Jika
di postingan-postingan sebelumnya saya membahas tentang analisis
regresi linier berganda, maka kali ini saya akan membahas bagaimana
melakukan analisis regresi linier sederhana dengan menggunakan Excel.
1. Input/masukkan data ke M.Excel
2. Klik menu Data, lalu pilih Data analysis, lalu pada kotak analisis tool pilih regression
Pada kotak input y range: masukkan nilai-nilai variabel terikat(y)
Pada kotak input x range: masukkan nilai-nilai variabel bebas (x)
Centang confidence lvel
Centang normal probability plot
Hasil running data
|
Regression Statistics
|
|
|
Multiple R
|
0.892392864
|
|
R Square
|
0.796365023
|
|
Adjusted R Square
|
0.781819667
|
|
Standard Error
|
5.348898418
|
|
Observations
|
16
|
Terlihat
nilai koefisien determinasinya sekitar 79,63 persen artinya keragaman
variabel y mampu dijelaskan oleh variabel x1 sebesar 79,63 persen
sisanya dipengaruhi variabel lain di luar model.
Tabel Anova untuk uji simultan/uji serempak
|
ANOVA
|
|||||
|
|
df
|
SS
|
MS
|
F
|
Significance F
|
|
Regression
|
1
|
1566.45
|
1566.45
|
54.75047
|
3.35601E-06
|
|
Residual
|
14
|
400.55
|
28.61071
|
|
|
|
Total
|
15
|
1967
|
|
|
|
Terlihat bahwa nilai p-value amat kecil < 0.05 sehingga dapat dikatakan variabel x1 mempengaruhi y secara signifikan.
3. Uji Parsial (T)
|
|
Coefficients
|
Standard Error
|
t Stat
|
P-value
|
|
Intercept
|
50.775
|
4.394568
|
11.55404
|
1.52E-08
|
|
X Variable 1
|
4.425
|
0.598025
|
7.399356
|
3.36E-06
|
Terlihat
bahwa nilai p-value nya juga <0.05, dengan besar koefisien b1=4.425
artinya variabel x1 mempengaruhi variabel yt secara signifikan dengan
setiap kenaikan 1 satuan variabel x akan meningkatkan variabel y sbesar
4.425 satuan.
Selamat menggunakan, semoga artikel ini bisa membantu...:)
0 komentar:
Posting Komentar