Uji Multikolinearitas dalam Statistika
Rabu, 24 April 2019
Tulis Komentar
Dalam statistika dikenal suatu uji statistic multikolinieitas, ditinjau dai fungsinya uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen) (Ghozali, 2016:103).
Selanjutnya Ghozali mengungkapkan bahwa model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar seksama variabel independen sama dengan nol. Mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi adalah sebagai berikut (Ghozali, 2016:103).
Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris yang sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
Menganalisis matrik korelasi variabel–variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolinieritas. Multikolinieritas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen.
Pengujian lainnya dengan menggunakan nilai Tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai Tolerance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10.
Baca Juga: Uji Autokorelasi dalam Statistika
Selanjutnya Ghozali mengungkapkan bahwa model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar seksama variabel independen sama dengan nol. Mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi adalah sebagai berikut (Ghozali, 2016:103).
Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris yang sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
Menganalisis matrik korelasi variabel–variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolinieritas. Multikolinieritas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen.
Pengujian lainnya dengan menggunakan nilai Tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai Tolerance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10.
Baca Juga: Uji Autokorelasi dalam Statistika
Belum ada Komentar untuk "Uji Multikolinearitas dalam Statistika"
Posting Komentar