Pengertian Uji Asumsi Klasik Dalam Statistik


Pengertian Uji Asumsi Klasik ΙΙ Model Regresi yang diperoleh dari metoda ordinary Least Squares/OLS (kuadrat terkecil biasa) Merupakan model regresi yang menghasilkan Best Linear Unbias Estimator/Blue (estimator linear tidak bias yang terbaik). Hal tersebut dipenuhi dengan beberapa asumsi klasik yaitu Non Multikolinearitas, Homoskedastisitas, Non Autokorelasi, Independent Variable adalah Non stokastik, Distribusi kesalahan adalah Normal, dan Nilai rata-rata kesalahan populasi pada model stokastik adalah sama dengan nol.

Non Multikolinearitas artinya antara variabel bebas yang satu dengan variabel bebas yang lain, tidak saling berhubungan secara sempurna. Homoskedastisitas Artinya Varians variabel bebas adalah konstan untuk setiap nilai tertentu. Non autokorelasi artinya tidak terdapat pengaruh dari variabel dalam model melalui tenggang waktu. Independent variable adalah non stokastik memberi arti bahwa nilainya konstan pada setiap kali percobaan yang dilakukan secara berulang.

Penyimpangan asumsi klasik pada nonmultikolinearitas, homoskedastisitas dan Non autokorelasi, sangat berpengaruh terhadap pola perubahan Variabel Terikat. Sedangkan untuk penyimpangan asumsi klasik yang lain, hanya memberi sedikit pengaruh atau tidak berpengaruh sama sekali terhadap pola perubahan Variabel bebas.

Berikut keterangan penyimpangan asumsi klasik tersebut secara ringkas.

Pengertian Uji Asumsi Klasik Dalam Statistik

Multikolinearitas

Antara variabel bebas yang terdapat dalam model memiliki hubungan yang mendekati sempurna atau sempurna yaitu koefisien korelasinya =1. Konsekuensi, kesalahan standar estimasi cenderung meningkat dengan bertambahnya variabel bebas, tingkat signifikan untuk menolak hipotesis nol semakin besar dan probabilitas menerima hipotesis yang salah juga akan semakin besar. Akibatnya model regresi tidak valid untuk menaksir nilai variabel terikat (Y).

Latihan Uji Data Multikolinearitas Menggunakan SPSS Editor↵

Heteroskedastisitas

Artinya Varians variabel dalam model tidak sama atau tidak konstan. Konsekuensi adalah estimator yang diperoleh tidak efisien, baik dalam sampel kecil maupun besar.

Latihan Uji Data Heterokedastistias Menggunakan SPSS Editor↵

AutoKorelasi

Berartikan bahwa terjadi korelasi antara anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu. Penyimpangan ini terjadi, biasanya muncul pada observasi yang menggunakan data time series. Konseksuensinya, varians sampel tidak dapat menggambarkan varians populasinya. Model regresinya tidak dapat untuk menaksir nilai variabel terikat pada nilai variabel bebas tertentu.

Latihan Uji Data Autokorelasi Menggunakan SPSS Editor↵

Normalitas

Normalitas adalah menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel terikat, variabel bebas, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data yang mendekati normal atau normal.

Latihan Uji Data Normalitas Menggunakan SPSS Editor↵

Baca Juga:

Apa Pendapat Anda?

 

Anda Sedang Menggunakan Ad Blocker?

Matikan Ad Blocker Anda terlebih dahulu KHUSUS untuk situs ini saja matabaraja.com

Tidak perlu khawatir, tidak ada iklan jahat di sini

Jika tidak paham caranya, silahkan Kunjungi: HOW TO WHITELISTING?

Thank you!

×