Pengujian Hipotesis Distribusi Uji T dan F Pada Model Regresi Berganda
Analisis regresi berganda (Multivariate Regression) merupakan suatu model dimana variabel terikat tergantung pada dua atau lebih variabel bebas. Analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas/ independen terhadap variabel terikat.
Analisis regresi berganda dapat dinyatakan dengan persamaan berikut.
Y = a + b1X1 + b2X2 + …… + bnXn
Dimana:
Y adalah variabel tak bebas/ terikat
X adalah variabel-variabel bebas
a adalah konstanta (intersept)
b adalah koefisien regresi/ nilai parameter
Pengujian Hipotesis Distribusi t Pada Model Regresi Berganda
Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel bebas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat. Tujuan dari uji t adalah untuk menguji koefisien regresi secara individual.
- Hipotesa Nol = Ho
Ho adalah satu pernyataan mengenai nilai parameter populasi. Ho merupakan hipotesis statistik yang akan diuji hipotesis nihil.
- Hipotesa alternatif = Ha
Ha adalah satu pernyataan yang diterima jika data sampel memberikan cukup bukti bahwa hipotesa nol adalah salah.
Langkah-langkah/ urutan menguji hipotesa dengan distribusi t
1. Merumuskan hipotesa
Ho : βi = 0, artinya variabel bebas bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel terikat
Ha : βi ≠ 0, artinya variabel bebas merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel terikat.
2. Menentukan taraf nyata/ level of significance = α
Taraf nyata / derajad keyakinan yang digunakan sebesar α = 1%, 5%, 10%, dengan:
df = n – k
Dimana:
df = degree of freedom/ derajad kebebasan
n = Jumlah sampel
k = banyaknya koefisien regresi + konstanta
3. Menentukan daerah keputusan, yaitu daerah dimana hipotesa nol diterima atau tidak.
Untuk mengetahui kebenaran hipotesis digunakan kriteria sebagai berikut.
Ho diterima apabila –t (α / 2; n – k) ≤ t hitung ≤ t (α / 2; n – k), artinya tidak ada pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
Ho ditolak apabila t hitung > t (α / 2; n– k) atau –t hitung < -t (α / 2; n – k), artinya ada pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
4. Menentukan uji statistik (Rule of the test)
5. Mengambil keputusan
Keputusan bisa menolak Ho atau menolak Ho menerima Ha.
Nilai t tabel yang diperoleh dibandingkan nilai t hitung, bila t hitung lebih besar dari t tabel, maka Ho ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independent berpengaruh pada variabel dependent.
Apabila t hitung lebih kecil dari t tabel, maka Ho diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Pengujian Hipotesis Distribusi F Pada Model Regresi Berganda
Tabel F dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat.
Langkah-langkah/ urutan menguji hipotesa dengan distribusi F
1. Merumuskan hipotesa
Ho : β1 = β2 = β3 = β4 = 0, berarti secara bersama-sama tidak ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
Ha : β1 ≠ β2 ≠ β3 ≠ β4 ≠ 0, berarti secara bersama-sama ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
2. Menentukan taraf nyata/ level of significance = α
Taraf nyata / derajad keyakinan yang digunakan sebesar α = 1%, 5%, 10%. Derajat bebas (df) dalam distribusi F ada dua, yaitu :
df numerator = dfn = df1 = k – 1
df denumerator = dfd = df2 = n – k
Dimana:
df = degree of freedom/ derajad kebebasan
n = Jumlah sampel
k = banyaknya koefisien regresi
3. Menentukan daerah keputusan, yaitu daerah dimana hipotesa nol diterima atau tidak
Ho diterima apabila F hitung ≤ F tabel, artinya semua variabel bebas secara bersama-sama bukan merupakan variabel penjelas yang signifikan terhadap variabel terikat.
Ho ditolak apabila F hitung > F tabel, artinya semua variabel bebas secara bersama-sama merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel terikat.
4. Menentukan uji statistic nilai F
Bentuk distribusi F selalu bernilai positif
5. Mengambil keputusan
Keputusan bisa menolak Ho atau menolak Ho menerima Ha.
Nilai F tabel yang diperoleh dibanding dengan nilai F hitung apabila F hitung lebih besar dari F tabel, maka ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen.
Note:
Mohon maap klo admin tidak bisa menjawab semua pertanyaan dari sodara-sodara. Admin cuma ingin berbagi catatan yang didapat di perkuliahan dan meng-sharenya (bukan pakar statistik). hehe.. Tapi semoga bermanfaat. 
Postingan terkait :
Tinggalkan Balasan
Translate
Komen-komen
 | retno usuli on Pengujian Hipotesis Distribusi… |
 | Litna on Pengujian Hipotesis Distribusi… |
 | f3anto on Contoh Regresi Berganda Model… |
 | maulida on Multikolinearitas dalam R… |
 | Ketut Supeksa on Analisis Uji Heteroskedastisit… |
 | chumayro on Pengujian Hipotesis Distribusi… |
 | Itha Nimo on About Tita |
 | Joe david on Buku Tamu |
 | alfa on Pengujian Hipotesis Distribusi… |
 | felicia on Pengujian Hipotesis Distribusi… |
Numpang Lewat…
Yang Online
Sport Okezone
- "Crutchlow Harus Yakin Bisa Menang" Mei 25, 2013
- Federer Belum Mau Gantung Raket Mei 25, 2013
- Rosberg Kuasai Seluruh Free Practice Mei 25, 2013
- Perez Targetkan Poin di Monaco Mei 25, 2013
- "F1 Tak Perlu Dengarkan Kritik" Mei 25, 2013
Okezone news
- Sebuah galat telah terjadi; umpan tersebut kemungkinan sedang anjlok. Coba lagi nanti.
Campur Aduk
Jeprat Jepret
|
Saya masih kurang mengerti tentang statistik dan regresi, dengan adanya bantuannya cukup membantu saya untuk mempelajari secara mendalam.
Ucapan terimakasih atas kesediaannya yang setinggi-tingginya …semoga ilmu pengetahuan semakin jaya di masa akan datang.
tax tentang statistik na…
jujur Q kurang ngerti statistik bagi Q terlalu sulit.
sebelumnya saya kurang mengerti dengan uji t untuk aplikasi penelitianny. dan alhamdulillah dengan adanya sedikit pengetahuan diatas lumayan membantu saya untuk lebih memahami.
mau tanya neh.. gmn kalau salah satu variabel independen hasil koefisiennya 0,000? apakah bs d pakai? dan bgmn penjelasan pngruh variabel independen tsb trhdp variabel dependen? tq
Sepertinya tidak apa2 n boleh dipakai, mbak lydia. alasannya karena 0,000 < 0,05.. penjelasannya sama seperti variabel lain yg memiliki koef. di bawah 0,05 selain 0,000. artinya var.independen berpengaruh signifikan thd var.dependen.
sebagai referensi,
nilai 0,00 itu bukan koefisien,
tapi itu adalah nilai P-value yang nantinya akan di bandingkan dengan alpha(tingkat keyakinan).
kalau nilai P-value kurang dari alpha(5%,10%, atau 1%(tergantung peneliti memakai alpha berapa)) maka koefisien tersebut dapat dikatakan signifikan.
jadi jangan salah sangka dengan nilai koefisien.
thanks and regards,
joni irawan
jirawan@unisemgroup.com / jojo_stat07_2@yahoo.com
mau tny bgmn kalau slh satu hsl koefisien dr variabel independenya bernilai 0,000? apakah hsl itu blh d gunakan? dan bgmn pnjlsanny?
thanks… sangat membantu untuk memahami uji t dan uji f… thanks alot ^^ GBU
thanks… sangat membantuku GBU ^^
tetima kasih sangat membantu penelitian saya
bisa minta referensi buku2 yang bagus untuk belajar spss dan belakar statistik???
mas banu…
saya sarankan pake bukunya imam ghozali. 2009. analisis multivariate dengan program SPSS.
selain bisa belajar spss, skalian statistiknya juga.
aslkum… maaf saya sedang skripsi.. saya memasukkan 3 variabel dalam penelitian variabel dependen, independen, dan interveningnya 2.. setelah saya uji t dan f kenapa kuk hasilnya berbeda? hasilnya yang uji t tidak mendukung penelitian tetapi kuk diuji f secara bersama sama mempengaruhi variabel dependen. trims
fyi,
uji serentak atau uji bersama digunakan untuk melihat apakah koefisien dalam model yang telah dibuat signifikan atau tidak. nah kalau tidak signifikan nilai Anova lebih dari alpha(lihat penjelasan di atas) maka keputusan adalah tolak hipotesis pertama yang berarti ada minimal satu variabel yang tidak signifikan.
setelah didaptkan keputusan sperti itu maka dilanjutkan dengan uji individu untuk mengetahui variabel mana yang signifikan atau tidak signifikan.
setelah didapatkan variabel yang signifikan dan tidak signifikan maka uji lagi untuk mengetahui model terbaik.
thanks and regards,
joni irawan
jirawan@unisemgroup.com / jojo_stat07_2@yahoo.com
Waalaikumsalam wr.wb.
uji f digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara bersama-sama thd var.dependen. sedangkan uji t secara parsial/ individu. jadi wajar klo hasilna berbeda krn tujuan n kegunaannya berbeda.
yg penting hasil uji f maz anang udah bagus (<0,05) berarti penelitian udah fit alias sesuai dgn model.
mohon ijin .mas tolong kalau ada tabel uji f 0,05 ,tolong kirim ke email saya ,
mau saya lampirkan untuk tugas akhir saya .
terima kasih sebelumnya .
saya ambilkan dari blog tetangga aja ya, mas windi.
http://statistikpendidikanii.blogspot.com/2008/03/download-tabel-f-t-dan-chi-square.html
mau tanya… F hitung > F tabel maksudnya kan semua variabel bebas secara bersama-sama merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel terikat.
tingkat perbedaan nilai antara F hitung dengan F tabel… itu mengidentifikasikan apa?
apakah nilai tersebut mengidentifikasikan semakin besar perbedaannya… semakin besar pula pengaruhnya ? tolong dong bantu saya…
begini mas willy…
perbedaan tsb jg diidentifikasikan bahwa model regresi kita sudah sesuai (fit) dengan data. bukan semakin besar nilai, semakin besar pengaruhnya.
f hitung yang mendekati 0,00 lah yang paling baik/fit….
menurut saya gitu..
fyi again,
cuman mau meluruskan saja,
F hitung > F tabel itu sama halnya dengan nilai P value dengan Alpha
F hitung > F tabel maka variabel signifikan. sama halnya dengan
P value > alpha maka variabel signifikan pula.
sekarang tergantung mas nya mau pake yang F hitung dengan tabel atau P value dengan Alpha.
bedanya adalah jika dengan menggunakan F hitung mas wili harus mencari derajat bebas dan melihat di buku tabel statistika nilai F hitung tersebut. sedangkan untuk nilai Pvalu sudah didapatkan dari perhintungan software, baik SPSS atau MINITAB atau JMP.
thanks and regards,
joni irawan
jirawan@unisemgroup.com / jojo_stat07_2@yahoo.com
terima kasih bwt pencerahannya, gan.
F hitung > Ftabel = { (P-value/nilai probabilita/sig. < alpha )}, menolak Ho
mbak tita mau nanya,,, dah puluhan buku2, jurnal, skripsi dan nanya mbah google msh gk dpt jawaban,,, moga2 mbak tita bisa bantu,,,
“pada hasil uji t, saya punya 5 variabel independent, dari ke-lima variabel tersebut hanya satu variabel yang ditolak (berpengaruh) sedangkan yang 4 variabel lainnya diterima (tidak berpengaruh), nah sedangkan hasil uji f ditolak (berpengaruh).
pertanyaannya : bagaimana saya menyimpulkan variabel2 tersebut berpengaruh atau tidak berpengaruh… sedagkan hasil uji t dan uji f tidak seragam hasilnya, terima kasih…
Trim’s sblnya at jwb ptnyan aq uji statistik koefisien t hitung < t table alfa 5 % ap bsa trima
kak aku mau tanya dong, model aku kan ada 6 (2 regresi sederhana dan 4 regresi berganda). setelah di lakukan uji F, terdapat 1 regresi sederhana dan 1 berganda yang tidak signifikan. Tp keduanya dilakukan uji T, memang tidak signifikan sama sekali. apakah uji F itu harus signifikan ya ka baru bisa dilanjutkan uji T? T.T
Untuk menentukan pengaruh positif or negatif pada uji f gimana caranya ya trims
sebaiknya yang mna yg lbh dulu dilakukan?uji f atau uji t lebih dulu?kl dalam skripsi saya urutannya lbih dlu uji t gmn?trima ksh bwt masukannya
mau tanya. hasil uji f saya semua variabel berpengaruh secara simultan, tapi uji t hanya 2 variabel saja yg signifikan. maksudnya apa ya? bisa dibantu untuk komentari? mks
Halo, saya mau brtanya..
Saya mahasiswa tingkat akhir yg sedang mnyusun skripsi. Saya sedang melakukan uji F dan mengalami kendala yg tdk bsa sya pecahkan. Sya mlakukan uji f dgn univariate. Stlah sya mlakukan uji,hasil uji tdk keluar.Jdi di dlm tabel uji f tdk kluar angkanya.Variabel sy ada 3, 2independen dan 1 dependent. Bgaimana solusinya? Sya mohon jwabannya. Terima kasih bnyak.
kalom saya untuk menentukan penerimaan dan penolakannya?
N= 10
hasil F hitungnya 5,43,,,,nah,,
yang mw saya tanyain ini termasuk penolakan atau d terima,,,
cara nentuin d F tabelnya gmn?
mhon d bntuuu,,,,,
Ikut komen ya,,
f tabel bs dilihat di tabel statistik
thanks bwt mbak noni..:)
Salam kenal, Mohon pencerahan :
saya telah melakukan olah data dengan eviews 7 terhadap regresi data panel dengan 4 variabel independen dan hasilnya secara individual hanya 1 varibel independen yg positif dan signifikan berpengaruh terhadap y (uji t pada alpha 5%) namun dengan Uji F ternyata semua variabel berpenagruh positif dan signifikan thd Y. Pertanyaan saya dan ini pertanyaan pembimbing utk daya, adalah :
1). Alasan mengapa tdk signifikan dalam uji t ?
2). Mengapa signifikan dalam uji t ?
3). Tapi uji F, kok semua varibel independen signifikan ?
4). Apakah secara teoritis ada pendapat yg mendukung masalah poin 1,2,3 diatasw ?
5), Mengapa ketika olah regresi data panel dengan model CEM, ouput eviews tdk muncul C
Terima kasih, jika Bapak/Ibu bisa membantu saya melalui jawabannya. Tolong di jawab aja ke alamat email saya : marcello.rymanu@gmail.com
GBU !!!!
Mmm ikut komen dikit yah!!
Uji F = uji serentak/overal
Uji t = Uji parsial atau sendiri-sendiri
( artinya pd uji t tiap variabel diuji satu-satu untuk mengtahui hub. antar var x dgn Y (sama halnya dgn reg. sederhana untuk tiap variabel), saat menguji var. yg 1, maka variabel lain dpt dianggap konstan/pengontrol. nah beda dgn uji F yg pengujiannya semua var. diikutkan dlm perhitungan)! jd bisa saja tidk semua var. berpengaruh jika diuji t!
mas saya mw tny….kok dosen saya bilang klo dah da uji parsial g usah pake uji simultan mas??alasannya knp yah??soale saya disuruh cari alasan knp g usah pake uji simultan.
mungkin krn dengan uji t sudah mewakili hubungan tiap variabel indepdnt thd var.dependen. atau kemungkinan ke-2 pd rumusan masalah punya mas e. klo rumusan masalahnya hny untuk mengetahui hubungan masing2 variabel independent thd var. dependen, brati ga usah pake uji f.
sekian, saya jg ga terlalu paham krn ni artikel adl catatan dari dosen saya. hehe…:)
mau tnya nihh…
aye kan pake regresi linier sederhana ,trus pake uji f atau uji t ya mas???
trus alasan nya apa,..tlong dibls ya,…
thank’s
pake uji t saja, mas. alasannya krn sampeyan pake linier sedrhana. berarti variabel independen berjumlah <2..
THX..sangat membantu saya yg sedang mnyusun skripsi,,
tdi’y aq masih bingung tentang uji-t…definisi’y cukup bisa dimengerti
jika data signifikan pada level 1% maka di uji tabel t pada level 1% atau 5% ya?? (masih bingung)
klo sig di level 1% uji t nya pake 1%. tp klo sig bisa pd level 5% uji t nya pake 5%. harus sinkron mas ardy.
mau tanya, kalo uji f diperlukan nggak jika variabel x dan y satu? artinya nggak ada x1, x2, x3 dst… hanya variabel tunggal. terima kasih
tidak usah pake uji f. cukup dgn uji t saja..
Mas..saya mau minta tolong nih.. Saya bener2 gak ngerti ttg analisis regresi linier berganda tpi dosen pembimbing nyuruh makai ni metode.. Menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap keragaan pendidikan untuk Kabupaten dan Kota di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung setelah pemekaran wilayah, gimana caranya..?
mo nanya nih..saya udah bingung mau nanya kmn lg..pnlitian sya mggunakan 2 variabel bebas..pda hasil uji f d proleh hasil kesemua variabel tidak mmpngaruhi..tp pd uji t ny ad 1 variabel bebas yang mmpengaruhi..kok bisa gitu y??? pdhal biasanya kan uji F mmpengaruhi walaupun pada uji t nya ada yng tidak mmpngaruhi?? trnyata pnya saya kbalikan dari hasil2 yang ada slama ini. tlong donk balasan nya…it sngat mmbntu saya.
Trimakasih bnyak.
IMHO, uji F kan utk ngeliat efek secara keseluruhan dari variabel2 bebas thd varibel terikat. Sedangkan uji T utk ngeliat secara masing2 variabel thd variabel terikat. Bisa aja kalo secara bersama2, maka 2 variabel bebas tsb nggak bawa pengaruh signifikan, tapi kalo dilihat secara sendiri2, bisa keduanya pengaruhi, bisa salah satu ajah. Kayak air (H2O) itu lho, kalo uji F/digabung kan mempengaruhi terhadap pertumbuhan tanaman, tapi kalo masing2 kan cuman Oksigen-nya aja yg ngaruh thd tanaman. Atau, kalo dalam kasus uji F gak ngaruh tapi uji T ada yg ngaruh, ya mirip2 pengaruh unsur Hidrogen dan Oksigen pada ke-asaman suatu cairan. Btw, itu analogi ajah.
mas kalo nilai F tidak terdapat angka sama sekali hanya ada tanda titik tapi di p value = 0,000. apakah itu masih bisa dipakai untuk menentukan uji serentak atau simultan ?? kalo masih bisa di buku apa mas yg menyatakan kasus macam ini. mohon pencerahannya….
mau tanya, ini dari mana ya sumbernya? buat referensi daftar pustaka
makasih infonya, sangat bermanfaat..
mau tanya dong, saya dpt tugas dan bingung gimana jelasinnya kenapa ya kalo untuk liat tabel t kdg hrs pake ta/2 kdg ta?
mo nanya, bagaimana mencari nilai p value secara manual? trims
mas,saya mau tanya
klo mau menentukan hipotesis alternatif bagaimana ya caranya?
uji asumsi klasik bisa d pake buat analisis regresi sederhana g?atau hanya regresi berganda aja?
makasih
haii..mau tanya nihh…mohon bantuannya…
aku pakai analisa regresi linier berganda utk tugas akhir..dari hasil uji F hitung > F tabel..
tp secara parsial, dari 9 variabel, cuma 3 variabel saja yg signifikan (t hitung > t tabel)..
yg saya mau tanyakan, apakah ttp hasil ini bisa digunakan?kalo bisa, apa yg membuat 6 variabel lainnya tidak signifikan, dan gimana cara menyimpulkannya?kalo nggak bisa, apa yg harus dilakukan supaya semua variabelnya signifikan?
tolong bantu jawab yahh..trims..^^
Gbu..:)
apik mas artikelnya, meski sejak 3 thn lalu tp masih bermanfaat. hehe
bagaimana sebuah pernyataan dapat dinyatakan valid dan tidaknya.?
thx
mas mw nanya, klo di uji t hasil signifikansinya kurang dari 0,5 itu kan signifikan, tapi di tanda koefisiennya negatif yang artinya kan hubungannya berlawanan arah. nah klo begitu kesimpulannya itu variabel x berpengaruh ndak sama variabel y??
aslm.. saya mau tanya ni.. kapan si kita menggunakan uji t, f, dan z,, dan apa perbedaan dari ketiganya,, mohon bantuannya ..
mas, saya mau tanya. saya menggunakan regresi linier berganda dengan 4 var bebas. setelah di uji F signifikan, namun ketika uji t hanya 2 var yang signifikan. apa yang harus saya lakukan selanjutnya mas? apakah mengeluarkan var tersebut?
apakah uji t dan f dapat digunakan sekaligus dlm satu penelitian