi nilai r
•
•
•
•
•
Sangat kuat = >= 0.80
Kuat
= 0.60 - 0.80
Sedang
= 0.40 - 0.60
Rendah
= 0.20 - 0.40
Sangat Rendah= <= 0.20
Correlation Coefficient
• N = jumlah data
• X = nilai variable 1
• Y = nilai variable 2
r
NXY  XY
[ NX  (X ) ][ NY  (Y ) ]
2
2
2
2
Types of Relationships
(continued)
Strong relationships
Weak relationships
Y
Y
X
X
Y
Statistics for Managers Using
Microsoft Excel, 4e © 2004
Prentice-Hall, Inc.
Y
X
X
Chap 12-7
SPSS
• Analyze > Correlate > Bivariate
• Options > Mean and standard deviation
Regresi
Regresi
• Untuk mengukur bagaimana hubungan kedua
variable tersebut dengan persamaan garis
(linear)
• Pengujian Regresi dilakukan untuk data yang
sudah pasti berkorelasi
• Regresi Linear terdiri dari dua jenis
– Sederhana > Y = α X + b
• Ex : Y = 5 X + 2
– Berganda > Y = α X1 + β X2 + … + b
• Ex : Y = 7 X1 + 9 X2 + 15
Regresi
• Regresi terdiri dari variable dependen dan
independen
• Dependen = bergantung
• Independen = tidak bergantung
• Satu variable yang sama dapat menjadi
variable dependen maupun independen
dalam konteks yang berbeda
Regresi
• Contoh : profit penjualan buku meningkat
apabila jumlah pengunjung meningkat, maka
dependen = profit penjualan buku
independen = jumlah pengunjung
• Contoh : tingginya tingkat kehilangan barang
akan menurunkan jumlah pengunjung
dependen = jumlah pengunjung
independen = tingkat kehilangan barang
Persamaan Regresi Linear
n
b1 
 ( x  x )( y  y )
i 1
i
i
n
 (x  x)
i 1
i
b0  y  b1 x
Persamaan Regresi Linear
Estimated (or
predicted) Y
value for
observation i
Estimate of the
regression
intercept
Estimate of the
regression slope
Ŷi  b0  b1Xi
Statistics for Managers Using
Microsoft Excel, 4e © 2004
Prentice-Hall, Inc.
Chap 12-14
Value of X for
observation i
Types of Relationships
Linear relationships
Curvilinear relationships
Y
Y
X
X
Y
Statistics for Managers Using
Microsoft Excel, 4e © 2004
Prentice-Hall, Inc.
Y
X
X
Chap 12-15
Types of Relationships
(continued)
No relationship
Y
X
Y
Statistics for Managers Using
Microsoft Excel, 4e © 2004
Prentice-Hall, Inc.
X
Chap 12-16
Bagaimana cara membuat garisnya?
• OLS (Ordinary Least Square)
– SSE (Sum Squared Error atau Std. Error)
– MSE (Mean Squared Error)
– MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
• OLS terdiri dari beberapa varian
– RLS (Recursive Least Square)
– LM-LS (Levenberg-Marquadt Least Square)
Simple Linear Regression Example
• A real estate agent wishes to examine the relationship
between the selling price of a home and its size
(measured in square feet)
• A random sample of 10 houses is selected
– Dependent variable (Y) = house price in $1000s
– Independent variable (X) = square feet
Statistics for Managers Using
Microsoft Excel, 4e © 2004
Prentice-Hall, Inc.
Chap 12-18
Sample Data for House Price
Model
House Price in $1000s
(Y)
Square Feet
(X)
245
1400
312
1600
279
1700
308
1875
199
1100
219
1550
405
2350
324
2450
319
1425
255
1700
Statistics for Managers Using
Microsoft Excel, 4e © 2004
Prentice-Hall, Inc.
Chap 12-19
SPSS
• Analyze > Regression > Linear
• Masukkan variabel dependen dan
independennya
Bonus Time!!
Jelaskan dengan bahasa yang paling mudah
dimengerti…
• Apakah sebenarnya analisa regresi itu?
• Persamaan garis regresi melalui satu titik
penting? Titik apakah itu?
• Apakah sebenarnya ANOVA itu?
• Bagaimana cara mencari nilai r (konstanta
korelasi) dengan SPSS selain cara yang telah
dijelaskan hari ini?