Pada kesempatan yang lalu kita sudah mengupas secara konsepsi jenis dari model regresi dengan variabel Y berskala ukur nominal (kategori – biner). Setidaknya ada 3 jenis model yang bisa dihasilkan dengan variabel Y berskala ukur nominal (kategori – biner) diantaranya model peluang linear, model logit dan model probit. Dari ketiga model tersebut hanya model logit dan probit yang secara kriteria kebagusan model memenuhi prasyarat kebagusan model, seperti telah dijelaskan pada 4 artikel sebelumnya, Model Regresi Y-Dummy.
Pada kesempatan kali ini kita akan coba uraikan secara aplikatif tahapan-tahapan dalam menghasikan ke-3 model tersebut dengan menggunakan SPSS. Pada pembahasan pertama dan kedua kita sudah praktekan pemodelan peluang linear dan model logit biner dengan menggunakan SPSS. Pada kesempatan kali ini kita akan melakukan pengujian model probit proporsi karena nilai peluang yang diperoleh oleh suatu objek bersifat proporsional dengan jumlah pengamatan dengan pendekatan distribusi peluang normal kumulatif (Z) sebagai mana pembahasan pada artikel sebelumnya (artikel : Model Probit). Adapun software yang akan kita gunakan masih dengan menggunakan SPSS. Adapun tahapan-tahapannya adalah sebagai berikut :
- Persiapkan data yang kita miliki dalam file excel seperti tampak pada gambar berikut. Pastikan variabel yang kita miliki merupakan variabel kategori untuk variabel Y-nya dan dijumlahkan dalam bentuk frekuensi, sesuai dengan judul yang kita akan ujikan pada kesempatan kali ini.
- Buka software SPSS lalu definisikan variabel penelitian kita pada jendela Variabel View, setelahnya masukan data ke dalam software SPSS melalui jendela Data View. Dalam tampilan SPSS akan terlihat seperti gambar berikut :
- Pilih menu Analyze lalu klik Regression lalu pilih Probit lalu klik, maka akan muncul jendela SPSS seperti gambar di bawah ini, yang berisikan menu-menu kelengkapan analisis regresi dengan model probit proporsi. Masukan variabel-variabel pada sisi sebelah kanan ke dalam kolom pendefinisian variabel yaitu Frequency, Total Observed dan Covariate (s) guna menghasilkan model probit proporsi yang kita inginkan.
- Kik menu Options untuk mendefinisikan berbagai kriteria yang akan kita terapkan pada data sehingga akan terlihat pada output analisis yang akan dihasilkan. Seperti tampak pada gambar berikut. Setelah kita definisikan lalu klik Continue.
- Klik pada model Probit karena yang akan kita terapkan pada data merupakan model probit probit atau probit proporsi. Maka tampilan akhir jendela pemodelan probit proporsi akan tampak seperti gambar berikut. Jika sudah yakin dengan semua kelengkapan analisis yang akan di terapkan pada data, lalu klik OK.
- Maka SPSS akan memproses pembentukan model probit proporsi dan akan muncul tampilan output SPSS seperti gambar di bawah ini.
- Dari output SPSS terlihat ada 3 bagian utama yang menjadi perhatian utama dari peneliti. Pertama, Parameter Esatimates secara sederhana menggambarkan uji signifikansi dari variabel independen yang dimasukan ke dalam model probit proporsi yaitu nilai yang dihasilkan merupakan pendekatan distribusi peluang Z. Kedua, Chi Square Test yang digunakan untuk memastikan bahwa model probit proporsi berlaku atas variabel Y (goodnes of fit). Ketiga, Cell Counts and Residuals yang memperlihatkan nilai peluang yang dihasilkan ketika suatu nilai variabel X dimasukan ke dalam model probit proporsi (lihat kolom Probability).
Dari tahapan pengujian data atas model probit proporsi yang perlu dicermati oleh peneliti adalah cara mendapatkan data penelitian dan hasil peluang yang dihasilkan oleh model. Data merupakan kumpulan kejadian yang diakumulasikan dalam bentuk frekuensi. Dan peluang yang dihasilkan seperti telah dijelaskan pada artikel sebelumnya adalah untuk kepentingan identifikasi efektivitas nilai dari variabel X yang dimasukan ke dalam model atas objek penelitian. Selain itu, jika dilihat dari tipe variabel yang operasikan pada model, salah satu kegunaannya adalah umum digunakan pada penelitian-penelitian yang bersifat rancangan percobaan yaitu untuk melihat peluang efektivitas suatu nilai perlakuan (var. X) terhadap objek yang diteliti.
Sampai jumpa pada pembahasan artikel selanjutnya. SELAMAT MENCOBA!!!
———————————————————————————————————————————————————-
- Jika rekan peneliti memerlukan bantuan Survey Lapangan, Survey Online ataupun Olah Data dapat menghubungi mobilestatistik.com di :
- WhatsApp : 081321709749
- Email : welcome@mobilestatistik.com
- Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.
- “1st Kirim Pertanyaan, Kami Jawab . . . InsyaAllah”
———————————————————————————————————————————————————-
