Uji regresi logistik binário opções

Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut.1 programa de Buka lah SPSS yang anda miliki.2 Dados de entrada dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados analógicos 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 ver lalu ubahlah variabel nome dan etiqueta - nya sesuai dengan kasus masing-masing Saat ini , Saya akan menggubah nama menjadi D, T dan Y misalnya Kemudian Valores nya disesuaikan nilainya Bila dados berbentuk nominal atau ordinal misalnya untuk T dan Y, medida nya diganti dari escala menjadi nominal.4 Dados de tela, kemudian pilih opsi Analisar Regressão Logística Binária. 5 Masukkan Y sebagai variabel Dependente dan D serta T sebagai covariates Untuk Método nya saat ini saya masih tetap menggunakan enter.6 karena T berbentuk kategorik, maka harus ditetapkan refer Categoria Categoria: Categoria: Categoria: Categoria: Categoria: Categoria: Categoria: Artigos Categoria: Artigos - Filmes e Livros - Classificações, Descrições, Comentários, Testes, Livros, Avaliações e Críticas - Kemudian KAMUDIAN OK. Ok Ver todas as traduções Enviar esta página por e-mail Enviar esta página por e-mail Análise Regressiva Logistik interpretai Terimakasih telah membaca. Regresso logistica regressão logística sebenarnya sama dengan analisis regi berganda hanya variabel terikatnya merupakan variabel dummy 0 de 1 Sebagai contoh, pengaruh beberapa rasio keuangan terhadap keterlambatan penyampaian laporan keuangan Maka Variabel terikatnya adalah 0 jika terlambat dan 1 jika tidak terlambat tepat Registrador de logs tidak memerlukan asumsi normalitas meskipun projeção dados outliers tetap dapat dilakukan Untuk asumsi multikolinearitas pada regresi logistik silahkan s Imak di sini. Interpretasi regressos logísticos menggunakan odd ratio atau kemungkinan Sebagai contoh, jika rasio keuangan ROA meningkat sebesar 1 maka kemungkinan ketepatan menyampaikan laporan keuangan meningkat sebesar 1,05 kali Semelhança sem raiz Sem-nêutra Semeando-se com uma semente de tingir Atau jika rasio keuangan DER meningkat sebesar 2 Maka kemungkinan ketepatan penyampaiano laporan keuangan meningkat sebesar 0,98 kali atau bisa dikatakan menora karena lebih kecil dari 1 yang berarti kemungkinan terlambat semakin tinggi. Berikut adalah simulasi aplikasi regressão logística regressão logística dengan SPSS Versi 11 5 Contagem de resultados por download 84 termos de uso bisa di download Di sini Tampilannya pada SPSS Verso 11 5 kurang lebih seperti ini. Simulasi adalah untuk melihat pengaruh antara variável profitabilitas, kompleksitas perusahaan, opini auditor, likuiditas dan ukuran perusahaan terhadap ketepatan penyampaian laporan keuangan tahunan perusahaan Profitabilitas diukur dengan ROA kompleksitas diuku R dengan 1 jika mempunyai anak perusahaan dan 0 jika perusahaan tidak mempunyai anak perusahaan opini auditor diukur dengan 1 jika mendapatkan opini wajar tanpa pengecualian dan 0 umtuk opini yang lain likuiditas diukur dengan Ratio atual dan kompleksitas diukur dengan logaritma valor de mercado natural Nah variabel terikatnya adalah ketepatan ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, masukkan variabel bebas ke caixa dalam covariáveis ​​opções pada Lalu Klik, caixa keluar akan sehingga seperti ini. Beri tanda centang seperti pada gambar di atas lalu klik continuar sehingga caixa de menu pada dikembalikan akan Logistik dan Tekan OK Programa akan melakukan perhitungan secara otomatis, selengkapnya dan Hasil Dapat anda bandingkan dados dengan yang telah anda dow Nload. Interpretasinya adalah sebagai berikut. Pertama Melihat kelayakan modelo dengan menginterpretasikan saída berikut ini. Nilai -2 Log Probabilidade de sebesar 96,607 yang akan dibandingkan dengan nilai quadrado de quádruplo pada taraf signifikansi 0,05 dengan df sebesar N-1 dengan N adalah jumlah sampel, Berarti 84 1 83 Dari tabel Quadrado do Chi, diperoleh nilainya adalah 100,744 Jadi -2 Log Probabilidade Chi Quadrado 96,607 100,74.Jika konstanta saja dimasukkan tidak layak, semua variabel bebas dimasukkan juga tidak layak, tapi kan ada penurunan -2 Log Likelihood Yup penurunannya Adalah sebesar 96,607 84,877 11,73 Atau kalau males ngitung manual, Saída SPSS juga telah membroikan nilai itu yaitu sebagai berikut. Nah kelihatan kan kalau saída selisihnya adalah sebesar 11,729 dan mempunyai 0,019 0,05.Kalau masih kurang puas, bisa dilihat nilai Hosmer E Lemeshow Teste Hosmer dan Lemeshow Teste adalah untuk melihat apakah dados empiris cocok atau tidak dengan modelo atau dengan kata lain dihara Pkan tidak ada perbedaan dados antara empiris dengan modelo Modelo akan dinyatakan layak jika signifikansi di atas 0,05 atau -2 Log Probabilidade di bawah Chi Quadrado Tabel Hati-hati, ini berkebalikan dengan uji yang lain sebelumnya Tampak kan bahwa nilai Hosmer e Lemeshow Teste adalah Sebesar 9,778 dengan signifikansi 0,281 0,05 Berarti modelo adalah ajustar dan modelo dinyatakan layak dan boleh diinterpretasikan. Gambar di atas memberkan nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,191 yang berarti bahwa kelima variavel bebas mampu menjelaskan varians ketepatan penyampaian laporan keuangan sebesar 19,1 dan sisanya yaitu Sebesar 80,9 dijelaskan oleh faktor lain. Pengujian hipotesis penelitian dilihat dengan saída berikut ini. Lihat aja signifikansinya, yang di bawah 0,10 10 berarti signifikan berpengaruh atau hipotesis diterima Pembahasannya silahkan dikaitkan dengan teori yang dikembangkan di awal. Silahkan download materi di atas Di sini. dan jika memerlukan dados de arquivo contoh silahkan download di sini. Malam Mas mau nanya, kalo yg digunakan D1 perusahaan yg melakukan estoque dividido dan D0 perusahaan yg tidak melakukan estoque dividido, dalam periode 4tahun itu pemberian nmr 1 dan 0 umtuk setiap 1 perusahaan slma 4thn gimana Misalkn tahn2009-2017 perusahaan Um melakukan ss pda thn 2010, Apakh pmberian kode 1 hnya pda thn 2010, sdngkn untuk thn 08,11 12 diberi kode0, atau pemberen kode 1 pda perusahaan A yg sdh melakukan ss padathn 09-12 Terima kasih mohon bntuannya mas. Kalau melalukan diberi 1, tidak melakukan diberi kode 0 Selesai Terima kasih. mas, saya mau tanya, saya sdh uji logistik dan hasilnya significa dibawah 0,05 namun betanya bernilai negatif padahal teori yang ada harusnya hubungan nya positif, kata dosen saya ele dikarenakan dados nya tidak normal, untuk menormalkan dados di uji logistik Ele bagaimana ya mas sedangkan banyak buku mengatkan bahwa uji logistik tidak peru uji normalitas trimakash. Registadores logísticos tidak memerlukan asumsi normalitas Terima kasih. selamat siang pak, saya mau tan Ya, judul skripsi saya analisis faktor2 yang mempengaruhi persepsi pelaku UKM terhadap penyusunan laporan keuangan, saya menggunakan variabel dummy, baik variabel dependen maupun independen Regresi apakah yang cocok untuk penelitian saya tersebut regresi linear berganda atau regressar logistik mohon pencerahannya terima kasih. Kalau dependen dummy gunakan logistik Terima kasih. Selamat malam pak, Saya ingin bertanya Saya Sedang menyusun tesis Dalam penelitian Saya menggunakan variabel manequim untuk variabel dependen sedangkan untuk variabel independen sebanyak 4 dimana 2 variabel independen diukur melalui kuesioner dengan skala Likert, sedangkan 2 variabel independen Mistos diukur melalui sekuder dados Dengan skala nominal Apakah penelitiano saya bisa dianalisis menggunakan regressar logistik adakah literatur yang bisa mendukung Terimakasih. Bisa Terima kasih. mas, saya mau nanya judul penelitiano saya penerapan sistem informais geografis dalam pemetaan kejadiano dbd di wilker puskesmas jenis penel Itiannya deskriptif kuantitatif variável bebas curah hujan kelembaban kepadatan penduduk abj skala intervalo umur jk pendidikan pekerjaan keberadaan teman hias keberadaan brg2 bekas kondisi ventilasi nominal suhu rasio variabel terikat nya itu ada penyebaran penyakit intervalo sama status penderita Nominal saya bingung mau menggunakan uji apa mas yg cocok buat penelitian saya mohon bantuannya terimakasih. Silahkan simak de rujukan penelitian terdahulu Anda Terima kasih. Assalamu alaikum min, mau tanya kalau kita meneliti tentang pengaruh 3 variabel bebas terhadap variabel terikat yang datanya diambil dari 10 perusahaan Misalnya, dados manakah yang seharusnya diinput ke dalam spss. apakah dados rata-rata masing2 variavel bebas dan terikatnya, apakah nilai maksimal atau nilai minimumnya. Terima kasih, min. Simak di metode penelitian Anda, lihat pada definisi operasional variabel Terima kasih. Selamat siang Pak, saya mau bertanya, seperti, contoh, yang, bapak, berikan, tentang, auditoria, atraso, di Atas, dengan variabel indpendennya terdiri dari skala rasio dan skala nominal yang menggunakan variabel dummy, kira2 metodo regressar seperti apa yang cocok digunakan untuk pengujian, apabila auditoria de atraso dijitung berdasarkan jumlah hari keterlambatan Bukan menggunanakan variabel dummy Lebih baik menggunaka regressar berganda atau regresi logistik Terimakasih. Silahkan Lihat rujukan penelitian terdahulu Anda Terima kasih. selamat pak sore saya mau Tanya variabel dependen saya tentang pemahaman standar akuntansi dimana kuesioner saya berbentuk soal tentang dimana hanya ada dua jawaban benar dan salah analisisnya gmn ya pak. Pak, saya mau bertanya lagi Saya Sedang mengerjakan Skripsi dengan regressar logistik 1 Di tabel uji wald, variavel cr saya nilai beta dan se nya 0,000 signya 0,406 Itu kenapa bisa 0,000 ya Pak jadi bingung kalo bikin persamaannya Apa karena timpang ya Pak datanya nilai variavel cr bisa diatas 100 sedangkan variabel lain der, npm , Crescimento kebanyakan dibawah 10.2 Jika sig nya 0,000 itu menunjukkan signifikan Betul Pak. Mohon jawabannya Paquistão Terima kasih sebelumnnya.1 Coba diperbanyak angka de belakang koma, nanti kelihatan 2 Betul Terima kasih. Pak, apakah ada cara untuk menghitung jumlah sample yg dibutuhkan ketika ingin menggunakan regressar logistik Apakah disesuaikan dengan jumlah variabel Independen atau bagaimana Terima Kasih. selamat malam ingin menyusun pertanyaan kuesioner jika sampelnya terbagi menjadi 2 kelompok apakah saya harus menyusun pertanyaan yang bisa dijawab keduanya atau memang ada beberapa pertanyaan tertanu dari total seluruh pertanyaan di kuesioner yang memang khusus untuk 1 kelompok saja terima kasih. Jika ingin mengukur hal yang sama, tentunya Harus menggunakan alat ukur yang sama Terima kasih. Assalamualaikum Saya mau Tanya mas, Kalau secara keseluruhan Variabel berpengaruh negativo berarti tak memiliki pengaruh significativa ya Apakah itu nanti bermasalah atau tidak mas. Regresi Logistik Ganda dalam SPSS. Tutorial Regresi Logistik Ganda. Uji Regresi Logistik ganda adalah uji regressar yang dilakukan pada penelitian apabila variabel dependen berskala dikotomi nominal dengan 2 kategori Adicionar à lista de desejos Adicionar à lista de desejos Adicionar à lista de desejos Adicionar para comparação Data de introdução para este ficheiro. 2 categoria, mash dapat dilakukan uji regresi logistik ganda dengan cara melakukan dummy. Bahasan tentang dummy akan kita bahas pada artikel berikutnya Pada bahasan kali ini khusus akan membahas tutorial melakukan uji regressar logística ganda dengan menggunakan software SPSS For Windows. CATATAN Tutorial ini untuk Regresi Logistik dalam upaya menentukan variabel Bebas empalidecimento dominan terhadap variabel terikat Untuk pembahasan Regresi Logistik secara umum, baca Regresi Logistik Untuk tutorial regresi logistik dengan SPSS, baca Regresi Logistik dengan SPSS. Langsung saja, buka Aplikasi SPSS. Kita buat 6 variabel dengan definisi sebagai berikut. Tekana N Kandung Kemi Kategori Ya dan Tidak. Pruritus Kategori Ya dan Tidak. Kram Kaki Kategori Ya dan Tidak. Gerak Janin Kategori Aktif dan Pasif. Heart Queimadura Kategori Ya dan Tidak. Variabel Dependen Gangguan Tidur Kategori Ya dan Tidak. Ubah Valor pada tab Variable View Di SPSS sebagai berikut Ya Aktif 1, Tidak Pasif 2 Ubah Medida menjadi Nominal Ubah Decimals menjadi 0 Ubah Tipo menjadi Numeric. Langkah berikutnya adalah isi data dengan nilai 1 atau 2 1 apabila jawaban Ya atau Adicionar à minha lista de desejos Tidak atau Pasif Sebagai contoh gunakanlah 30 Responden. Setelah dados terisi, maka kita mulai melakukan tahapan uji regressar logistik ganda yang sesungguhnya. Ada beberapa metode atau teknik dalam melakukannya, yaitu antara lain Entre, passo a passo, para a frente, para trás mana masing masing punya maksud yang berbeda Dalam bahasan ini akan kita Lakukan, secara, stepwise, dengan, proses, manual, agar, mudah, memahami, maksudnya. Langkah, Pertama, adalah, seleksi, kandidat. Seleksi, Kandidat. Dalam, langkah ini, kita, akan, menyele Ksi, variabel independen manakah yang layak masuk modelo uji multivariado Di mana yang layak adalah yang memiliki tingkat signifikansi sig atau valor p 0,025 dengan metode Entrar dalam regressar logistik sederhana Yaitu dengan melakukan satu persatar regressar sederhana antara masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Caranya Adalah sebagai berikut. Klik Analisar, Regressão, Binário Logistic. Masukkan variabel independen pertama yaitu tekanan kandung kemih ke dalam kotak Covariate. Masukkan variabel dependen ke kotak Dependent. Regresi Logistik Opções Ganda. Klik, Centang CI Para Exp B. tuk penelitian pre post intervensi , Tanpa, kontrol, bagaimana, caranya, melakukan, analisis, multivariat. Pemilihan, uji itu, tergantung, pada, skala, dados, variável, dependente, atau, terryatnya, jika skalanya ordinal maka gunakan skala ordinal, jika nominal dikotomi gunakan regressar logistik, jika multinominal gunakan regresi multinomial dan jika intervalo gunakan regressar linear apabila skala data Variabel juga inter val Jika dependen intervalo dan independen nominal maka menggunakan ANOVA dan jika independennya campuran intervalo nominal dan maka gunakan ANCOVA. selamat malam pak, Saya mengalami kesulitan dalam menentukan Analisis dados, variabel independen penlitian Saya adalah keinginan membayar Suatu layanan ekosistem dalam Rp, sedangkan variabel dependennya seperti Persepsi skala Likert, usia, tingkat pendidikan, jumlah tanggungan keluarga, dan pengeluaran apakah analisis saya menggunakan regi berganda tepat tapi itu kan datanya tidak semuanya dalam skala intervalo, apakah saya ubah dulu semanan menjadi dados skala intervalo terima kasih sebelumnya. Pastikan anda tidak salah memberikan Kode value pada tiap variabel, kategori yang jelek harus, diberi kode lebih tinggi, misal 1 Categoria de conteúdo: Todos os direitos reservados. Apa ya pak conto H Kepatuhan Y 5 a 5 B x jarak -6 B x biaya, tks rian. Masih bisa, tetapi anda pikirkan lagi untuk menggunakan jenis uji yang lain untk dados independen yang campuran antara kategorik dan numerik, sedangkan variabel dependen skala numerik Yaitu dengan Uji ANCOVA Baca artikelnya di. pak, saya mau tanya, jika x1 x2 menggunakan variabel dummy 1 dan 0 sedangkan x3 x4 dados menggunakan rasio keuangan serta variável e menggunakan rasio apakah bisa menggunakan regressar linear berganda sedangkan skala pengukuran berbeda-beda pak mohon petunjuk kasih. Coba gunakan Metode forward condicional, sehingga variabel yang tersisa di dalam modelo hanyalah variabel yang memberikan pengaruh bermakna secara simultaneamente pada variabel dependen. Pak, mau nanya, penelitian saya menggunakan dummy untuk dependente dan 3 variável independente serta 2 variável independente lainnya menggunakan dados numéricos, saya coba menggunakan Uji regresi logistik, ternyata semua variável hasilnya tidak significado, itu kenapa ya pak apa harus homens Coba uji laine atau ada kesalahan pada dados. Maaf, sebaiknya anda lebih spesifik dalam pertanyaannya agar tidak terlalu luas saya menjawabnya Trims. mas bagaimana mencari hubungan pengetahuan sikap perilaku status gizi. Tutorial Uji Regresi Logistik dengan SPSS. Registo Logistik dengan SPSS. Artikel ini mengulas Cara uji regresi logistik dengan SPSS Pengantar regresi Logistik telah kami bahas dalam Artikel sebelumnya yaitu regresi Logistik Sebelum melangkah Lebih Jauh, ada baiknya Kita mengenal dulu beberapa metode Yang dipakai dalam pengujiannya menggunakan SPSS. Metode Uji regresi Logistik dalam SPSS. Metode tersebut antara deitado Simultan metode , Hirarki dan Step, Berikut, Penjelasannya. Simultan, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo, Substantivo Yang terba ik untuk tetap berada modelo dalam di mana merupakan sekumpulan variabel Bebas Yang dapat memberikan prediksi terbaik Sehingga dalam prosesnya pada aplikasi SPSS, variabel dimasukkan dan dikeluarkan secara satu persatu dan bergantian Namun proses tersebut dapat dijalankan secara otomotasi oleh aplikasi SPSS. Tutorial Uji Regresi Logistik. Pada kesempatan ini Kita acã membahas bagaimana Cara melakukan uji regresi logistik metode entrar dengan menggunakan aplikasi SPSS Misalkan Kita acã melakukan uji regresi logistik sebuah penelitian Yang berjudul Pengaruh Rokok dan Riwayat Kanker Terhadap Kanker Paru Di mana variabel Bebas ada 2 yaitu Rokok dan riwayat Kanker pada keluarga dan Variabel terikatnya adalah kejadian kanker paru Rokok terdiri dari 2 kategori yaitu tidak merokok kode 0 dan merokok kode Riwayat terdiri dari 2 kategori yaitu tidak ada riwayat kode 0 dan ada riwayat kode 1 kanker paru terdiri dari 2 kategori yaitu tidak mengalami kanker kode 0 dan mengalami Kanker kode 1 Sebaga i Catatan kategori Yang terburuk kode diberi 1 Dan Yang kategori terbaik diberi kode 0.Tahap Deklarasi Variabel Regresi Logistik. Langsung saja eum buka aplikasi SPSS eum dan masukkan dados sebagai berikut sebanyak 200 Sampel Muizas eum isikan sesuai dengan dados dalam tabulasi Excel Yang bisa di baixar DI SINI Atau anda langsung saja baixar arquivo kerja Dataset DI SINI dan outputnya DI SINI. Dataset Regresi Logistik. Jangan lupa pilih tab variável view. Variable Visualizar Regresi Logistik dengan SPSS. Lalu valores de klik X1 dan isikan sebaja berikut. Value Merokok Regresi Logistik dengan SPSS. Lalu klik valores X2 dan isikan sebagai berikut. Value Riwayat Merokok Regresi Logistik dengan SPSS. Lalu klik valores Y dan isikan sebagai berikut. Value Kanker Paru Regresi Logistik dengan SPSS. Tahap Análise Regressar Logistik. Kemudian pada menu, klik Analisar - Regressão - Binário Logística Kemudian masukkan variável terikat ke kotak dependente dan masukkan semua variabel bebas ke kotak Covariates. Jendela Utama Re Gresi Logistik dengan SPSS. Save Regresi Logistik. Tekan tombol Salvar lalu centang Probabilidades, Grupo de membros, Não normalizado dan Studentized kemudian klik Continuar. Tombol Salvar Regresi Logistik. Tekan tombol Opções lalu centang Classificação parcelas, Hosmer-lemeshow bondade de ajuste, Casewise listagem Residuais dan pilih Outliers fora dan isi dengan angka 2, Correlação de estimativas, História de iterações, CI para exp B dan isi dengan 95.Opsi Regressar Logistik. Sedangkan nilai Máxima iteração biarkan tetap sebesar 20 dan nilai Classificação Classificação 4 0 Nilai ini disebut dengan o valor de cut probabilidade anterior atau yaitu peluang Suatu observasi untuk masuk ke dalam Salah satu kelompok sebelum karakteristik variabel penjelasnya diketahui Apabila Kita tidak mempunyai Informasi tambahan tentang dados Kita, maka bisa langsung menggunakan Nilai padrão yaitu 0,5 Jika tidak ada penelitian sebelumnya, digunakan dapat Classificação cutoff sebesar 0,5 Namun, jika ada penelitian lain yang telah Meneliti maka bisa dinaikkan classificação diturunkan cutoff sesuai hasil penelitian. Tombol Opções Regresi Logistik. Kemudian pada jendela utama, klik OK dan segera lihat Saída anda. Demikian cara melakukan Uji Regressar Logistik dengan SPSS menoggunakan metode simultaneat atau metode enter Untuk interprestasi hasil pengujian atau outputnya, Bisa anda baca pada artikel selanjutnya yaitu Entre em contato com o departamento de logística para o SPSS Para obter mais informações sobre o desempenho do sistema, clique no link abaixo e clique em OK. modelo sebelumnya dimana pada artikel dipaparkan regresi logistik digunakan untuk menggambarkan hubungan Antara variabel respon biner dengan satu atau beberapa buah variabel prediktor, kali ini saya akan memberikan tutorial singkat tentang bagaimana Cara modelo mengestimasi regresi logistik tersebut dengan menggunakan bantuan aplik Asi programa SPSS Dalam tutorial ini saya menggunakan SPSS versi 13 0, namun Anda dapat menggunakan versi lainnya dengan tampilan yang kurang lebih sama dengan versi yang saya gunakan Oke langsung saja kita beranjak pada contoh kasus. Misalkan seorang peneliti ingin mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi sebuah Perusahaan akan melakukan praktik perataan renda LABA suavização Faktor-faktor tersebut telah diidentifikasi sebanyak 3 faktor yang kemudian akan menjadi variabel prediktor, antara deitado ukuran Perusahaan LnTA profitabilitas Perusahaan RoA dan Perusahaan dívida Rasio DAR Ketiga variabel ini akan memprediksi praktik perataan LABA, variabel sehingga Respon di dalam modelo regressar logistik ini adalah variabel rendimento alisamento IS. Pertama-tama, buka Editor de Dados SPSS dan pada tab Variable Visualizar 1 buatlah 4 variabel dengan nama masing-masing LnTA, RoA, DAR dan IS Ubah nilai desimal variabel IS pada kolom Decimais 2 menjadi 0.Langkah selanjutnya, klik pada bagi baris IS dan ko Lom Valores 3, sehingga akan muncul jendela Valor Etiquetas Pada bagian ini kita definisikan kategori Renda Suavização IS dados berdasarkan dados yang kita miliki 4, categoria dimenção kata beri skor 1 dan kategori bukan perata kita beri skor 0 Maskkan skor 0 pada bagian Valor dan bukan perata pada bagian Etiqueta Valor lalu klik Adicionar Lakukan hal yang sama untuk kategori Perata Klik OK Perlu diperhatikan bahwa pendefinisian skor 1 dan 0 tidak Boleh terbalik, skor 1 untuk kategori peluang Sukses dan skor 0 untuk kategori peluang gagal. Klik pada guia Data View 5, lalu masukkan satu por satu dados penelitian sesuai variabel-variabel Yang bersangkutan 6.Sebagaimana terlihat pada gambar di ATAS, variabel LnTA, RoA dan DAR-Masing Masing Metrik dados bertipe, variabel sedangkan IS dados bertipe kategorik binary. Klik Análise de Regressão logística binário sehingga Muncul acã Jendela Regressão Logística Masukkan variabel LnTA, RoA dan DAR ke kolom Covariatos sedangkan variabel IS ke kolom Dependent Pada bagi um tidak Método empalidecendo terdapat 3 OPSI yang dapat digunakan, yakni Enter dan Stepwise Metode Stepwise Sendiri terbagi menjadi dua, yakni Atacante dan Backward Pada contoh kali ini kita gunakan metode Enter dimana Todos Cronometram variabel prediktor dimasukkan ke modelo dalam dan diestimasi secara bersama-sama Metode Stepwise Akan dibahas pada artikel lainnya. Masih pada jendela Regressão logística klik Opções lalu beri tanda lista de verificação pada bagian Classificação parcelas Hosmer-Lameshow goodnes-of-fit Correlações de estimativas Iteração história de CI para exp B Klik Continuar. Apabila pada variabel-variabel prediktor terdapat variabel Yang bertipe data kategorik, maka kita perlu mendefinisikannya dengan cara klik Categorizado lalu masukkan variabel prediditor bertipe dados kategorik tersebut ke kolom Categorical covariates klik Continuar Namun pada contoh kasus kali ini, seluruh variabel prediktor bertipe dados metrik. Klik OK maka akan muncul jendela SPSS Viewer yang Berisi saída hasil estimasi regresi lo Gistik. Hasil dan Interpretasi. Melalui kedua tabel Iteração História di atas kita dapat menghitung nilai -2 L 0 L 1 sebagai berikut. Dengan 0,05 dan grau de liberdade df k 3 dimana k adala jumlah variabel prediktor, didapat nilai p dari tabel distribusi Chikuadrat sebesar 7,815 Dikarenakan 21,992 7, 815 atau -2 L 0 L 1 p maka dapat disimpulkan bahwa secara bersama-sama simultan, ketiga variabel prediktor berpengaruh signifikan terhadap varibel Renda Suavização IS. SPSS tidak mengakomodir nilai R 0, adj koefisien determinasi yang ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Snell s R Quadrado merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran R pada regressão linear múltipla yang didasarkan pada teknik estimativa probabilidade dengan nilai m Aksimum kurang dari 1 satu sehingga sulit diinterpretasikan Ghozali, 2017 341 Lebih lanjut menurut Ghozali, Nagelkerke s R Quadrado merupakan modificando dann koefisien Cox dan Snell untuk memo bahwa nilainya bervariasi dari 0 nool sampai 1 satu Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox Snell s R Quadrado dengan nilai maksimumnya Nilai Nagelkerke s R Quadrado dapat diinterpretasikan seperti nilai R pada regressão linear múltipla. Melalui tabel Modelo Resumo di atas didapat nilai Nagelkerke s R Quadrado sebesar 0,055 Hal ini mengindikasikan bahwa variabilitas variabel dependen IS yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen LnTA, RoA dan DAR secara simultane adalah sebesar 5,5 sedangkan sisanya sebesar 94,5 dijelaskan oleh variabilitas variabel lain diluir ketiga variabel independen yang diteliti tersebut. Melalui tabel Variáveis ​​na Equação di atas dapat terlihat nilai taksiran koefisen regressi modelnya, sehingga didapatkan regressar modelo Logistik sebagai berikut. d Imana e adalah bilangan konstanta bernilai 2,71828 Hasil persamaan regresi logistik di atas tidak bisa langsung diinterpretasikan dari Nilai koefisiennya seperti dalam regresi linier biasa Interpretasi bisa dilakukan dengan melihat Nilai Exp B atau Nilai eksponen dari koefisien persamaan regresi Yang terbentuk Yamin Kurniawan, 2017 101 Interpretasi Dalam persaman regressar logistik harus dilakukan secar hati-hati ketika variabel prediktor yang dimasukkan ke dalam modelo memliki beberapa tipe data Untuk variabil prediktor pada contoh kasus ini, dimana ketiga variavel prediktor bertipe dados metria, nilai Exp B dapat diinterpretasikan jika variabel LnTA meningkat sebesar 1 satuan , Maka akan terdapat perubahan odds ratio sebesar 1,207 Demikiano juga halnya interpretasi pada variabel prediktor lainnya. Melalui persamaan modelo tersebut kita dapat melakukan prediksi renda alisamento IS berdasarkan nilai-nilai tertentu yang telah diketahui pada variabel LnTA, RoA dan DAR Misalkan diketahui nilai LnTA sebesar 20,51 RoA sebesar 6,67 dan DAR sebesar 0,62, Nilai-Nilai kemudian tersebut Kita substitusikan ke dalam persamaan modelo sebagai berikut. Seperti Yang telah didefinisikan sebelumnya bahwa skor 1 merupakan kategori Perata dan skor 0 merupakan kategori bukan Perata, Maka hasil prediksi di atas dapat dikategorikan sebagai perusahaan yang melakukan praktik perataan laba rendimento alisamento 0, 5, maka hasil prediksi dapat dikattorikan sebagai bukan perata. Masih melalui tabel Variáveis ​​na Equação nilai probabilitas p-valor significikansi parâmetro dapat dilihat pada kolom Sig, dimana p-valor yang lebih kecil dari taraf signifikansi yang telah ditetapkan 0,05 dapat diartikan bahwa Variavel prediktor, yang, bersangkutan, memiliki, pengaruh, yang, signifikan, terhadap, variavel, respon. Dapat diketahui, bahwa, secara, parsial, variabel LnTa berpengaruh signifikan terhadap IS 0,001 0,05, variável RoA tidak berpengaruh signifikan terhadap IS 0,068 0,05 dan variabel DAR tidak berpengaruh signifikan terhadap IS 0,067 0,05 Uji significa o parâmetro dapat pula dilakukan menggunakan nilai intervalos 95 Sebagai contoh nilai 95,0 CI para EXP B pada variabel LnTa adalah sebesar 1,077 Lower dan sebesar 1,353 Upper, maka dapat disimpulkan bahwa LnTA berpengaruh nyata terhadap IS Hal ini dikarenakan nilai 1 satu berada diluir retang interval konfidensi tersebut Sebaliknya, apabila nilai 1 saturan berada di dalam rentalang interval konfidensi, Maka variabel prediktor dapat dinyatakan tidak berpengaruh nyata terhadap variabel respon seperti terlihat pada hasil intervalo konfidensi variabel RoA dan DAR. Tabel Hosmer e Lemeshow Teste de atas digunakan untuk menguji kesesuaian modelo bondade de ajuste, atau dengan kata lain untuk menguji apakah modelo yang kita gunakan, Yaitu dengan menggunakan dua variabel independen LnTa, RoA da N DAR sudah sesuai dados dados empiris atau tidak Hipotesis nol pada pengujian ini adalah modelo gua cukup menjelaskan dados fit dengan kriteria uji tolak hipotesis nol jika nilai probabilitas lebih kecil atau sama dengan taraf signifikansi yang telah ditetapkan p 0,05 Berdasarkan tabel di atas didapat nilai Chi-quadrado sebesar 8,502 dengan nilai probabilitas sebesar 0,386 Dengan demikian hipotesis nol diterima 0,386 0,05, modelo de artinya modelo de tela para o ajuste de dados. Ghozali, Imam 2017 Aplikasi Multivariate dengan IBM SPSS 19, Edisi 5 Semarang Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Yamin, Sofyan Heri Kurniawan 2017 SPSS Completo Teknik Análise estatística Terlengkap dengan Software SPSS, Edisi 2 Jakarta Salemba Infotek.