Regresi Linear Published by admin on June 11, 2011 , 0 CommentRegresi Linear Regresilinearadalahalatstatistikyangdipergunakanuntukmengetahuipengaruhantarasatu atau beberapa variabel terhadap satu buah variabel. Variabel yang mempengaruhi sering disebut variabelbebas,variabelindependenatauvariabelpenjelas.Variabelyangdipengaruhisering disebut dengan variabel terikat atau variabel dependen. Secara umum regresi linear terdiri dari dua, yaitu regresi linear sederhana yaitu dengan satu buah variabelbebasdansatubuahvariabelterikat;danregresilinearbergandadenganbeberapa variabel bebas dan satu buah variabel terikat. Analisis regresi linear merupakan metode statistik yang paling jamak dipergunakan dalam penelitian-penelitian sosial, terutama penelitian ekonomi. Program komputer yang paling banyak digunakan adalah SPSS (Statistical Package For Service Solutions. Regresi Linear Sederhana Analisisregresilinearsederhanadipergunakanuntukmengetahuipengaruhantarasatubuah variabel bebas terhadap satu buah variabel terikat. Persamaan umumnya adalah: Y a b X. DenganYadalahvariabelterikatdanXadalahvariabelbebas.KoeIisienaadalahkonstanta (interceptyangmerupakantitikpotongantaragarisregresidengansumbuYpadakoordinat kartesius. Langkah penghitungan analisis regresi dengan menggunakan program SPSS adalah: Analyse ~ regression ~ linear. Pada jendela yang ada, klik variabel terikat lalu klik tanda panah pada kota dependent.Makavariabeltersebutakanmasukkekotaksebagaivariabeldependen.Lakukan dengancarayangsamauntukvariabelbebas(independent.LaluklikOKdanakanmuncul output SPSS. Interpretasi Output 1.KoeIisien determinasi KoeIisiendeterminasimencerminkanseberapabesarkemampuanvariabelbebasdalam menjelaskanvariansvariabelterikatnya.Mempunyainilaiantara01dimananilaiyang mendekati1berartisemakintinggikemampuanvariabelbebasdalammenjelaskanvarians variabel terikatnya. 2.Nilai t hitung dan signiIikansi Nilaithitung~ttabelberartiadapengaruhyangsigniIikanantaravariabelbebasterhadap variabelterikat,ataubisajugadengansigniIikansidibawah0,05untukpenelitiansosial,dan untuk penelitian bursa kadang-kadang digunakan toleransi sampai dengan 0,10. 3.Persamaan regresi Sebagaiilustrasivariabelbebas:Biayapromosidanvariabelterikat:ProIitabilitas(dalamjuta rupiah dan hasil analisisnya Y 1,2 0,55 X. Berarti interpretasinya: 1.Jikabesarnyabiayapromosimeningkatsebesar1jutarupiah,makaproIitabilitas meningkat sebesar 0,55 juta rupiah. 2.Jika biaya promosi bernilai nol, maka proIitabilitas akan bernilai 1,2 juta rupiah. Interpretasi terhadap nilai intercept (dalam contoh ini 1,2 juta harus hati-hati dan sesuai dengan rancangan penelitian. Jika penelitian menggunakan angket dengan skala likert antara 1 sampai 5, makainterpretasidiatastidakbolehdilakukankarenavariabelXtidakmungkinbernilainol. Interpretasidenganskalalikerttersebutsebaiknyamenggunakannilai standardi:edcoefficient sehingga tidak ada konstanta karena nilainya telah distandarkan. Contoh: Pengaruh antara kepuasan (X terhadap kinerja (Y dengan skala likert antara 1 sampai dengan5.Hasiloutputyangdigunakanadalah standardi:edcoefficientssehinggaY0,21X dan diinterpretasikan bahwa peningkatan kepuasan kerja akan diikuti dengan peningkatan kinerja ataupenurunankepuasankerjajugaakandiikutidenganpenurunankinerja.Peningkatan kepuasankerjadalamsatusatuanunitakandiikutidenganpeningkatankinerjasebesar0,21 (21. Regresi Linear Berganda Analisis regresi linear berganda sebenarnya sama dengan analisis regresi linear sederhana, hanya variabel bebasnya lebih dari satu buah. Persamaan umumnya adalah: Y a b1 X1 b2 X2 .. bn Xn. DenganYadalahvariabelbebas,danXadalahvariabel-variabelbebas,aadalahkonstanta (intersept dan b adalah koeIisien regresi pada masing-masing variabel bebas. InterpretasiterhadappersamaanjugarelatiIsama,sebagaiilustrasi,pengaruhantaramotivasi (X1,kompensasi(X2dankepemimpinan(X3terhadapkepuasankerja(Ymenghasilkan persamaan sebagai berikut: Y 0,235 0,21 X1 0,32 X2 0,12 X3 1.Jikavariabelmotivasimeningkatdenganasumsivariabelkompensasidankepemimpinan tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat 2.Jikavariabelkompensasimeningkat,denganasumsivariabelmotivasidankepemimpinan tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat. 3.Jikavariabelkepemimpinanmeningkat,denganasumsivariabelmotivasidankompensasi tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat. Interpretasiterhadapkonstanta(0,235jugaharusdilakukansecarahati-hati.Jikapengukuran variabeldenganmenggunakanskalaLikertantara1sampaidengan5makatidakboleh diinterpretasikanbahwajikavariabelmotivasi,kompensasidankepemimpinanbernilainol, sebagaiketigavariabeltersebuttidakmungkinbernilainolkarenaSkalaLikertterendahyang digunakan adalah 1. Analisis regresi linear berganda memerlukan pengujian secara serempak dengan menggunakan F hitung.SigniIikansiditentukandenganmembandingkanFhitungdenganFtabelataumelihat signiIikansipadaoutputSPSS.Dalambeberapakasusdapatterjadibahwasecarasimultan (serempakbeberapavariabelmempunyaipengaruhyangsigniIikan,tetapisecaraparsialtidak. Sebagaiilustrasi:seorangpenjahattakutterhadappolisiyangmembawapistol(diasumsikan polisisdanpistolsecaraserempakmembuattakutpenjahat.Akantetapisecaraparsial,pistol tidakmembuattakutseorangpenjahat.Contohlain:airpanas,kopidangulamenimbulkan kenikmatan, tetapi secara parsial, kopi saja belum tentu menimbulkan kenikmatan. Penggunaanmetodeanalisisregresilinearbergandamemerlukanasumsiklasikyangsecara statistikharusdipenuhi.Asumsiklasiktersebutmeliputiasumsinormalitas,multikolinearitas, autokorelasi, heteroskedastisitas dan asumsi linearitas (akan dibahas belakangan. Langkah-langkahyanglazimdipergunakandalamanalisisregresilinearbergandaadalah1 koeIisiendeterminasi;2UjiFdan3ujit.Persamaanregresisebaiknyadilakukandiakhir analisiskarenainterpretasiterhadappersamaanregresiakanlebihakuratjikatelahdiketahui signiIikansinya.KoeIisiendeterminasisebaiknyamenggunakan adfustedRSquaredanjika bernilai negatiI maka uji F dan uji t tidak dapat dilakukan. !ertanyaan-pertanyaan yang sering muncul 1.Dalam uji regresi sederhana apakah perlumenginterpretasikannilaiF hitung?UjiF adalah uji kelayakanmodel (goodness of fit yangharusdilakukan dalam analisis regresilinear. Untuk analisisregresilinearsederhanaUjiFbolehdipergunakanatautidak,karenaujiFakansama hasilnya dengan uji t. 2.Kapanmenggunakanujiduaarahdankapanmenggunakanujiduaarah?Penentuanarah adalah berdasarkan masalah penelitian, tujuan penelitian dan perumusan hipotesis. Jika hipotesis sudah menentukan arahnya, maka sebaiknya digunakan uji satu arah, tetapi jika hipotesis belum menentukanarah,makasebaiknyamenggunakanujiduaarah.Penentuanarahpadahipotesis berdasarkantinjauanliteratur.Contohhipotesisduaarah:Terdapatpengaruhantarakepuasan terhadap kinerja. Contoh hipotesis satu arah: Terdapat pengaruh positiI antara kepuasan terhadap kinerja. Nilai t tabel juga berbeda antara satu arah dan dua arah. Jika menggunakan signiIikansi, maka signiIikansi hasil output dibagi dua terlebih dahulu, baru dibandingkan dengan 5. 3.Apa bedanya korelasi dengan regresi? Korelasiadalahhubungandanregresiadalahpengaruh.Korelasibisaberlakubolak-balik, sebagai contoh A berhubungan dengan B demikian juga B berhubungan dengan A. Untuk regresi tidak bisa dibalik, artinya A berpengaruh terhadap B, tetapi tidak boleh dikatakan B berpengaruh terhadapA.Dalamkehidupansehari-harikeduaistilahitu(hubungandanpengaruhsering dipergunakan secara rancu, tetapi dalam ilmu statistik sangat berbeda. A berhubungan dengan B belum tentu A berpengaruh terhadap B. Tetapi jika A berpengaruh terhadap B maka pasti A juga berhubungandenganB.(Dalamanalisislanjutsebenarnyajugaadapengaruhyangbolak-balik yangdisebutdengan recursive,yangtidakdapatdianalisisdengananalisisregresitetapi menggunakan structural equation modelling. &i Asumsi KlasikUjiasumsiklasikadalahpersyaratanstatistikyangharusdipenuhipadaanalisisregresilinear berganda yang berbasis ordinary least square (OLS. Jadi analisis regresi yang tidak berdasarkan OLS tidak memerlukan persyaratan asumsi klasik, misalnya regresi logistik atau regresi ordinal. Demikianjugatidaksemuaujiasumsiklasikharusdilakukanpadaanalisisregresilinear, misalnyaujimultikolinearitastidakdapatdipergunakanpadaanalisisregresilinearsederhana dan uji autokorelasi tidak perlu diterapkan pada data cross sectional. Ujiasumsiklasikjugatidakperludilakukanuntukanalisisregresilinearyangbertujuanuntuk menghitungnilaipadavariabeltertentu.Misalnyanilaireturnsahamyangdihitungdengan marketmodel, ataumarket adjustedmodel. Perhitungannilaireturnyang diharapkan dilakukan dengan persamaan regresi, tetapi tidak perlu diuji asumsi klasik. Setidaknyaadalimaujiasumsiklasik,yaituujimultikolinearitas,ujiheteroskedastisitas,uji normalitas, ujiautokorelasi dan ujilinearitas. Tidak ada ketentuanyang pasti tentang urutan uji manaduluyangharusdipenuhi.Analisisdapatdilakukantergantungpadadatayangada. Sebagai contoh, dilakukan analisis terhadap semua uji asumsi klasik, lalu dilihat mana yang tidak memenuhi persyaratan. Kemudian dilakukan perbaikan pada uji tersebut, dan setelah memenuhi persyaratan,dilakukanpengujianpadaujiyanglain. 1. Uji Normalitas Uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilairesidual terdistribusi normal atau tidak. Model regresiyangbaikadalahmemilikinilairesidualyangterdistribusinormal.Jadiujinormalitas bukandilakukanpadamasing-masingvariabeltetapipadanilairesidualnya.Seringterjadi kesalahanyangjamakyaitubahwaujinormalitasdilakukanpadamasing-masingvariabel.Hal ini tidak dilarang tetapi model regresi memerlukan normalitas pada nilai residualnya bukan pada masing-masing variabel penelitian. Pengertian normal secara sederhana dapat dianalogikan dengan sebuah kelas. Dalam kelas siswa yangbodohsekalidanpandaisekalijumlahnyahanyasedikitdansebagianbesarberadapada kategori sedang atau rata-rata. Jika kelas tersebut bodoh semua maka tidak normal, atau sekolah luar biasa. Dan sebaliknya jika suatu kelas banyak yang pandai maka kelas tersebut tidak normal ataumerupakankelasunggulan.Pengamatandatayangnormalakanmemberikannilaiekstrim rendahdanekstrimtinggiyangsedikitdankebanyakanmengumpulditengah.Demikianjuga nilai rata-rata, modus dan median relatiI dekat. Ujinormalitasdapatdilakukandenganujihistogram,ujinormalPPlot,ujiChiSquare, Skewness danKurtosis atau ujiKolmogorov Smirnov. Tidak adametode yang palingbaik atau palingtepat.TipsnyaadalahbahwapengujiandenganmetodegraIikseringmenimbulkan perbedaan persepsi di antara beberapa pengamat, sehingga penggunaan uji normalitas dengan uji statistikbebasdarikeragu-raguan,meskipuntidakadajaminanbahwapengujiandenganuji statistik lebih baik dari pada pengujian dengan metode graIik. Jikaresidualtidaknormaltetapidekatdengannilaikritis(misalnyasigniIikansiKolmogorov Smirnovsebesar0,049makadapatdicobadenganmetodelainyangmungkinmemberikan justiIikasinormal.Tetapijikajauhdarinilainormal,makadapatdilakukanbeberapalangkah yaitu:melakukantransIormasidata,melakukantrimmingdataoutliersataumenambahdata observasi.TransIormasidapatdilakukankedalambentukLogaritmanatural,akarkuadrat, inverse, atau bentuk yang lain tergantung dari bentuk kurva normalnya, apakah condong ke kiri, ke kanan, mengumpul di tengah atau menyebar ke samping kanan dan kiri. 2. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabel-variabelbebasnya,makahubunganantaravariabelbebasterhadapvariabelterikatnya menjaditerganggu.Sebagaiilustrasi,adalahmodelregresidenganvariabelbebasnyamotivasi, kepemimpinandankepuasankerjadenganvariabelterikatnyaadalahkinerja.Logika sederhananyaadalahbahwamodeltersebutuntukmencaripengaruhantaramotivasi, kepemimpinandankepuasankerjaterhadapkinerja.Jaditidakbolehadakorelasiyangtinggi antaramotivasidengankepemimpinan,motivasidengankepuasankerjaatauantara kepemimpinan dengan kepuasan kerja. Alat statistik yang sering dipergunakan untuk menguji gangguan multikolinearitas adalah dengan varianceinIlationIactor(VIF,korelasipearsonantaravariabel-variabelbebas,ataudengan melihat eigenvalues dan condition index (CI. Beberapa alternatiI cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas adalah sebagai berikut: 1.Menggantiataumengeluarkanvariabelyangmempunyaikorelasiyangtinggi. 2. Menambah jumlah observasi. 3. MentransIormasikan data ke dalam bentuk lain, misalnya logaritma natural, akar kuadrat atau bentuk Iirst diIIerence delta. 4.Dalamtingkatlanjutdapatdigunakanmetoderegresibayessianyangmasihjarangsekali digunakan. 3. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu ke pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas. Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatter plot dengan memplotkan nilai ZPRED(nilaiprediksidenganSRESID(nilairesidualnya.Modelyangbaikdidapatkanjika tidakterdapatpolatertentupadagraIik,sepertimengumpulditengah,menyempitkemudian melebaratausebaliknyamelebarkemudianmenyempit.Ujistatistikyangdapatdigunakan adalah uji Glejser, uji Park atau uji White. BeberapaalternatiIsolusijikamodelmenyalahiasumsiheteroskedastisitasadalahdengan mentransIormasikankedalambentuklogaritma,yanghanyadapatdilakukanjikasemuadata bernilaipositiI.Ataudapatjugadilakukandenganmembagisemuavariabeldenganvariabel yangmengalamigangguanheteroskedastisitas. 4. Uji Autokorelasi Ujiautokorelasiadalahuntukmelihatapakahterjadikorelasiantarasuatuperiodetdengan periode sebelumnya (t -1. Secara sederhana adalah bahwa analisis regresi adalah untuk melihat pengaruhantaravariabelbebasterhadapvariabelterikat,jaditidakbolehadakorelasiantara observasidengandataobservasisebelumnya.Sebagaicontohadalahpengaruhantaratingkat inIlasibulananterhadapnilaitukarrupiahterhadapdollar.DatatingkatinIlasipadabulan tertentu,katakanlahbulanFebruari,akandipengaruhiolehtingkatinIlasibulanJanuari.Berarti terdapat gangguan autokorelasi pada model tersebut. Contoh lain, pengeluaran rutin dalam suatu rumahtangga.KetikapadabulanJanuarisuatukeluargamengeluarkanbelanjabulananyang relatiItinggi,makatanpaadapengaruhdariapapun,pengeluaranpadabulanFebruariakan rendah. Uji autokorelasi hanya dilakukan pada data time series (runtut waktu dan tidak perlu dilakukan padadatacrosssectionsepertipadakuesionerdimanapengukuransemuavariabeldilakukan secaraserempakpadasaatyangbersamaan.ModelregresipadapenelitiandiBursaEIek Indonesia di mana periodenya lebih dari satu tahun biasanya memerlukan uji autokorelasi. Beberapa uji statistikyang sering dipergunakan adalah uji Durbin-Watson, uji dengan Run Test danjikadataobservasidiatas100datasebaiknyamenggunakanujiLagrangeMultiplier. BeberapacarauntukmenanggulangimasalahautokorelasiadalahdenganmentransIormasikan dataataubisajugadenganmengubahmodelregresikedalambentukpersamaanbedaumum (generalized diIIerence equation. Selainitujugadapat dilakukan denganmemasukkanvariabel lagdarivariabelterikatnyamenjadisalahsatuvariabelbebas,sehinggadataobservasimenjadi berkurang1 5. Uji Linearitas Ujilinearitasdipergunakanuntukmelihatapakahmodelyangdibangunmempunyaihubungan linearatautidak.Ujiinijarangdigunakanpadaberbagaipenelitian,karenabiasanyamodel dibentukberdasarkantelaahteoretisbahwahubunganantaravariabelbebasdenganvariabel terikatnya adalah linear. Hubungan antar variabel yang secara teori bukan merupakan hubungan linear sebenarnya sudah tidak dapat dianalisis dengan regresi linear, misalnya masalah elastisitas. Jikaadahubunganantaraduavariabelyangbelumdiketahuiapakahlinearatautidak,uji linearitas tidak dapat digunakan untuk memberikan adjustment bahwa hubungan tersebut bersiIat linearatautidak.UjilinearitasdigunakanuntukmengkonIirmasikanapakahsiIatlinearantara duavariabelyangdiidentiIikasikansecarateorisesuaiatautidakdenganhasilobservasiyang ada.UjilinearitasdapatmenggunakanujiDurbin-Watson,RamseyTestatauujiLagrange Multiplier. Regresi Linear dengan Variabel Moderating Variabel moderating adalah variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara satu variabeldenganvariabellain.Sebagaicontoh:seorangsuamimenyayangiistrinya.Dengan hadirnyaseoranganak,makarasasayangtersebutbertambah.Berartivariabelanakmerupakan moderating antara rasa saya suami terhadap istri. Contoh lain: kompensasi memperkuat pengaruh antarakepuasankerjaterhadapkinerja.Artinyakepuasankerjaberpengaruhterhadapkinerja, danadanyakompensasiyangtinggimakapengaruhantarakepuasankerjaterhadapkinerja menjadi lebih meningkat. Dalam hal ini, kompensasi bisa saja berpengaruh terhadap kinerja bisa saja tidak. Metode analisis regresi linear dengan variabel moderating: 1. Multiple Regression Analysis (MRA Metodeinidilakukandenganmenambahkanvariabelperkalianantaravariabelbebasdengan variabel moderatingnya, sehingga persamaan umumnya adalah sebagai berikut: Y a b1 X1 b2 X2 b3 X1 X2 dengan Y adalah kinerja, X1 adalah kepuasan kerja, X2 kompensasi dan X1 X2adalahperkalianantarakepuasankerjadengankompensasi.Hipotesismoderatingditerima jikavariabelX1X2mempunyaipengaruhsigniIikanterhadapY,tidaktergantungapakahX1 danX2mempunyaipengaruhterhadapYatautidak.Modelinibiasanyamenyalahiasumsi multikolinearitasatauadanyakorelasiyangtinggiantaravariabelbebasdalammodelregresi, sehinggamenyalahiasumsiklasik.HampirtidakadamodelMRAyangterbebasdarimasalah multikolinearitas, sehingga sebenarnya model ini tidak disarankan untuk dipergunakan. 2. Absolut residual Model ini mirip dengan MRA, tetapi variabel moderating didekati dengan selisih mutlak (absolut residual antara variabel bebas dengan variabel moderatingnya. Penerimaan hipotesis juga sama, danmodelinimasih riskan terhadap gangguanmultikolinearitasmeskipun risikoitulebih kecil dari pada dengan metode MRA 3. Residual ModelinimenggunakankonseplackoIIityaituhipotesismoderatingditerimaterjadijika terdapatketidakcocokandarideviasihubunganlinearantaravariabelindependen.Langkahnya adalahdenganmeregresikanantarakepuasankerjaterhadapkompensasidandihitungnilai residualnya.PadaprogramSPSSdenganklikSavepadaregreesion,laluklikpada usntandardizedresidual.Nilairesidualkemudiandiambilnilaiabsolutnyalaludiregresikan antara kinerja terhadap absolut residual. Hipotesis moderating diterima jika nilai t hitung adalah negatiIdansigniIikan.Modeliniterbebasdarigangguanmultikolinearitaskarenahanya menggunakan satu variabel bebas. Pertanyaan-pertanyaan yang sering muncul: 1. Ada model regresi moderating dengan MRA tetapi output memenuhi uji multikolinearitas? HampirtidakadamodelmoderatingdenganMRAyangterbebasdarigangguan multikolinearitas.Banyakoutputpadaskripsiyangdimanipulasiagartampaknyamemenuhi asumsi multikolinearitas padahal sebenarnya tidak. Hal ini banyak terjadi di mana (maaI dosen tidak terlalumenguasaistatistiksecarabaik. Penulis sendiribelum pernahmelihat tabulasi data yang memenuhi model moderating dengan metode MRA. 2. Bagaimana model regresi moderating dengan dua buah variabel bebas? Model dengan MRA menjadi Y a b1 X1 b2 X2 b3 X3 b4 X1 X2 b5 X1 X3 b6 X2 X3bbX1X2X3dimanaX3adalahvariabelmoderating(hehe.jadipanjangbangetkan. HipotesisditerimajikaX1X2X3signiIikan,tetapihampirpastimodelinimenyalahiasumsi multikolinearitas. Sebaiknya digunakan model residual dengan lack oI Iit. 3. Bagaimana merancang model regresi dengan moderating pada penelitian? Modelmoderatingditentukandengantinjauanteoretis,sehinggaanalisisdenganmoderating hanyamengkonIirmasisajateoritersebutapakahcocokdenganmodelempiris.Tidakboleh menggunakan alat statistik moderating untuk mengidentiIikasikan bahwa variabel itu merupakan variabel moderating. Regresi Linear dengan Variabel Intervening Variabelinterveningadalahvariabelantaraatauvariabelmediating.Modelregresidengan variabel intervening merupakan hubungan bertingkat sehingga jika dengan analisis regresi harus menggunakananalisisjalur(pathanalysisataudisarankanmenggunakanmetodestructural equationmodelling(SEM.MetodeSEMakandibahasbelakangandenganmenggunakan Program AMOS atau LISREL Regresi dengan variabel intervening dipergunakan untuk melihat pengaruh tidak langsung antara satuvariabelterhadapvariabelyanglain.Sebagaicontoh:GayaEvaluasiAtasan(GEA mempunyaipengaruhterhadapKinerjaManajerial(KMmelaluiTekananKerja(TK.GEA mempunyaipengaruhlangsungterhadapKMtetapijugabisamempunyaipengaruhtidak langsung terhadap KM melalui TK. GEA diinterpretasikan mempunyai pengaruh tidak langsung terhadap KM melalui TK jika pengaruh GEA terhadap TK signiIikan dan pengaruh TK terhadap KMjugasigniIikan.Dalamsuatukasusbisasajavariabelmempunyaipengaruhlangsung terhadap suatu variabel dan pengaruh tidak langsung terhadap variabel tersebut melalui variabel yang lain. Koefisien Determinasi Berganda Dan !arsial 1. Koefisien Determinasi Berganda

SeandainyakitainginmenghitungnilaivariansipadahimpunanvariabletakbebasY1,.,Yn yangberkorespondensidengannilaiX1,.,Xn.Perhitunganstastistikyangbiasanyadigunakan untukmenghitungnilaitersebutadalah.VariasinilaiYi didapatdari2Iaktor.Pertamakarena perbedaannilaiinputXidanyangkeduakarenawalaupuntidakadanilaiyangberbeda dimasukkan dalam account, tetap saja variabel Yi mempunyai variansi sebesar o2mengakibatkan persamaan tersebut tidak sama. Berapabanyakvariasipadavariabeltidakbebaskarenanilaiinputyangberbeda,danberapa yangdibutuhkanuntukvariansiyangmelekatpadavariabeltidakbebasmeskipunnilaiinput dimasukkandalamaccount.Noterumusiniuntukmenghitungsisavariansipadavariabletidak bebaskarenainputyangberbedadimasukkandalamaccount.Sehingga,merepresaentasikan jumlahvariasipadavariabletidakbebasyangdidapatkarenaperbedaannilaiinput,sehingga R2dideIinisikan: untuk merepresentasikan proporsi dari variansi yang dihasilkan dari nilai input yang berbeda. R2 disebut koeIisien determinasi. NilaikoeIisiendeterminasiakanberkisardari0dan1,nilaiinimengidikasikanbesartidaknya pengaruh dari suatu nilai input. MisalbentukpersamaanyangkitagunakanadalahYb0 b1X1b2X2.Untukkeperluan ilustrasi ditulis sebagai berikut Yi by.12 by1.2X1i by2.1X2i. Dengan besar sehingga. ry1 koeIisien korelasi sederhana antara Y dan X1 ry2 koeIisien korelasi sederhana antara Y dan X2 r12 koeIisien korelasi sederhana antara X1 dan X2 adalahkoIisienkorelasibergandaantaraYdenganX2 danX1,digunakanuntukmengukur besarnyakontribusivariasiX2 danX1 terhadapvariasiYpadapersamaantersebut.r2disebut koeIisiendeterminasisederhana,biasannyadigunakanuntukmenghitungbesarnyakontribusi variasi X terhadap variasi Y. Keduanya digunakan untuk menentukan apakah garis regresi linier sederhana Y terhadap X dan garis regresi linier berganda Y terhadap X2dan X1sudah cocok atau tepat untuk digunakan sebagai pendekatan atassuatu hubunganlinier antarvariabelberdasarkan hasilobservasi.Makinbesarnilair2dan,berartisemakintepatsuatugarislinierdigunakan sebagai suatu pendekatan. 1. Koefisien Korelasi !arsialry1.2 koeIisienkorelasiparsialantaraYdanX1,keduanyasudahbebasdaripengaruhX2 (X2 konstan ry2.1 koeIisienkorelasiparsialantaraYdanX2,keduanyasudahbebasdaripengaruhX1 (X1 konstan Untuk menghitung keduannya, terlebih dahulu hitung pengaruh linier dari X2 terhadap Y dan X1. Regresi linier sederhana Y terhadap X2 : Yi by2 by2X2i ei atau yi by2x2i ei , Regresi linier sederhana Xi terhadap X2 : X1i b12 b12X2i fi atau. x1i b12x2i fi a KoeIisienkorelasiparsialantaraYdanX1, apabilaX2 konstant,merupakankoeIisienkorelasi sederhana antara ei danfi yaitu sebagai berikut: Ingat, untuk hubungan dua variable Y dan X, Yi bxi ei a

Dan untuk penyebut (b: Sehingga, rumus ry1.2 menjadi sebagai berikut:

Incoming search terms: O cara mengetahui multikolinieritas pada model regresi O cara uji asumsi klasik dengan spss O pengertian uji test run dan contoh kasus O penelitian regresi O regresi liniar O cara mengatasi autokolerasi pada output SPSS O nilai residual regresi adalah O regresi dua variabel O regresi linier O rumus uji t dalam regresi linier berganda OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOGet Shareaholic Ior FireIox iledin:IlmuPengetahuanTags: ;langkah-langkahpenelitianmenggunakanregresilinier berganda,'pengertianlinieritasdalammatematika',"apaartinyatdalamregresi","interpretasit statistikeviews,"jenisregresibergandauntukvariabelintervening","membuatgraIikregresi linier dengan 4 variabel", "regresi bertingkat" dgn spss, "regresi linear berganda adalah", 1. I tes 2.korelasidanregresilinearberganda.,11asumsi-asumsiregresilinearklasik,2variabeldan modelyanglinear,2.apasajakahsyaratmelakukananalisisdatadenganregresilinier,a merupakan konstanta atau intercept maksunya, ada, adjusted r square ada interpretasi, adjusted r squared cara membaca, akan, alasan regresi logistik uji asumsi tidak, alternatiI transIormasi nilai negatiI junaidi, analisa Iungsi biaya menggunakan spss, analisa mendeteksi penyakit autokorelasi dalam spss, analisa regresi ganda exel, analisa regresi linear berganda pelatihan perawat, analisa regresimenghasilkanmodellogaritmadenganspss,analisaregresivariabeldummydgexel, analisis data dengan 2 variabel bebas dan satu variabel terikat, analisis dengan regresi linier cross section, analisisjalur dengan duavariabelmoderator, analisisjalur dengan regresilinear ganda, analisisjalurtidakadaujiasumsiklasik,analisiskorelasispss,analisislinearbergandadata logaritma, analisis linier regresi berganda, signiIikansi, analisis regresi berganda, analisis regresi berganda apabila konstanta negatiI, analisis regresi berganda dengan dua variabel independen di spss, analisis regresi berganda pada penelitian menggunakan spss, analisis regresi dengan model moderating., analisis regresi denganvariabelintervening, analisis regresi ganda ekonomiislam, analisis regresi liner, analisis regresi linier berganda dengan sem, analisis regresi linier berganda standardizedcoeIIicients,analisisregresiliniermenggunakanspss,analisisregresilinier sederhanaspss,analisisregresiliniersederhanaspsskuesioner,analisisregresisederhana Iakultaspertanian,analisisregresisederhanaskalalikert,analisis-korelasi-Iaktor-regresi-sem, analyze langkah spss kartesius, anava regresi linear berganda, antara, apa arti dari residual dalam korelasi, apa arti konstanta negatiI, apa arti regresi dalam program spss, apa itu absolut residual dalam statistik, apa itu nilai residual dalam regresi, apa itu regresi linear, ada linear berganda dan linear sederhana, apa itu residual dalam statistik, apa perlu uji regresi sederhana untuk 3 variabel, apayangdimaksuddengankoeIisiendeterminasidananalisisregresi,apayangdimaksud interceptpadaregresi,apaygdimaksudujilinearitaspadapersamaanregresi,apakahada pengaruh regresisederhana dengan autokorelasi, apakah analisisjalur danlinear berganda sama ?, apakah metode regresi linier sederhana memerlukan uji normalitas data dan uji asumsi klasik, aplikasipenggunaanspssdibidangregresi,aplikasiperhitungananalisaregresipadajurnal penelitian, aplikasi regresi berganda pada spss, aplikasi regresi linier jurnal, aplikasi spps dalam perhitungan linear sederhana, aplikasi transIormasi data tidak normal regresi ganda spss, aplikasi ujiIdanujitdenganspss12,artiadanbpadapersamaanyabxdalamregresilinear,artia sebagai kostanta dalam rumus regresi, arti atau makna nilai konstanta negatiI, arti dari logaritma natural dalam regresi, arti dari nilai r square pada spss, arti dari r dalam tabel spss, arti konstanta negatiI dalam regresilinierberganda, arti konstanta negatiI pad regresiberganda, arti konstanta pada uji analisis regresi, arti kostanta dalam rumus regresi, arti negatiI dalam analisis regresi, arti nilaikonstantadalamregresisederhana,artinilaikonstantanegativepadaregresi,artinilai negatiIpadakoeIisienkonstanta,artinilaitminus,artinilait-hitungyangbernilainegatiI,arti regresi,artiresidualpadatabelcoeIIicient,artirumusepadaanalisisregresiberganda,artiuji regresi tanpa uji asumsi dlm spss, arti variabel lag, artikel inIlasi dengan metode regresi statistik typepdI,asaspenggunaanspssIorwindowsterakhir,asumsiklasikekonometrikjelaskan, asumsi klasik regresi sederhana, asumsi klasikstatistik untuk analisis regresi sederhana, asumsi regresilinier,asumsi-asumsilinearklasik,asumsi-asumsiyangdigunakandalamaplikasialat analisismultipleregresi,autokorelasi,autokorelasiregresiliniersederhana,bagaimana caramelakukaninterpretasi pada output hasil regresibergandaantara variabelharga,bagaimana caramenggunakanregresilinierbergandadengan2variabeldependent,bagaimanacaranya menghilangkanmultikolinearitas dalam regresilinear ganda denganmenggunakanIirst diIIeren dandatatimeseries,bagaimanajikahasillogaritmanaturalnegatiImenghilang,bagaimanajika pada uji parsial terdapat variabel yang minus, bagaimana jika variabel bebas dan terikat memiliki satuan berbeda, bagaimana kalau regresinya terdapat konstantanyaminus, bagaimanamengatasi masalahautokorelasi,bagaimanamenghitungnilaivariabeldependenpadaanalisisregresi, bagaimanamenginputdatasatuanrupiahkedalamspss,Bebas,beberapamodelpersamaan regresidanjelaskangraIiknya(garispersamaan,bedakoeIisiendeterminasibergandadengan parsial,bedaolsdenganregresiberganda,bedaregresiliniersederhanadanberganda,beda variabeltunggaldenganvariabelgandadalampenelitianpendidikan,bedanyaregresilinier, bentukrumusregresilinearsederhanaujit,berapaumumnilaikonstantapadarumusregresi sederhana,bilamanahasilregresiujitidaksigniIikantidakperludimasukkankepersamaan regresi,bisagapenelitianmenggunakanvariabelbebassaja,blog, cache:e3cgagpbwhcj:www.peutuah.com/ilmu-pengetahuan-2/regresi-linear.html"regresi2 variabel",cache:wlot2xy1ajij:www.peutuah.com/uncategorized/makalah-manajemen-perencanaan.htmlperencanaanstrategikdanoperasional, cache:wqwp4hx9aioj:www.peutuah.com/regresi-linear/metodeanalisisdataregresilinear menggunakanskalalikert,caramenghitungpengaruhmasing-masingvariabelbebasterhadap variabelterikat,caraagarregresisigniIikan,caraanalisaregresilinierbergandatabelspss17, caraanalisisdatanormalitasspss,caraanalisisdata regresibergandadenganspss,caraanalisis korelasibergandapadaspss,caraanalisisvariabelinterveningdenganspss,carabacahasil persamaanyabx,carabacahasilruntestspss,carabacaoutputspssregresiordinallogistik, caracepatmenghitungpengaruhvariabelpenelitiandenganrumusujipark,caracepat menghitungpengaruhvariabel-variabelpenelitian,caradancontohperhitunganvariabel moderasi dalam spss, cara input analisis linear spss, cara input data spss regresi skala likert, cara input variabel dependen yang terdapat sub variabel pada analisis spss, cara interpretasi dari nilai-nilaioutputanalisisregresispss,caralagrangemultiplierpadaspss,caralognatural3variabel beda,caralogaritmadatanegatiIspss,caralogaritmanaturalbergandaspss,caramelakukan analisis regresilinear, caramelakukan uji park denganspss 17, caramelihat hasil regresilinear sederhanadenganspss,caramemasukandatainIlasidalamspss,caramemasukandatakespss time series, cara memasukan data spss 12 dg analisis regresi bidang kesehatan, cara memasukkan nilairesidualpadaujiasumsiklasikdispss,caramembacaautokolerasi,caramembaca autokorelasipadadataspss,caramembacaautokorelasiregresi,caramembacagraIik autokorelasi,caramembacagraIikautokorelasiparsial,caramembacagraIikregresi,cara membacagraIikregresidispss,caramembacahasilanalisisregresidarispss,caramembaca hasilkoeIisiendeterminasi(rsquare,caramembacahasiloutputujiregresilinearsederhana menggunakanspss,caramembacahasilpersamaanregresisederhanaeviews,caramembaca hasil regresi berganda menggunakan spss16, cara membaca hasil regresi dengan asumsi variabel laintetap,caramembacahasilregresilinearbergandapadahasilspss17,caramembacahasil regresilineardenganspss,caramembacahasilregresipadaspss,caramembacahasilregresi skalalikerts,caramembacahasilspssregression,caramembacahasilujimultikolinieritas menggunakanspss,caramembacainterceptminus,caramembacaoutputhasilanalisisregresi linearberganda,caramembacaoutputmultiplelinierregression,caramembacaoutputspss16 analisis path, cara membaca output spss penelitian pertanian, cara membaca output tabel analisis regresi ganda dan menentukan persamaannya, cara membaca output uji heteroskedastisitas pada spss16,caramembacaperbandinganrkuadrat,caramembacapersamaananalisisregresi,cara membacapersamaanpadaregresiliniersederhana?,caramembacapersamaanregresiberganda dengankonstanta(interceptnegatiI,caramembacapersamaanregresilinear,caramembacar squareujiregresi,caramembacaregresilineartabelcoeIIicients,caramembacaregresilinier berganda pada spss, cara membaca regresi linier sederhana,dengan program spss, cara membaca regresipadaspss,caramembacathitung,caramembacatabelstatistikresidual,caramembaca tingkatsigniIikansidalamspss,caramembacaujitdengan3variabelbebasdan1variabel terikat,caramembacaujitpadaregresiliniersederhana,caramembacayabxpadaregresi linier, cara membedakan penyakit dalam regresi model, cara membetulkan data yang tidak valid di spss, cara membuat diagram kartesius dengan spss, cara membuat garis normal p-p plot regresi linierspss,caramembuatgraIikanalisisregresibergandadispss,caramembuatgraIikdispss 17,caramembuatgraIikdispss17untukujiasumsiklasik,caramembuatgraIikregresilinier denganspss,caramembuatgraIikscatterplotregresibergandadiprogramspss17,cara membuatgraIikujiautokorelasidurbinwatsondenganspss,caramembuatgraIikuji autokorelasipadaspss,caramembuatkoeIisiendeterminasispss16,caramembuatkurvapada spss, cara membuat persamaan menggunakan regresi linear pada spss, cara membuat persamaan regresi linier berganda spss statistik, cara membuat regresi linier spss 16, cara memperbaiki nilai adjustedrsquarenegatiI,caramencariadanbdalamrumuslinier,caramencarikoeIisien determinasi persamaan garis, cara mencari nilai koeIisien, cara mencari normalitas, cara mencari normalitasdalamregresibergandaspss,caramencariregresi2variabel,caramencariuji determinan, cara mencari uji normalitas, cara mencari uji normalitas spss 16, cara mencari varian variabel dependenmelalui dua varianindependen, cara mendeteksimengatasi adanyalinearitas, caramenentukanintersepgraIik,caramenentukankoeIisiendeterminasiparsial,cara menentukanniaikoeIisienkorelasiuntukempatvariabelbebas,caramenentukannormalitas data,caramenentukanttabelpadaregresilinier,caramenentukanvariabelbebasdanterikat, caramenentukanvariabeldalamregresilinearberganda,caramenganalisishasilregresidari spss,caramenganalisisregresidenganmenggunakanspss17,caramenganalisisregresilinear berganda 2 variabel, cara menganalisis spss regresi linear 16, cara menganalisis tabel regresi spss 15.0,caramengartikanmultipleregresilinearspss,caramengatasiadanyalinieritas,cara mengatasiautokolerasipadaoutputspss,caramengatasiautokorelasi,caramengatasidatanon linierpadaanalisisregresiganda,caramengatasidatastatistiktidaknormaldataminus,cara mengatasidatatidaksigniIikanpadaregresidenganspss,caramengatasikoeIisiendeterminasi minus, cara mengatasi linearitas, cara mengatasi masalah uji multikolinearitas dengan spss, cara mengatasimultikolinearitasdenganmembagidengankorelasi,caramengatasimultikolinearitas dengan spss, cara mengetahui linearitas persamaan regresi, cara mengetahuimodel linear dalam variabel,caramengetahuipengaruhyangadadivariabelbebasdalamstatistik,caramengganti datayangtidakvaliddispss,caramenggunakanregresitunggalpadaspss,caramenggunakan spss 16 dengan variabel moderating, cara menggunakan spss 17 dalam mengolah uji persyaratan data,caramenggunakanspss17graIikgarispersamaanregresiberganda,caramenggunakan spssuntukmencariujimultikolinearitas,caramenghitunganalisisregresidenganspssgratis, caramenghitunglagrangemultiplierdenganspss,caramenghitungmediandaripengamatan variabel x pada regresi linear sederhana, cara menghitung normalitas dan linier dengan spss, cara menghitungpartialadjusmentmodeldenganspss,caramenghitungpengaruhdenganregresi linier, cara menghitung pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat dengan spss,caramenghitungpengaruhstatistik,caramenghitungpersamaanregresidispss16,cara menghitungregresiliniersederhanamenggunakanspss,caramenghitungregresilinierspss16, caramenghitungregresisederhanaordinalspss,caramenghitungregresispss17,cara menghitung regrsi linear dengan spss#hlid, cara menghitung signiIikansi, cara menghitung titik optimumdarikurvaregresi,caramenginputdatakespssuntukvariabelintervening,cara menginterprestasikan regresi, caramenginterpretasi output spssmultiple regresi, caramengolah datadenganpathanalisis,caramengolahdataregresipadaspss16denganvariabelbebasdan variabel tidakbebas, caramengolah data spss dengan regresilogit, caramengolah data variabel moderating dengan spss 17, cara mengolah intervening di spss, cara mengoperasikan regresi ols menggunakanspss,caramengoperasikanspss16untukujichisquaredanregresilogistic,cara mengoperasikanspss17denganregresi,caramengubahdatakelogaritmapadaeviews,cara mengubahdataspsssupayavalid,caramengubahmodelregresikedalambentukpersamaan bedaumum,caramengujiapakahvariabelbebassigniIikanterhadapvariabelterikat,cara mengujitdandeterminasi,caramentransIormasiresidualyangtidaknormaldalamspss,cara menyembuhkan heteroskedastisitas dengan eviews, cara merancang berkaitan regresi linear, cara merubahregresibiasamenjadiregresilogaritma,caramerubahvariabelxpadaspss,cara merubahvariablepadaspss,carametodetrimmingdalamspss,carapenentuanregresilinear ganda, cara penggunaan rumus partial adjustmentmodel, cara penggunaanspss17 untuk regresi linear berganda, cara penghitungan analisis regresi linier, cara penyelesaian regresi logistik tanpa alat statistik, cara perhitungan - analisis regresi linier sederhana - spss, cara perhitungan analisis jalur(pathdalampengujianstatistik,caraperhitunganpartialadjustmentmodeldenganspss, cara perhitungan regresi linear satu variabel, cara perumusan model persamaan regresi berganda dengan spss, cara regresi linear berganda spss, cara regresi linear dengan spss, cara regresi linier dankorelasimenggunakanspss,cararegresiordinaryleastsquaredenganspss,cararegresi rumus,cararegresisederhanaspss,caraspss17pengaruhvariabel,caratransIormasidataagar signiIikan,caratransIormasidatanegatiItidaknormal,caraujiasumsiklasik,caraujiasumsi klasikdenganspss,caraujiasumsiklasikdenganspss15,caraujiasumsiklasikppt,carauji autokorelasi, cara uji autokorelasi dengan lagrange multiplier spss, cara uji I dengan spss 12, cara uji koeIisien regresi pada penelitian, cara uji koeIisiensi korelasi, cara uji linearitas, cara uji linier x1 terhadapy, cara ujinormalitasjika ada variabelintervening, cara uji pengaruh secara parsial denganspss,caraujiregresi,caraujiregresijikavariabelyada2,caraujispssregresilinier sederhana,caraujiwithespss16,cara-caralogaritmanaturalpadaspss,cara-caramengatasi masalah autokorelasi dengan eviews, comtoh pengolahan data menggunakan rumus regresi linear sederhana, constanta tidak boleh signiIikan terhadap variabel, contah penggunaan analisis regresi dalamstatistikkesehatan,contohanalisiskorelasiparsialmenggunakaneviews,contohanalisis regresidalampenelitiankeperawatan,contohanalisisregresipadapenelitiankesehatan,contoh analisis regresi sederhana uji I dan uji t dengan dua variabel, contoh cara mencari variabel bebas danvariabelterikat,contohdataregresilineardenganduapeubahbebas,contohdataskripsi2 variabel bebas dan 1 variabel terikat, contoh data untuk membuat regresi dan korelasi, statistika, contoh heteroskedastisitas dalam saham, contoh jurnal regresi linier sederhana dengan 2variabel, contohkaryailmiahtentangpendekatanregresisederhana,contohkaryaimiahpendekatan regresisederhana,contohkasuscaramencarianalisisregresilinearbergandadenganspss15, contohkasushipotesispengaruhujiregresilinier,contohlaporanpenelitiandengan menggunakanmetoderegresilinearberganda,contohmakalahregresilinearmengolahdata, contohmencarikoeIisienkorelasidankoeIisiendeterminasidalamregresilinear,contoh menghitungdenganrumusregresilinearsederhana,contohmenghitungsederhanahasilskala likert, contoh metode regresi sederhana dalam penelitian, contoh metodologi riset analisis regresi dalambidangkesehatan,contohpemodelanmatematikadalambidanganalisisregresi,contoh penelitianmodeladjustmentpartialmodel,contohpenelitiansederhanamenggunakandua hubungan variabel dalam analisis regresi, contoh penggunaan logaritma natural dalam penelitian, contoh penggunaan regression linear spss, contoh perhitungan analisis jalur, contoh perhitungan regresilinierbergandauntukempatvariabelindevendendansativariabeldependen,contoh perhitungan regresi linier tentang transportasi/pdI/pdI, contoh perhitungan rumus t hitung, contoh perhitungan teori bayessian, contoh pertanyaan koesioner dummy regresi logistik, contoh regresi dankorelasianalisisjalur,contohregresikoeIisiennegatiI,contohregresilinearberganda, contohregresilinearbergandadenganspss,contohregresilinearbergandaempatprediktor, contohregresivariabellag,contohrumuspenelitianmodelpengaruh,contohskripsidengan regresi linear berganda, contoh skripsi dengan variabel intervening, contoh skripsi menggunakan rumusregresiberganda,contohskripsiyangberkaitandenganujiregresi,contohskripsiyang menggunakananalisisregresikorelasidankuesioner,contohskripsiyangmenggunakanrumus regresilinear,contohskripsiyangpunyadataduavariabelbebasdansatuterikat,contohsoal analisisregresiliniermultipel,contohsoalekonometrikadenganrumusregresi,contohsoal ekonometrikaregresilinearberganda,contohsoalheteroskedastisitas,contohsoalinterpretasi hasilspss(ekonometrika,contohsoallinearitaspadapenelitiananaliskesehatan,contohsoal masalahpertanianyangmenyangkutregresi,contohsoalmengatasiautokorelasidengan menambahvariabelindependen,contohsoalmenggunakanmodelregresiordinal,contohsoal model regresilinearsederhana, contoh soal padamakalah regresilinier, contoh soal persamaan regresi berganda dengan data time series 10 tahun, contoh soal regresi antar variabel, contoh soal regresidenganskalalikert,contohsoalregresilinearberganda3variabel,contohsoalregresi linearberganda dengan 5variabel, contoh soal regresilinierberganda denganspss, contoh soal regresiliniersederhanadenganduavariabelx,contohsoalregresimultiplier,contohsoal statistikregresimultilinear,contohsoalstatistiksosial2persamaanregresi,contohsoaluji regresilinear, contoh soalyangmemakai rumus regresilinearsederhana, contoh statistik sosial variabelx2bilangankiridankanan,contohtabelanalisisregresissps.doc,contohujidurbin watson untuk mendeteksi autokorelasi menggunakan spss, contoh uji korelasi pearson di bidang biologi,contohujilinieritasdenganspss16.0ujidurbin-watson,ramseytestatauujilagrange multiplier.,contohujivaliditasregresilogistik,contohvariabelpenelitiantentangkesehatan, contohvariabeltunggalpadapenelitiankesehatan,dataangketregresilinier,dataregresi bergandajikavariabelbebasnyax1,x2terhadapy,deIinisi&rumusregresilinearsederhana, deIinisianalisiskorelasidanregresisertaIungsiyangberkaitandenganstatistikpendidikan, deIinisi logaritma natural dalam pengujian statistik, deIinisi regresi linier menurut teori statistika, deIinisi regresi parsial, deIinisi teoribayessian, deIinisivariabellag, deIinisivariabellog dalam regresi,deIinisivariabelresidual,deIinisivariabelterikat,deIinisi-uji-regresi-logistik-berganda, disain penelitian untuk uji regresi, doc.soal multikolinearitas, dua variabel bebas dan satu terikat analisisstastistik,ekonometrikapengertianvariabellag,eviewscaraujiautokorelasiujib-g,I regresi, Iirst diIIerence delta, Iorcasting regresi linier, Iungsi analisi korelasi dan regresi terhadap aplikasistatistikpendidikan,Iungsianalisiskorelasidanregresistatistikapendidikan,Iungsi garisregresisederhanaadalah,IungsinilaikoeIisiendeterminasi,Iungsinilairesidualdari penelitian,Iungsinilaistandardizedamos,Iungsiresidualstatistik,Iungsisaveaspadaregresi linier spss, Iungsi uji analisis regresi linier, Iungsi uji multikolinearitas, Iungsi uji regresi, Iungsi ujit-hitungdananalisisregresiberganda,generalizeddiIIerenceequationdenganmetode ordinaryleast squares (ols, gimana kalau regresirendah, go, google, graIiklinear denganspss, graIiknilaioptimumregresi,graIikpersamaangarisregresidenganspss,graIikpersamaan regresidenganspss,graIikregresiliniernegatiI,hasilujinormalitasdariresidualtetaptidak normal,hasilvariabelypadaujiregresi,heteroskedastisitasdanhomoskedastisitas.ppt, heteroskedastisitas, autokorelasi, multikolinearitas dengan spss, identiIikasi masalah kekurangan air,Ilmu,inceptregresiberganda,independen,inputuntukregresilinearsederhana,intercept adalah,regresi,interceptnegatiI,interceptnegatiIapakahmasalah,interprestasipersamaan regresilinier,interpretasi7skalalikert,interpretasiataskoeIisienpersamaanregresibernilai negatiI,interpretasiataspersamaanregresibergandauntuk2variabelbebas,interpretasi determinasi,interpretasidiIIerentlogaritmanatural,interpretasiekonomidariya-bx, interpretasi hasil koeIisien determinasi (r square, interpretasi hasil regresi persepsi skala likert's, interpretasihasilujiregresilinearspss,interpretasikoeIisienregresidankoeIisiendeterminasi, interpretasikonstantanegatiIanalisisregresiberganda,interpretasilogdalamols,interpretasi modelregresiskalalikert,interpretasipersamaanekonometrik,interpretasiregresiberganda, interpretasirumuslinear,interpretasisigniIikansithitung,interpretasistatistikdariya-bx, interpretasiujiheteroskedastisitasdenganspss,interpretasiujitdengannilaisigniIikansi, interpretasivariabeldummyregresi,intersepdalamregresiartinya,intersepnegatiI,intersep negatiIartinya,interseppadametodeIirstdiIIerence,jaluranalisisregresi,jelaskanaplikasi regresibertingkat,jelaskanasumsi-asumsiklasikdalamekonometrika,jelaskanmodelregresi denganinterseplebihdisarankandaripadaregresitanpaintersep?,jikaadaduaregresi sederahana danberganda generalized diIIerence equation denganmetode ordinaryleast squares (ols,jikaadavariableinterveningpakeanalisisdataregresiataupath,jikakoeIisienkorelasi antara variabel bebas dan variabel terikat tidak signiIikan maka, jika nilai t hitung adalah negatiI, jikapadaanalisisregresilinierbergandabernilaipositiIdannegatiI,jikaujilinierdatatidak linear maka, judul skripsi 3 variabel, 2 bebas, 1 terikat, junaedi regresi logistik interpretasi, jurnal analisis jalur dengan metode trimming pdI, jurnal antara dua variabel x dan y, jurnal dua variabel hubunganantaraxdany,jurnalmatematikastatistikmultikolinearitas,jurnalmenggunakan2 variabeldependendan1variabelindependen,jurnalmotivasipebedaanpengaruhperbedaan hubunganujitregresilinierlogistik,jurnalpenelitianmenggunakanregresibergandadan dummy,jurnalprediksidenganmultipleregresilinier,jurnalregresidenganeviews,jurnal regresiduaIase,jurnalregresikorelasiliniersederhanapengaruhjumlah,jurnalregresilinear, jurnal regresi linear x dan y, jurnal regresi linier statistika, jurnal statistika uji white, kalau hasil analisislinearregresibergandadenganspss,konstantabernilainegatiI,kapangarisregresi digunakandalampenelitian,kartesiusspss,karyailmiahmenggunakanmodelregresi,karya ilmiah pendekatan regresi sederhana, karya ilmiah yang menggunakan rumus persamaan regresi linearberganda,kasuskorelasidanregresilinierbergandaperiode6tahun,kegunaankurva normalitasdalamkehidupan,kegunaanregresipadapenelitian,kegunaanrumusregresilinier dan korelasi dalam penelitian, kelemahan koeIisien determinasi dibanding adjusted determinasi, kelemahan uji normalitas pada angket, kenapa generalized least square tidak punya uji I?, kenapa harustrimmigpadaanalisisjalur,kenapakoeIisienvariabelbernilainegatiIdalamregresi, kenaparegresilinearbergandaregresiharusnormal,ketentuanujilinieritas,koeIisienintercept negatiI regresi, koeIisien konstanta negatiI, koeIisien regresi adalah, koeIisien regresinya, positiI atau negatiI; signiIikan atau tidak signiIikan, konsep autokorelasi/independen, konsep hipotesis korelasi,konstantaatauintersepadalah,konstantadalampersamaanregresibernilainegatiI, konstanta dalam regresi, konstanta minus pada persamaan regresi artinya, konstanta minus pada persamaan regresi interpretasinya, konstanta negatiI pada persamaan regresi berganda, konstanta negatiIregresilinearberganda,konstantaregresibergandanegatiI,konstantaregresilinier bernilainegatiI,konsultanregresimasalalu,korelasigandadanregresilinierdalamstatistika, korelasispss,kotak,kurvaregresilinearsederhana,lalu,langkah-langkahujianalisisregresi linearsederhanadalampendidikan,langkahanalisisloglineardispss,langkahlangkahdalam membuat regresi dan korelasi dalam komputer, langkah langkah koeIisien determinasi parsial di spss,langkahlangkahmenentukanregresilinearsederhana,langkahlangkahpengujianregresi ganda, langkah memasukkan persamaan regresi berganda di spss, langkah mencari residual pake spss,langkahpengujianlinieritasregresidenganspss16,langkahpengujianstatistikaanalisis regresiliniermelalui spss,langkah uji regresilinear berganda spss 16,langkah uji regresilinier bergandaspss,langkahujiviIvariabelmoderasidenganspss,langkah-langkahanalisisregresi dengan menggunakan spss, langkah-langkah analisis jalur sederhana 3 variabel, langkah-langkah apa yang sebaiknya dilakukan sebelum analisis regresi??, langkah-langkah koeIisien determinasi bergandadalamspss,langkah-langkahmemasukanujimultikolinieritasuntukregresiberganda dispss,langkah-langkahmemasukkandatatimeserieskedalamspss,langkah-langkah menghitung heteroskedastisitas di eview, langkah-langkah mengumpul data untuk regresi linear, langkah-langkahujiasumsiklasikdananalisisoutput,langkah-langkahujiasumsiklasikpada penelitian pendidikan dengan spss 16, langkah-langkah uji lagrange, langkah-langkah uji regresi logistikbergandaspss17,latihansoaluntukanalisisautokorelasi,multikolinearitasdan heteroskedastisitasdenganspss,linearadalah,linieritasgarisregresidenganspss16,logaritma naturalregresisederhana,maka,makalahanalisisregresidalamhubungandengantinggi, makalahasumsiklasikanalisisregresi,makalahIilsaIat:konsepvariabeldanproporsidalam ilmupengetahuan,makalahinterpretasipelaporanpengukuranevaluasi,makalahperbandingan metodexdanydalamstatistikmatematika,makalahpersamaanregresiberganda.doc,makalah regresi,makalahregresidansoal.doc,makalahregresilinearsederhanadanbergandadengan spss,makalahregresiliniersederhanamenggunakanspss,makalahregresiliniersederhana tujuanchisquarepdI,makalahstatistikregresilinear,maknakonstantanegatiIpadaregresi linier, makna nilai negatiI pada uji regresi linier berganda, makna nilai residual hasil uji statistik, makna tanda negatiI pada b dalam regresi polinomial, maksud nilai konstanta bernilai positiI dan negatiI pada skripsi, maksud nilai t pada regresi linear spss, manIaat uji linearitas, masalah dalam regresilinier,masalahprogramlineardalammetode(mbesardanduaIase,matodeanalisis regresispssmanayang cocok untuk mengujivariabelmoderated, melakukanjustiIikasi regresi, melihatItabelpadaprogramspss,melihatpengaruhdaritabelcoeIisienpadaspss,memakai modelregresicrosssectionaldalamspss,membacaanalisaregresispss,membacaartihasil perhitungan regresi, membaca garis regresi korelasi, membaca hasil analisa regresi menggunakan spss,membacahasiloutputujilinearitas,membacahasilperhitunganregresilinierberganda denganspss,membacahasilregresisederhanaeviews,membacahasilspssregresi,membaca hasil uji prasyarat menggunakan spss 16, membaca interpretasi multiple regresi, membaca kurva pplot spss, membaca output crosstab spss 12, membaca output koeIisien determinasi pada lisrel, membacaoutputregresiliniersederhanadispss,membacapersamaanregresi,membuatgraIik regresidenganspss,membuatgraIiktitikpotongantaragarisregresiydanx,membuathasil regresisigniIikan,membuathasilsigniIikanregresi,membuatregresilinierpadaspss, memperbaikiheteroskedastisitas,memperbaikimodelregresilinierspssradjustedrsquare tinggi,memperbaikivariabelyangtidaklinearitasdalamujilinearitas,mencarikontribusix terhadap y dengan spss, mencari nilai kritis pada regresi logit dengan spss, mencari nilai t hitung padaspss,mencaripersamaanregresilinearsederhanadengaspss,mencariregresi,mencarit hitungvariabelintervening,mencariujiregresistatistikybxa,menentukangraIiklinear berdasarkanperhitunganyabx,menentukanresidualpadaregresigandadenganspss, mengaloahspssdeganregresimoderate,mengapahasilregresitidaksigniIikan,mengapa koeIisiendeterminasibisabernilaikecil?,mengatasiadanyamasalahlinieritas,mengatasi heteroskedastisitaslogspss,mengatasikorelasiantarvariabeldenganspss,mengatasimasalah multikolinearitasdenganspss,mengatasimultikolinearitasdenganspss,mengatasi multikolinearitas eviews, mengatasi multikolinearitas, heteroskedastisitas dan data tidak normal, mengatasimultikolinieritas dengan spss, mengatasinilaiIhitunmgyang ga kelar dalam regresi, mengatasipenyakitdiujiheteroskedastisitas,mengetahuikoeIisienkorelasiparsial, menghilangkannegatiIspss,menghitungbesarnyakorelasiantarvariabeldenganspss, menghitung moderasi dengan spss, menghitung nilai r pada regresi linier, menghitung penelitian dgn cara regresi linier sederhana, menghitung penelitian dgn cara rekresi sederhana, menghitung scoretotalskalalikert,menginterprestasiknmanavariabelygpalingbesardlmspss, menginterpretasipersamaanregresi,mengobatiautokorelasidenganspss,menjelaskankurva regresidarispss,merubahregresimenjadipersamaanbedaumum,metodacaracepat menghitungpengaruhvariabelbebasdanvariabelterikatpenelitian,metodacepatmenghitung eIek pada penelitian, metode analisis untuk penelitian variabel intervening, metode analisis untuk penelitianyangadavariabelintervening,metodedalamregresiyangdigunakanuntuk menghitungnilaivariabeldalamsatulangkahdisebut,metodemoderatedregressionanalysis (mraadalah,metodepenelitiananalisaregresilogistik,metodepenelitianpeningkatankinerja menggunakan rumus yb x, metode penelitian regresi linear sederhana, metode penelitian untuk mengukurperbandingannilaidenganspss,metoderegresisederhana,metodesisapadaanalisis regresi?,metodesisapadaregresi,metodestatistikmenghitunganalisisdampak,modelamos denganvariabelintervening,model analisis ekonomi dengan regresi sederhana,model ekonomi dengananalisisregresisederhana,modelhubunganlinier(yabxduabuahvariabelxdany lengkapdenganujihipotesisnyaberdasarkancontohdata,modelpersamaanmatematikauntuk variabelmoderating,modelpersamaanregresidengangraIik,modelpersamaanregresidengan variabelintervening,modelregresilinierbergandacarabacanyabagaimanaapabilasalahsatu adayangmemakaivariabeldummy,moderasispsscara,moderatingregressionanalysis konstantanegatiI?,modulanalisisregresibergandauntukpsikologi,modulcaraeviews3.0 tentangasumsiklasik,moduleviewscarainputdata,modulmetodestatistikregresilinear berganda,modulmetodestatistikaii,modulpersamaanregresibergandamoderasi,modul statistikanalisisjalur3variabel,multikolinearitasspssoutput,multiplelinierregresidalam statistik, nilai,nilai a pada regresinilaisederhana bernilainegatiI,nilai koeIisien regresiminus, nilaikonstantapadapersamaanregresiliniersederhananegativartinya,nilaikonstantapada tabelcoeIIicientsuntukregresilinearberganda,nilaiminuspadaujit,nilaiprediksiregresiy skalalikert,nilairesidual,nilairesidualregresiadalah,normalitasdatadenganspss, normalitas,linieritas,autokorelasi,heteroskedastisitas,multi,olsdengandataskalalikert,ols regresistatistik,outlierpadaresidualregresilogistik,outputmodelregresidalamkuesioner, panah, pandai membuat graIik di spss 17, panduan penggunaan spss 16.pdI, panduan scatter spss 16,panduanspss16,pathanalysisdenganregresi,pdIprogramspssinputdataangketregresi berganda, pdI uji keberartian regresi, pedomaninterpretasi terhadap adjusted r square dalam uji regresimenggunakanspss,pedomanujiregresilinearglejser,pemakaianstandardizedpada programspss,pemrogramanlinearmetodegraIikdoc,penelitian,penelitianmenggunakan regresiliniersederhana,penelitianmenggunakanregresisederhana,penelitianparsialdengan duavariabelx,penelitiansatuvariabelbebasdengansatuvariabelterikat,penelitianyang menggunakanregresilogistikkenapatidakbisamenggunakanujiasumsiklasik,penentuan intersepdankoeIisiandalamregresilinear,penerapanregresilinearsederhanadalamekonomi, penerapanregresiliniersederhanadalamekonomi,penerapanrumusregresilinearberganda, pengaruhmotivasidankepuasankerjaterhadapkinerjaberdasarkanskalatertentu,pengaruh regresisederhanadenganautokorelasi,pengaruhvariabelbebasterhadapvariabelterikatlikert, pengaruh x dan y pada regresi linier sederhana, pengaruh x terhadap y pada jurnal regresi linear sederhana,pengaruh,regresi,pengertianekonometrika,regresilinier,berganda,ujiasumsi, pengertianinterceptdalamregresilogistik,pengertianintersepdankoeIisienarahdalam interpretasidata,pengertiankostanta(apadarumusregresi,pengertianlagpadatimeseries, pengertiannilairesidualvariabelpenelitian,pengertiannormalitas,pengertianpartialpada coeIicientcorelasioutputspss,pengertianpartial,partpadacoeIIicientpadaoutputspss, pengertianpengaruh,pengertianregresikonstantanegatiI,pengertianregresilinearberganda, pengertianregresilineardalamstatistik,pengertianregresilogistikdancarapenghitungannya, pengertianstandardizedcoeIIicients,pengertianstandardizedcoeIIicientsnegatiI,pengertian teoribayessian,pengertianujiheteroskedastisitas,pengertianujilinieritasregresilinier sederhana, pengertian variabel "lag" dan contohnya, pengertian variabel lag, pengertian variabel residual,pengertianvariabeltetap,bebas,terikat,penggunaanspss,penggunaanvariabelbebas danvariabeltidakbebasdalamanalisaregresipadaspps16,penghitungan3-4variabel hubungandenganypakaispss,penghitunganasumsiklasik-excell-regresiberganda, penghitungandengansatuvariabelindependendansatuvariabeldependen,penghitunganskala likertpadaskripsi,pengolahandatax1x2x3variabelspss16,pengujianyangharusdilakukan dalamregressi,pengujianygharusdilakukanpadaanalisaregressi,pengunaanujinormalitas untuk regresiliniersederhana, penjelasan regrsisederhanaspss17, penyakit dalam regresilinier bergandayaituautokorelasi,perananregresiliniersederhanadalammenentukanhipotesis, perbaikanjikaanalisisregresibergandaterdapatautokolerasi,perbedaananalisisjalurdan regresi,perbedaananalisiskorelasi-Iaktor-regresi-sem,perbedaananalisispathdenganmultiple regresi,perbedaananalisisregresidengananalisisjalur,perbedaananalisisregresilinier sederhanadenganberganda,perbedaananalisisregresiliniersederhanadenganregresilinier berganda,perbedaananalisisregresi,korelasi,jalurdansem,perbedaanantaraanalisisregresi, korelasi,jalurdansem,perbedaandanpersamaananalisisjalur,sem,regresi,perbedaandan persamaan antara regresivariabel dummy dengan analisis regresilinear, perbedaan korelasi dan regresi,perbedaankorelasidenganregresi,perbedaanolsdanregresiberganda,perbedaan regresi berganda dengan part analisis model, perbedaan regresi linear dan time series, perbedaan regresi linear ganda dengan regresi logistik ganda, perbedaan regresi linear sederhana dan regresi berganda,perbedaanregresilinersederhanadenganregresiberganda,perbedaanregresilinier bergandadananalisisjalur,perbedaanregresilinierbergandadanregresilogistik,perbedaan regresilinierbergandasem, perbedaan regresilogistik dan regresi sederhana, perbedaan regresi sederhana dengan pearson, perbedaan regresi sederhana dengan regresi parsial, perhitungan nilai returnyangdiharapkandilakukandenganpersamaanregresi,tetapitidakperludiujiasumsi klasik.,perhitunganregresidalampenelitian,perhitunganregresiliniersederhana,perhitungan statistik regresi dengan spss, perhitungan statistik untuk variabel moderator, perhitungan statistik yangseringdipakaidalampenelitianekonomi,perhitunganujilinearitasspss16,perhitungan variabelintervening,perluanalisisjaluruntuklogit,persamaananalisiskorelasi,regresi,jalur dan sem, persamaanbeda umum pada autokorelasi denganspss, persamaanlinear duavariabel, persamaanregresiberganda,persamaanregresibergandadengandatatimeseries10tahun, persamaan regresi dengan variabel moderasi dan intervening, persamaan regresi linier pengantar statistik sosial, persamaan regresi linier uji normalitas, persamaan regresi x2 terhadap x1 dan x3 dengannotasisubskripadalah,persamaanstrukturaldenganvariabelmoderasi,persamaan strukturalsemamosdenganvariabelmoderasi,persamaanydariamos,persamaanyang menggunakanmoderatingvariabel,persamaan-analisis-korelasi-Iaktor-regresi-sem,persyaratan analisis data regresi sederhana, perumusan masalah penanaman padi, petunjuk pemakaian eviews 6,prediksipadadatacrosssectionstatistika,rbernilainegatiImakathitung,rsquareregresi adalah,rtabelregresipengaruh,reIerensiregresimoderating,reIerensitentangregresidan korelasidalambidangkomputer,regresi2dependen,regresi2variabel,regresiadalah,regresi bergandadummycrosssectiondenganeviews,regresibergandaspss,regresibergandaspss simultandenganmoderasi,regresiberganda.variabelnegatiI,regresicontohsoallinear berganda,ujimultikolinearitasdanujiautokorelasi,regresicrosssectiondalamspss,regresi dalamstatistika,regresidankorelasibertingkat,regresidatadenganrupiah,regresidengan moderating spss 16, regresi dengan variabel intervening, regresi dengan variabel lag, regresi dua variabel,regresigandaskalalikert,regresigeneralizeddiIIerenceequation,regresiintersep signiIikan, regresi jalur, regresi konstanta minus artinya, regresi linear, regresi linear 2 variabel, regresilinearberganda,regresilinearbergandadalamstatistik,regresilinearberganda menggunakanangket,regresilineardenganduapeubah,regresilineardipakaiuntukpenelitian apa?,regresilinearsederhanaanalisisregresioleh:wijayaIakultaspertanianuniversitas swadayagunungjaticirebon2010 i,regresilinearsederhanajikanilaikonstantapositiI,regresilinearsederhanavariabel intervening,regresilinear-peutuah,regresilinier,regresilinier2variabel,regresilinieradalah, regresilinieradalahdigunakanuntukskala,regresilinierberganda3variabelbebas,regresi linierbergandadengandatacrosssection,regresilinierbergandadenganvariabelmoderating, regresilinierbergandamenggunakanspsspengertianadjustedrsquare,regresilinierberganda spss16,regresilinierkoeIisiendeterminan,regresilinierpeutuah,regresiliniersederhana, regresi linier sederhana dengan uji I, regresi linier uji validitas, regresi linier universitas swadaya gunung jati, regresi linier y atas x, regresi linier y atas x adalah, regresi logistik ganda spss cara, regresinonlinear,regresiolskurangakurat,regresiperkaliandalambentuklogaritma,regresi residualmaksudnyaapa,regresisederhanadengan2variabeldependen,regresisederhana spss.17,regresisederhanayabxe,regresispss,regresistatistiksosial,regresitransIormasi dalamlogaritma,regression,regressionliniermenggunakanspss16,residualdalamregresi statistika,residualregresi,residualregresilinearberganda,rumusanalisadeterminasikoeIisien berganda,rumusanalisisjalur,rumusanalisisregresiliniersederhana,rumusanalisisregresi parsial,rumusbregresibergandaexel,rumuslogaritmadalamregresilinier,rumuslogaritma naturalregresisederhana,rumusmatematikayangdigunakanuntukanalisissem,rumus membuaturutannumberberdasarkannilaipadaexel,rumusmencarianalisisregresi,rumus mencaribesarnyapengaruhxterhadapy,rumusmenentukankonstantapadaregresilinear bergandaduavariabel,rumusmenghitunggarislinier,rumusmetodeanalisisdeterminan berganda,rumusmodelregresi,rumusmodelregresilinearberganda3variabelbebas,rumus modelujistatistikregresilogistikganda,rumuspenelitianregresiliniersederhana,rumus pengantar statistika interprestasi dan persamaan regresi, rumus perbandingan dua variabel bebas (uji t, rumus persamaan regresi linear uji I, rumus persamaan regresi linier, rumus regresi ganda 4variabel,rumusregresilinearberganda,rumusregresilinierbergandaterdiridarivariabel dependent,variabelindependendanvariabelmoderator,rumusregresilogistik,rumusregresi statistikuntukpendidikan,rumusregresiuntukmengukurpengaruh?,rumusrekresi,rumus statistik linear, rumus statistik logistik, rumus statistik mengetahui pengaruh dalam satu variable, rumusstatistikpendidikanmengetahuipengaruhsatuvariable,rumusstatistikvariabeltunggal dalam penelitian skripsi, rumusstatistika regresi,rumus t hitung regresi sederhana, rumus ujiI, rumus uji I dan uji t, rumus uji I linear berganda, rumus uji I pada regresi, rumus uji glejser spss regresisederhana,rumusujilinier,rumusujilinieritasdurbinwaston,rumusujiparsialregresi ganda, rumus uji t dan uji I, rumus uji t persamaan garis regresi, rumus uji t regresi ganda, rumus ujitregresilinear,rumusuntukmengetahuititikpotongdengansumbuypadaregresi,sama, satu,satuanlogaritmanatural,regresi,sebutkandanjelaskancaramengatasimultikolinieritas, sebutkanpersaratanmenggunakananalisisregresi,sering,servicesolutions,signiIikan heteroskedastisitasspss,signiIikansiregresiberganda,skalalikertpadaujiregresi,skripsi denganmenggunakanrumuslinear,skripsimenggunakanasumsiklasikregresilinear,skripsi statistikdenganmetodepenelitianregresiberganda,skripsistatistikdenganmetodeuji multikolinieritas,skripsitekananpanasdenganujiregresiberganda,skripsiyangmemiliki2 variabelbebasdansatuvariabelterikat,slidetentangkompensasidanisentiI,soal&solusi model persamaan regresi,model korelasi, soal analisis regresilinearsederhanayangmemenuhi syarat,soalinterpretasihasilspss,soalregresilinierbergandadenganspss,soalregresilinier berganda spss, soal regresi linier sederhana dengan spss, soal regresi, korelasi, determinasi, soal uji regresi tanpa uji asumsinya dengan spss, solusi agar data regresi berpengaruh signiIikan, spss kartesius,spsslinearregresiliner,spsslogaritmanatural,spsstahappengobatanautokorelasi, spss uji normalitas multikolinearitas heteroskedastisitas linearitas, spss utuk analisis regresi linier bergandavariabeldengansub,spss16langkahmentransIormasikanvariabelkedalamkategori, statisticalpackage,statistikkesehatanregresi,statistikregresilinearkesehatan,statistikrumus regresi linear berganda, statistik sederhana heteroskedastisitas, statistik sosial persamaan regresi, statistikuntukmelihatatuataulebihvariabelindependendansatuvariabeldependen,statistika analisisregresilinearyatasx,syaratmelakukananalisisdatadenganregresilinier,syarat menggunakan uji regresi berganda simultan, syarat regresi linear sederhana, syarat regresi linier, syaratregresilogistikspss,syaratregresiordinal,thitungbernilainegatiI,tabelanavauntuk 2variabelbebas,tabelhasilspssyangdigunakanuntukmembacakoeIisiendeterminasiparsial, tahaplognatural,tahapanmencarikolmogoroIdenganspss16untukujinormalitas,tahapan menghitungujinormalitasregresiberganda,tahapanregresilogaritmanaturaldenganspss, tahapanujiregresi,teknikanalisisregresijamak(multipleregression,teknik-teknik ekonometrika"korelasi""regresi""analisisjalur""sem",teorilangkahlangkahdalam menganalisis jalur path, teori masalah mengurangi autokorelasi dengan variabel lag, teori regresi berganda,teoriturnoverintentions,terdapatheteroskedastisitasautokorelasisolusi,tingkat signiIikan 10 penelitian sosial, tingkat signiIikansi kolmogorov, tips agar data bisa signiIikan dalamregresiberganda,titik,totorialspss-cara-normalitas,transIormasibiladatamengalami heteroskedastisitasspss,transIormasidatanatural,transIormasispssdatanegatiI,tujuan penelitianregresi,tujuanujihomogenitaspadaanalisisregresiganda,tujuanujilinieritasgaris regresi,tutormenghitungkepuasandalamspss,tutorialeviewsregresiberganda,tutorial penggunaanspss17,tutorialpenggunaanspssuntukpenelitianyangmenggunakanmoderator, tutorialregresibergandaspss,tutorialregresidalamspss,tutorialregresidenganspsstype:pdI, tutorial spss uji regresi variabel dummy, uji analisis likert, uji anthelmintik, uji asumsi klasik, uji asumsiklasikanalisisjalur,ujiasumsiklasikmenggunakanspss,ujiasumsiklasikregresi berganda, uji asumsi klasik regresi linier sederhana pdI, uji asumsi klasik regresi logit, uji asumsi klasik regresi sederhana eviews, uji asumsi klasik tidak perlu dilakukan pada variabel y dummy, ujiasumsiklasikuntukmra,ujiautokorelasiregresilinearsederhana,ujiIdalamregresi,ujiI dan uji t statistik pada regresiliniear, ujiheteroskedastisitas denganmelihat signiIikansinya, uji heteroskedastisitas park glejser dengan spss 17, uji kelayakan model spss, uji linearitas dgn spss 17,ujilinearitasdurbinwatsonspss,ujilinearitasdurbin-watson,ujilinieritasgarisregresi2 variabelbebas,ujilinieritasramseydenganspss,ujimodelregresilinier,ujinormalitas,uji normalitasdata,ujinormalitasdenganspss17,korelasidanregresilinearsederhana,uji normalitasekonometrikappt,ujinormalitasregresiberganda,ujinormalitasregresisederhana pdI, ujinormalitas untuk regresi sederhana, ujinormalitas untukxhitungyangbernilainegatiI, ujinormalitas,heteroskedastisitasmultikolinearitaslinearitasspss,ujiparkdenganeviews,uji pengaruh tidak langsug lebih dari satu independent variable dengan satu variabel intervening, uji prasyaratanalisisregresiliniersederhana,ujiregeresiliniersederhanaspss17,ujiregresi bergandaapakahvariabelbebasnyax1,x2signiIikanterhadapvariabelterikaty,ujiregresi berganda spss, uji regresi dengan variabel intervening, uji regresi linier berganda dengan spss, uji regresiliniertanpaujiasumsinya,ujiregresitunggal,ujirunstest,nilairesidualspss,uji signiIikansi pengaruh variabel moderator, uji signiIikansi regresi arah b pada persamaan regresi, ujistatistikthasildariregresiyangmenggunakanmradilakukanuntuk,ujitdanujiIdengan sem, uji t dan uji I regresi linear berganda spss 16, uji t koeIisien regresi, uji t model, uji t mutlak duaarahdigunakanuntuk,ujitpadaregresilinear,ujiwhitedenganspss,ujiyangharus dilakukansebelumregresidenganspss,uji-tdalamregresilinearganda,uji-tuntukkoeIisien regresi,untukmelihatpengaruhdarivariabelxdanvariabelymakadigunakan,urutan penggunaan analisis regresi linier berganda, usi, variabel, variabel bebas (y, terikat (x, variabel dependenlag,variabelintervening,variabelinterveningvariabelmoderating,variabelmoderasi dan variabel mediasi, variabel moderating dan variabel intervening dalam path analisis, variabel motivasi,yangdimaksuddenganthitung,yangdimaksudkonstantapadaujiI,yangharus dipenuhi dalam regresi linier,metode analisis regresi linier sederhana spss