dengan hasil di atas kita menduga tidak terjadi heteroskedastisitas, karena residualnya tidak membentuk pola tertentu, dengan kata lainnya residualnya cenderung konstan.
Dalam kesempatan ini, statistikian.com coba menjelaskan tutorial cara uji heteroskedastisitas dengan grafik scatterplots menggunakan aplikasi statistik dalam komputer, yaitu aplikasi SPSS.
Untuk melakukan uji statistik terhadap ada tidaknya heteroskedastisitas berikut diberikan langkah-langkahnya:
Risty : Di beberapa World wide web memang ada yang menggunakan metode seperti yang mbak gunakan, kalau saya lebih sering memakai metode Glesjer mbak. Untuk bahan rujukan berupa jurnal maupun buku saya belum tahu mbak, karena saya juga masih dalam tahap belajar dan ilmu saya juga masih terbatas mbak.
Metode analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui berapa besar pengaruh variabel bebas intelijen pasar dan inovasi terhadap variabel terikat
Sebaliknya, apabila titik-titik menyebar tanpa ada pola yang jelas di bagian atas dan bawah atau di sekitar angka 0, maka tidak terdapat gejala heteroskedastisitas. Kondisi ini dinamakan “Ho”.
Output Uji Heteroskedastisitas dengan Grafik Lihat Grafik Scatter di atas, jelas bahwa tidak ada pola tertentu karena titik meyebar tidak beraturan di atas dan di bawah sumbu 0 pada sumbu Y. Maka dapat disimpulkan tidak terdapat gejala heteroskedastisitas atau H0 diterima.
Persiapkan data yang kita miliki dalam file excel, pastikan data yang kita set dalam Excel memudahkan software program Eviews dalam membacanya. Tampilan data cross segment yang akan kita olah seperti tampak pada gambar berikut.
Langkah selanjutnya adalah dengan meregresikan variabel independen dengan nilai complete residual. Perhatikan gambar di bawah ini:
Most data textbooks will include at the least some material on homoscedasticity and heteroscedasticity. Some examples are:
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi atau terdapat ketidaksamaan varians dari rersidual dari satu pengamatan read more ke pengamatan yang lain. Jika varians dari nilai residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut dengan Homokedastisitas.
Di sana ada tulisan *SRESID untuk ditaruh ke kotak Y dan tulisan *ZPRED taruh di kotak X. Sisanya abaikan saja dan bisa langsung klik “Keep on”.
Kami pun akan memastikan hasil diterima sesuai waktu karena proses pengerjaan akan disepakati oleh klien. Hubungi admin kami melalui kontak yang tersedia dan dapatkan hasil penelitian yang berkualitas.
Assuming a variable is homoscedastic when The truth is it really is heteroscedastic (/ˌhɛtəroʊskəˈdæstɪk/) results in impartial but inefficient stage estimates As well as in biased estimates of normal errors, and could cause overestimating the goodness of healthy as measured via the Pearson coefficient.