Analisis Regresi Statistik, Metode Uji Pengaruh Variabel

---

Analisis regresi statistik menjadi salah satu perhitungan yang terdapat di dalam statistika. Mungkin bagi sebagian orang belum mengetahui banyak tentang regresi. Apalagi bagi Anda yang dulu sekolahnya tidak belajar tentang statistika. Apabila saat ini memiliki kegiatan sehari-hari yang berkaitan dengan finansial, bisnis, sampai investasi tentu akan terbantu dengan kehadiran regresi.

Analisis Regresi Statistik, Salah Satu Metode Perhitungan dalam Statistika

Teknik analisis data menjadi sebuah proses pengumpulan pemodelan dan analisis data untuk mengekstraksi wawasan dalam pengambilan keputusan. Terdapat beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis yang tergantung dengan tujuan analisis. 

Salah satu analisis untuk melakukan pengkajian data yaitu regresi. Regresi termasuk dalam analisis data kuantitatif yang bermanfaat untuk menguji data. 

Analisis regresi adalah salah satu teknik statistik yang digunakan untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel independen (biasanya disebut sebagai variabel prediktor) dengan variabel dependen (biasanya disebut sebagai variabel respons). 

Analisis regresi berguna untuk mengukur sejauh mana variabel-variabel independen memengaruhi variabel dependen dan seberapa baik model regresi dapat memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan variabel-variabel independen.

Hal itu membuat regresi terbagi menjadi dua yaitu regresi linier sederhana dan regresi berganda.

Regresi Linier Sederhana

Regresi linier sederhana menggunakan satu independen dalam menjelaskan atau memprediksi hasil dari independen Y. Anda bisa menggunakan regresi linear sederhana untuk satu variabel bebas dan satu variabel yang dependen atau terikat. Jika anda ingin mengetahui ada tidaknya pengaruh satu variabel X terhadap variabel Y maka bisa menggunakan regresi sederhana.

Regresi Linear Berganda

Regresi berganda memiliki fungsi untuk mencari pengaruh dari dua atau lebih variabel independen atau variabel bebas X terhadap variabel dependen atau variabel terikat Y. 

Variabel dalam regresi berganda bisa lebih dari satu dan dalam jumlah banyak. Apabila Anda ingin mengetahui pengaruh dua variabel x atau lebih terhadap variabel y maka bisa menggunakan regresi linear berganda.

Langkah-langkahnya

Langkah-langkah dalam analisis regresi statistik melibatkan:

Pengumpulan data: mengumpulkan data tentang variabel independen dan dependen.

Pembuatan model: memilih model regresi yang sesuai (linear atau non-linear) dan menentukan variabel independen yang akan digunakan dalam model.

Estimasi parameter: menghitung parameter-model regresi, seperti koefisien dalam regresi linear.

Evaluasi model: mengukur sejauh mana model regresi sesuai dengan data yang ada dengan metrik seperti R-squared (koefisien determinasi).

Uji hipotesis: melakukan uji hipotesis untuk menentukan apakah variabel independen memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.

Prediksi: menggunakan model regresi untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen.

Interpretasi: menginterpretasikan hasil analisis untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang hubungan antara variabel-variabel yang terlibat.

Analisis regresi digunakan dalam berbagai bidang, termasuk ekonomi, ilmu sosial, ilmu politik, ilmu kedokteran, dan banyak lagi. Ini adalah alat penting dalam pengambilan keputusan dan pemahaman tentang hubungan antara variabel dalam berbagai konteks.

Analisis regresi statistik bisa untuk melakukan pengujian terhadap ada tidaknya pengaruh antara variabel satu dengan variabel lain. Analisis regresi tersebut terbagi menjadi dua yaitu regresi linear sederhana dan regresi linier berganda. Keduanya memiliki cara yang berbeda untuk mengetahui pengaruh antara variabel.

Baca Juga:

Manfaat Statistik Inferensial Pada Proses Pengolahan Data