Arsip

Posts Tagged ‘heteroskedastisitas’

Analisis Uji Heteroskedastisitas dengan Menggunakan SPSS

Januari 31, 2012 3 komentar

Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Pendeteksian ada tidaknya heteroskedastisitas bisa dilakukan dengan menggunakan metode Glejser Test, yaitu dengan cara meregresikan nilai absolute residual terhadap variabel independent. Kali ini saya akan membahas uji heteroskedastisitas dengan uji Glejser dengan SPSS versi 17.

Langkah pertama adalah membuat Absolute Residual (Abs_res). Dalam menguji heteroskedastisitas, Abs_res ini nanti akan menjadi variabel dependennya.

1. Pilih Transform -> compute variable

Kolom target variable diisi nama variabel baru (misal: Abs_res). Lalu pilih “All” pada kolom Function group. Bawahnya pilih “Abs” kemudian double klik. maka pada kolom Numeric Expression akan muncul kata “ABS”. Lalu masukkan variabel Unstandardized Residual (Res_1) yg telah dibuat ke kolom numeric expression. Cara membuat Res_1 dapat lihat disini: (Klik disini.)

Lalu OK. Abs_res akan muncul di Data View.

Baca selanjutnya…

Iklan

Heteroskedastisitas

Juni 26, 2010 1 komentar

Definisi

Heteroskedastisitas adalah gangguan ui yang tidak mempunyai varian yang sama atau tidak samanya varian (simpangan data).

Asumsi ini dapat ditulis sebagai berikut:

E (u2i) = σ2 i = 1, 2, …., n

Contoh heterokedastisitas, misalnya:

  • Kesalahan orang yang baru belajar mengetik. Semakin dia berlatih, kesalahan yang dilakukan semakin sedikit.
  • Meningkatnya pendapatan, tabungan secara rata-rata juga meningkat. Keluarga yang berpendapatan tinggi secara rata-rata menabung lebih banyak daripada keluarga berpendapatan rendah, tetapi variabilitas dalam tabungannya juga lebih besar.

Penyebab terjadinya heterokedastisitas:

  • Sifat data variabel yang diikutsertakan ke dalam model.

Varian Y akan semakin besar dengan makin besarnya nilai X. tingginya varian Yi tersebut akan berarti pula tingginya varian ei.

Sifat data yang digunakan dalam analisis.

Konsekuensi heteroskedastisitas

  • Penduga OLS yang diperoleh tetap memenuhi persyaratan tidak bias.
  • Varian yang diperoleh menjadi tidak efisien/ Baca selanjutnya…
%d blogger menyukai ini: