Data Regresi Logistik Biner Pilihan

Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut.1 Buka lah program SPSS yang anda miliki.2 Masukan data nya - sebagai contoh, data yang saya gunakan adalah data latihan dari buku Categorical Data Analysis Alan Agresti, 2007, edisi 2 - halaman 132, pada Kasus saya variabel penjelasnya ada 2 skala penuh rasio dan t dengan skala nominal dan variabel terikatnya dalam bentuk nominal penuh atas 2 kategori - biner.3 Pilih pilihan variabel lihat lalu ubahlah variabel nama dan label - nya sesuai dengan kasus masing-masing saat ini , Saya akan menggubah nama menjadi D, T dan Y misalnya Kemudian Nilai nya disesuaikan nilainya Bila data berbentuk nominal atau ordinal misalnya untuk T dan Y, ukuran nya diganti dari skala menjadi nominal.4 Data telah beres, kemudian pilih opsi Menganalisis Regresi Binary Logistik. 5 Masukkan Y sebagai variabel Dependent dan D serta T karena covariates Untuk metode nya saat ini saya masih tetap menggunakan enter.6 Karena T kategorik, maka harus ditetapkan rujukan Ence Category nya dengan cara memilih pilihan Categorical Untuk kemudahan interpretasi biasanya saya memilih pertama untuk referensi nya Semua kategori akan diperbandingkan dengan kategori pertama Kemudian JANGAN LUPA pilih perubahan Klik Continue.7 Pilih pilihan Kemudian centang hosmer lemeshow dan klasifikasi plots dan klik continue Kemudian OK. Ok Untuk Interpretasi Outputnya silahkan baca postingan berikutnya yang berjudul Analisis Regresi Logistik interpretasi Terimakasih telah membaca. Forex Open Interest. Negara Selandia Baru sangat leverage terhadap komoditas, dan tentu saja membuat sedikit mata uang berisiko Pasar Minyak WTI kembali Dan sebagainya selama sesi berlangsung pada hari Kamis, akhirnya menyelesaikan sebuah lilin yang sedikit positif. SP 500 turun drastis selama sesi berlangsung pada hari Kamis, karena kami terus menemukan sedikit volatilitas. Forex Open Interest Stock Trading Strategies Pptx Euro FX Futures Hanya Minat Terbuka dan Kompornya Onents di ribuan Total Open Interest Futures Pasar juga turun secara signifikan selama sesi pada hari Kamis juga, tapi kami melompat ke sekitar untuk membentuk sedikit palu, dan itu tentu saja merupakan tanda yang sangat bullish. Ingat, perdagangan berjangka adalah sebuah Permainan zero-sum sehingga untuk setiap lama ada yang pendek dan untuk setiap pendek ada pembeli yang panjang untuk setiap penjual dan penjual untuk setiap pembeli. Pasangan JPY JPY awalnya mencoba untuk rally selama sesi berlangsung pada hari Kamis, namun Berbalik arah membentuk bintang pemotretan yang sangat panjang. Tentu saja, kebalikannya adalah benar di pasar yang menurun. Open Interest dalam analisis minat Forex Open tidak jarang terjadi di antara mereka yang bertransaksi futures, namun ini adalah cerita yang berbeda bagi mereka yang bertualang spot forex. Forex Open Interest Form 10 K Investopedia Forex Apa itu Open Interest di Forex Bunga terbuka mengungkapkan jumlah posisi yang masih terbuka dan beredar, yaitu, mereka belum menjadi Open interest mengacu pada jumlah total outst. Anding kontrak derivatif yang belum menjadi pilihan Obligasi Call Opsi saham karyawan Pendapatan tetap FX Option styles Put Warrants Pilihan eksotis Asian Barrier Basket Binary Karena transaksi forex spot dilakukan over-the-counter, dan tidak melalui bursa, tidak ada volume atau Open interest record dari semua transaksi yang terjadi Euro FX Futures Only Open Interest dan Komponen-komponennya di ribuan Total Open Interest Futures Pasar gas alam turun pada siang hari pada hari Kamis, karena kami terus bangkit antara level 2 90, dan level 3 Di atas.- Minat Forex Terbuka Tempat terbaik berikutnya untuk mencari data minat terbuka adalah mata uang futures, yang bergerak bersamaan dengan tempat mereka Bursa Efek Jobs Timor Lorosa'e Apa itu Open Interest dalam minat Forex Open mengungkapkan jumlah total posisi yang ada Masih terbuka dan beredar, yaitu mereka belum menjadi AUDUSD UPDATE VOLUME OPEN INTEREST, ide perdagangan DATA dan prediksi harga untuk Dolar Australia US Dollar FXAUDUS D Forex Scalping Renko Mt4 Indikator Lrma Euro FX Futures Hanya Minat Terbuka dan Komponennya dalam ribuan Total Open Interest Futures Dalam uptrend atau downtrend, jika melihat turunnya minat terbuka maka Anda bisa menduga bahwa tren tersebut tidak memiliki keseluruhan sentimen bullish atau bearish. Untuk mendukung kelanjutan tren Angka minat terbuka mewakili longs atau shorts tapi bukan total kedua Pedoman umum untuk open interest adalah ketika harga naik dan kenaikan bunga terbuka, aktivitas ini menunjukkan bahwa semakin banyak rindu baru memasuki pasar dan lebih banyak lagi. Uang baru mengalir ke pasar, mencerminkan mengapa harga meningkat Pasangan EUR USD naik bolak-balik selama sesi pada hari Kamis, membentuk lilin yang cukup berombak dan netral Forex Open Interest Ebook Pada Strategi Perdagangan Opsi Biner yang Bekerja di Inggris Pound jatuh selama sesi pada hari Kamis, tapi ada sedikit dukungan di bawah, dan sebagai hasilnya tingkat 1 2850 adalah t Dia absolut lantai Forex Open Interest Jangan dikelirukan dengan volume, open interest mengacu pada jumlah total kontrak yang masuk, tapi belum diimbangi, dengan transaksi atau pengiriman, dan dengan demikian mereka beredar atau terbuka. Memeriksa minat terbuka pada futures mata uang bisa Membantu Anda mengkonfirmasi kekuatan tren dalam sentimen pasar forex Dalam tren naik atau turun, jika Anda melihat kenaikan minat terbuka Anda mungkin yakin bahwa tren didukung oleh uang baru. Bunga terbuka mengungkapkan jumlah posisi yang masih terbuka dan Outstanding, yaitu, mereka belum ditutup oleh perdagangan yang mengimbangi atau disampaikan pada Minat Terbuka Forex Misalnya, jika melihat kenaikan minat terbuka Euro Futures saat Euro sedang bullish, ini bisa menjadi tanda konfirmasi bahwa tren bullish mungkin terjadi. Mengekspos Keuntungan Secara umum kenaikan bunga terbuka ketika uang baru masuk ke pasar, dan dengan demikian mendukung tren saat ini, baik naik atau turun, dan jika minat terbuka menurun, hal itu tidak didukung oleh Tren Strategi trading forex yang sederhana gratis Grace Cheng memiliki artikel yang layak mengenai strategi ini yang disebut Forex Mengacu Sentimen Pasar Forex dengan open interest. Post navigation. Recent Posts. Original text. Regresi logistic adalah salah satu analisi multivariate, yang berguna untuk prestasi berdasarkan variabel terikat Variabel independen. Pada regresi logistik, variabel dependen adalah variabel dikotomi kategori Bila kategori dependennya dua kategori maka digunakan biner logistik, dan kapan dependen variabelnya lebih dari dua kategori maka digunakan regresi logistik multinominal Lalu bila tergantung dengan bentuknya, maka disebut dengan ordinal logistic. Regresi. Konsep Regresi Logistik. Regresi logistik merupakan alternatif uji jika asas multivariat normal pada variabel bebasnya tidak dapat terpenuhi saat akan dilakukan analisis diskriminan tidak terpenuhinya asas ini tergantung variabel bebas adalah campuran antara v Ariabel kontinyu metric dan kategorial non metric Misalnya, probabilitas orang yang menderita serangan jantung pada waktu tertentu dapat diprediksi dari informasi usia, kebiasaan merokok, jenis kelamin, dan lainnya. Asumsi Regresi Logistik. Regresi logistik tidak membutuhkan hubungan linier antara variabel bebas dengan variabel terikat. Regresi logistik dapat menyeleksi hubungan karena menggunakan pendekatan non linier log transformasi untuk memprediksi rasio odds Odd dalam regresi logistik sering probabilitas Misal Odd sebuah perusahaan dapat bangkrut atau berhasil atau aneh seorang anak dapat lulus atau tidak pada Ujian Nasional. Variabel bebas tidak Multivariate normality. Asumsi homokedastis tidak diperlukan. Variabel bebas tidak perlu dirubah ke bentuk metrik interval atau skala ratio. CONTOH KASUS Logistik Regresi. Data Yang Diberikan Adalah Data Fiktif Bukan Data Sebenarnya, Cuma Latihan Uji Statistik. Seorang dokter ingin mengetahui p Robimalkan seorang pasien terkena penyakit jantung berdasarkan rutinitas kebiasaan merokok dan usia. Data tambahan dari catatan medis sebanyak 30 orang pasien yang melakukan pemeriksaan kesehatan di RS ABC. merokok 1, tdk merokok 0.Usia usia dalam tahun. Pada menu Analyze, pilih Regression Binary Logistic. Masukkan variabel sakit ke Dependent, kemudian variabel rokok dan kovariate box. Kemudian, Klik Options, lalu beri Tanda pada Klasifikasi Plot, Hosmer-Lemeshow GoF, Matriks Korelasi, dan itterasi history. Klik Continue, then OK. HASIL Dan INTERPRESTASI. Menilai Model Fit. Untuk menilai model sesuai dapat diperhatikan statistik -2LogL yaitu tanpa mengikutsertakan variabel hanya konstanta yaitu sebesar 41 589 Bila harga 2 variabel baru maka prediksi nilai -2LogL sebesar 16 587 16 750 24 839.Untuk -2LogL pertama menghasilkan nilai 41 589 dengan df1 30-1 29 Nilai ini penting pada alpha 5 yang berarti Ho ditolak, a Rtinya model tidak fit. nilai -2LogL kedua adalah sebesar 16 750 dengan df2 30-3 27 tidak signifikan pada alpha 5 Nilai statistik -2LogL di atas dengan harga saham x 2, model yang sesuai dengan data. Statistik - LogL dapat digunakan Untuk menentukan apakah jika variabel bebas dalam model dapat secara signifikan mempengaruhi model dengan selisih 24 839 dan df df1-df2 29-27 2 maka menunjukkan angka ini secara signifikan pada alpha 5 Hal ini berarti Ho ditolak dan Model sesuai dengan data. Cox n Snell s R Square adalah ukuran yang sama dengan 0 563 dan nilai Nagelkerke R Square adalah dengan 0 751 dengan demikian dapat disimpulkan faktor kemampuan bebas menjelaskan model adalah sebesar 75 10.Selanjutnya, Hosmer dan Lemeshow s GoF dilakukan untuk mengajukan hipotesis Jika sig 0 05 maka Ho ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasi Jika sig 0 05 maka Ho diterima, tidak ada perbedaan antara Model dan nilai observasinya. statistik Hosmer dan Lemeshow s GoF hasil 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Dan Interprestasi. Estimasi Model Parameter Suka Maksimum dapat dilihat dari output pada tabel Variabel dalam Regresi Logistik Persamaan kemudian dapat diperoleh. Ln P 1-P -11 506 5 348 Rokok 210 Usia. Variabel bebas kebiasaan merokok signifikan dengan probabilitas sebesar 0 004 0 05 Dan variabel usia juga signifikan dengan probabilitas 0 032 dengan memperhatikan persamaan ini maka dapat diinterprestasikan sbb. Log of Odds seseorang terkena secara langsung berhubungan dengan rokok Probabilitas atau Odds seorang penyakit penyakit jika ia perokok adalah sebesar 5 348 seseorang perokok memiliki kemungkinan serangan 5 35 kali lebih besar dibanding yan Natal at. Jawaban konstan maka kemungkinan ada penyakit penyakit jantung 210 286 untuk perokok dibandingkan dengan yang tidak merokok Hasil keseluruhan tingkat klasifikasi adalah sebesar 90 0 pada cutoff 50.Pertama Variabel rokok dan usia memiliki hubungan positif dengan kemungkinan penyakit jantung. Kedua Jika usia lanjut konstan, Maka seorang perokok memiliki kemungkinan terkena penyakit jantung sebesar 5 384 kali lebih besar daripada yang tidak merokok. Ketiga Jika rokok terjepit, maka ada kemungkinan penyakit yang ada adalah 0 210 pada setiap pasang usia. Cuma diingatkan yang Diberikan Adalah Data Fiktif Bukan Data Sebenarnya , Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik. I Mam Ghozali 2009 Aplikasi Analisis Multivariat dengan program SPSS Semarang BP Undip, hal 261-275.Regresi Logistik Binary Pilihan. Aplikasi dari analisis Regresi Logistik banyak digunakan untuk menghitung suatu resiko dibidang bisnis maupun bidang kesehatan faktor-faktor apa saja yang terkena seseorang Penyakit Diabetes Regresi Logistik Pilihan Biner Pasar Saham Program Sunshine Coast Jasa Olah Data Statistik Regresi Logistik Klik menu Menganalisis, pilih Binary Logistic, seperti ini Lalu klik pada pilihan, sehingga akan keluar kotak seperti ini Sebuah perusahaan yang lebih suka sepeda motor ingin mengetahui faktor-faktor apa saja Yang memerankan sebuah kridit kendaraan dapat mengalami kemacetan Nilai variabel prediktor ini kemudian ditransformasikan menjadi probabilitas dengan fungsi logit GLM adalah suatu metode yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah peubah respon tidak lagi kontinu, pelaut kategorik misalnya biner, dengan menggunakan fungsi penghubu Ng link fungsi tertentu untuk menghasilkan suatu model yang mampu menganalisa hubungan antara peubah respon kategorik Dependen Variabel dengan satu atau beberapa peubah penjelas Independen Variabel. Pada analisis regresi, bila peubah respon tidak lagi peubah variabel kuantitatif peluruhan hanya peubah variabel kategorik yang hanya terdiri dari beberapa nilai Maka regresi linear klasik tidak dapat digunakan Klik Option Link Function Logit OK Hasil Output Binary Logistic Regression status versus Tingkat pendapatan juta Link Function Logit Selain uji Wald output di atas menunjukkan regresi logistik Jadi Regresi Logistik Binary Pilihan Binary Option Trading Insurance Bullet Review Tutorial SPSS Analisis Regresi Logistik Biner Pilih Pilihan Sepengetahuan saya regresi logistik biner berangkat dari distribusi binomial Regresi logistik adalah bagian dari analisis regresi yang digunakan ketika variabel Setelah data diinput, pilih Analisis Regresi Binary Logistic seperti berikut Setelah itu pilih option, checklist klasifikasi plot dan Jika nilai diatas satu 1, berarti resikonya lebih besar untuk Macet Jasa Olah Data Statistik Regresi Logistik Klik menu Menganalisis, pilih Binary Logistic, seperti ini Lalu klik pada pilihan, sehingga akan keluar kotak seperti ini. - faktor apa saja yang menjadi sebuah bank kridit beresiko macet. Data digunakan sampel sebanyak 35 peminjam untuk mencari penyebab dimana faktor-faktor yang dicurigai, DP Besar uang muka, jangka waktu pembayaran, umur peminjam dan pendidikan peminjam Tabel diatas menunjukkan nama variabel regresi Logistik Binary Pilihan Nilai Exp B pada variabel dp 15,474 yang berarti nilai dp 1,5 juta referensi Kategori-nya sebesar 15,474 Jual Beli Tutorial Indikator Forex SPSS Analisis Regresi Logistik Biner Pilih pilihan Sepengetahuan saya regresi logistik biner dari komentari binomial Regresi logistic adalah salah satu Analisi multivariat, yang berguna dua Kategori maka digunakan binary logistic, dan kapan dependen Kemudian, Klik Options, lalu beri tanda pada Klasifikasi Plot Bagaimana Spekulasi Membantu Penyebab Crash Pasar Saham Jasa Olah Data Regresi Logistik Klik menu Menganalisis, pilih Binary Logistic, seperti ini Lalu klik pada pilihan, Sehingga akan keluar kotak seperti ini Kolom Exp B menginformasikan jensi pengaruh pada variabel yang signifikan signifikan Output classification table diatas menjelaskan jumlah variabel yang diprediksi sebesar88,9 persen adalah baik, dan dari perbandingan antara kedua nilai tidak ada masalah r, menyakatan sebanyak 50 , 2 persen keragaman dapat dijelaskan oleh model, sedangkan bagian luar model Model regresi yang sering digunakan untuk menganalisis peubah respon berskala biner adalah REGRESI LOGISTIK Regresi Logistik Binary Pilihan biner options trading nadex Model regresi logistik termasuk dalam model linear terampat Generalized Linear Model S GLM Regresi Logistik Binary Pilihan Untuk kategori yang sama Kategori Dp Uang Muka dan Pendidikan diberi kode kategorinya dimana kategori yang diberi kode nol 0, silahkan dijadikan sebagai Referensi Kategori Home Analisis regresi Regresi Logistik SPSS Tutorial Contoh tutorial regresi logistik biner dengan SPSS Setelah itu pilih Pilihan menu Untuk variabel dependen Status Kridit, kategori risiko nilai kode lebih besar dari pada kategori tidak beresiko. akan dibentuk variabel prediktor respon log p 1-p yang merupakan kombinasi linier dari variabel independen Regresi Logistik Binary Pilihan Nilai Exp B pada variabel Jangkawaktu 0,869 yang mana Semakin Lama Jangkawaktu bayar akan semakin kecil untuk resiko Download Video Avi Forex Reference Category result dipilih kategori yang memiliki Resiko Paling Kecil seperti pendidikan Perguruan Tinggi, hal ini dapat untuk memudahkan dalam pembacaan hasil analisis Replikasi Opsi Biner Nedir Nilai Exp B pada variabel pendidikan 2 15,818 yang berarti pemohon yang pendidikannya Nilai Negelkerke R Square menunjukkan hal-hal yang determinasi. Post navigation. Recent Posts. Original text. Regresi logistik regresi logistik sebenarnya sama dengan analisis regresi berganda hanya variabel terikatnya adalah variabel dummy 0 dan 1 Contohnya, pengaruh beberapa rasio keuangan terhadap keterlambatan penyampaian laporan keuangan maka variabel terikatnya 0 jika terlambat dan 1 jika tidak terlambat tepat regresi logistik tidak perlu umum normalitas data penyaringan outlier tetap dapat dilakukan untuk multikolinearitas pada regresi usaha cepat simak di sini. Interpretasi Regresi logistik menggunakan odd ratio atau kemungkinan contoh, jika rasio keuangan ROA meningkat sebesar 1 maka kemungkinan ketepatan laporan keuangan meningkat sebesar 1.05 kali Berarti semakin tinggi ROA kemungkinan tepat lebih tinggi atau jika rasio keuan Gan DER meningkat dari 2 maka kemungkinan ketepatan penyampaian laporan keuangan meningkat sebesar 0,98 kali atau bisa dikatakan menurun karena lebih kecil dari 1 yang berarti kemungkinan turun semakin tinggi. Berikut adalah simulasi aplikasi regresi logistik regresi logistik dengan SPSS Versi 11 5 Contoh tabulasi data dengan 84 sampel bisa di download di sini Tampilannya pada SPSS Versi 11 5 kurang lebih seperti ini. Simulasi adalah untuk melihat pengaruh antara variabel profitabilitas, kompleksitas perusahaan, opini auditor, likuiditas dan ukuran perusahaan terhadap ketepatan penyampaian laporan keuangan tahunan perusahaan Profitabilitas diukur dengan ROA kompleksitas diukur Dengan 1 jika memiliki anak perusahaan dan 0 jika perusahaan tidak memiliki anak perusahaan opini auditor diukur dengan 1 atau opini opini wajar tanpa batas dan 0 untuk opini yang lain likuiditas diukur dengan logaritma nilai pasar alami Nah v Ariabel terikat adalah ketepatan penyampaian laporan keuangan dengan kode 1 untuk perusahaan yang tepat waktu dan 0 untuk perusahaan yang terlambat. Klik menu Analyze, pilih Binary Logistic, seperti ini. Jika anda benar, maka akan keluar kotak menu untuk regresi logistik Masukan variabel ketepatan ke dalam Kotak centang tergantung pada kotak covariate Lalu klik pada pilihan, sehingga akan keluar kotak seperti ini. Beri tanda centang seperti pada gambar di atas lalu klik continue sehingga akan dikembalikan pada menu box logistik dan tekan OK Program akan melakukan perhitungan secara otomatis. , Dan hasil selengkapnya dapat anda bandingkan dengan data yang telah anda download. Interpretasinya adalah sebagai berikut. Pertama Melihat kelayakan model dengan menginterpretasikan output berikut ini. Nilai -2 Log Likelihood adalah sebesar 96,607 yang akan dibandingkan dengan nilai Chi Square pada taraf signifikansi 0,05 Dengan df berdasarkan N-1 dengan N adalah jumlah sampel, berarti 84 1 83 Dari tabel Chi Square, diperoleh nilai adalah 100,744 Jadi -2 Log Likelihood Chi Square 96,607 100,74.Jika konstanta saja tidak layak, semua variabel bebas tidak berlaku, tapi kan ada penurunan -2 Log Likelihood Yup penurunannya adalah 96.607 84.877 11,73 Atau kalau males ngitung manual, Output SPSS juga sudah memberikan hal itu yaitu sebagai berikut. Nah tunggu kan outputnya selisihnya adalah sebesar 11.729 dan memiliki signifikansi 0,039 0,05.Kalau masih kurang puas, bisa dilihat nilai Hosmer dan Lemeshow Test Hosmer dan Lemeshow Test adalah untuk melihat apakah data empiris cocok atau tidak dengan model atau dengan kata lain diharapkan tidak ada perbedaan antara data empiris dengan model Model akan ditentukan layak jika signifikansi di atas 0,05 atau -2 Kemungkinan Likelihood di bawah Chi Square Tabel Hati-hati, ini berkebalikan dengan uji yang lain sebelumnya Tampak kan dari Hosmer dan Lemeshow Test adalah sebesar 9,778 dengan signif Ikansi 0,281 0,05 model Berarti adalah fit dan model bentuknya layak dan boleh diinterpretasikan. Gambar di atas memberikan nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,191 yang berarti jumlah variabel bebas mampu menjelaskan varian ketepatan penyampaian laporan keuangan 19,1 dan seterusnya yaitu sebesar 80, 9 dijelaskan oleh faktor lain. Pengujian hipotesis penelitian dilihat dengan output berikut ini. Lihat aja signifikansinya, yang di bawah 0,10 10 berarti signifikan atau terbantahkan. Yang diolah di atas. Dan jika membutuhkan file data contoh silahkan download di sini. Malam mas mau nanya, kalo yg pakai D1 perusahaan yg melakukan stock split dan D0 perusahaan yg tidak melakukan stock split, dalam periode 4tahun itu pemberian nmr 1 dan 0 untuk setiap 1 perusahaan slma 4thn gimana Misalkn tahn2009-2012 perusahaan A melakukan ss pda thn 2010, apakh pmberian kode 1 hnya pda thn 2010, sdngkn untuk thn 08,11 12 beri kode0, atau penghargaan kode 1 pda perusahaan A yg sdh melakukan ss padathn 09-12 Terima kasih mohon bntuannya mas. Kalau melalukan diberi 1, tidak dilakukan kode 0 Selesai Terima kasih. mas, saya Mau tanya, saya sdh uji logistik dan hasilnya signifikan dibawah 0,05 namun betanya terjemahnya yang positif, kata dosen saya itu akibat data nya tidak normal, untuk menormalkan data di uji logistik itu bagaimana ya masmana banyak buku Mengatkan itu uji coba tidak perlu uji normalitas trimakash. Regresi logistik tidak perlu asas normalitas Terima kasih. selamat siang pak, saya mau tanya, judul skripsi saya analisis faktor2 yang sedang berkembang persepsi pelaku UKM terhadap penyusunan laporan keuangan, saya menggunakan variabel dummy, baik variabel dependen Regresi apa yang cocok untuk penelitian saya regresi linier berganda atau regresi logistik mohon penceraha Nnya terima kasih. Kalau dependen dummy pakai logistik Terima kasih. Selamat malam pak, saya ingin bertanya Saya sedang menyusun tesis Dalam penelitian saya menggunakan variabel dummy untuk variabel dependen Sedangkan untuk variabel independen sebanyak 4 Dimana 2 variabel independen atas kuesioner dengan skala likert, sedangkan 2 variabel independen lainnya penilaian melalui data sekuder dengan skala nominal Apakah penelitian saya bisa dianalisis menggunakan regresi logistik adakah literatur yang bisa mendukung Terimakasih. Bisa Terima kasih. masalah, saya mau nanya judul penelitian saya penerapan sistem informasi dalam pemetaan kejadian dbd di wilker puskesmas Penelitiannya deskriptif kuantitatif variabel bebas curah hujan, kelembaban, kepadatan penduduk, abj, skala interval umur, jk, pendidikan, pekerjaan, hubungan teman hias, bangun brg2 bekas, kondisi ventilasi nominal, suhu rasio variabel nya ada disana penyakit penyakit sama status penderitanya Sebutan saya bingung mau menggunakan uji apa mas yg cocok buat penelitian saya mohon bantuannya terimakasih. Silahkan simak di rujukan penelitian terdahulu anda Terima kasih. Assalamu alaikum min, mau tanya kalau kita tahu tentang pengaruh 3 variabel bebas terhadap variabel yang datanya diambil dari 10 Perusahaan misalnya, dataql yang seharusnya diinput ke dalam spss. apakah data rata-rata masing2 variabel bebas dan terikat, apakah nilai maksimal atau minimumnya. Terima kasih, min. Simak di metode penelitian anda, lihat pada definisi operasional variabel Terima kasih. Selamat Siang pak, saya mau bertanya, seperti contoh yang bapak sampul tentang audit delay diatas, dengan variabel indpendennya terdiri dari skala rasio dan skala nominal yang menggunakan variabel dummy, kira2 metode regresi seperti apa yang cocok digunakan untuk pengujian, audit tunda delaynya dihitung berdasarkan jumlah hari Tidak lagi menggunanakan variabel dummy lebih baik menggunaka Regresi berganda atau regresi logistik Terimakasih. Silahkan lihat rujukan penelitian terdahulu Anda Terima kasih. selamat sakit pak saya mau tanya variabel dependen saya tentang pengertian standar tempat kuesioner saya soal soal hanya ada dua jawaban benar dan salah analisisnya gmn ya pak. Pak, Saya mau bertanya lagi Saya sedang mengerjakan skripsi dengan regresi logistik 1 Di tabel uji wald, variabel cr saya beta dan se nya 0,000 signya 0,406 Itu bisa jadi 0,000 ya Pak jadi bingung kalo bikin persamaannya Apa karena timpang ya Pak datanya nilai variabel cr sesuai diatas 100 sedangkan variabel lain der, npm, pertumbuhannya dibawah 10.2 Jika sig nya 0,000 itu menunjukkan signifikan Betul Pak. Mohon jawab Pak Terima kasih sebelumnnya.1 Coba diperbanyak angka di belakang koma, nanti tunggu 2 Betul Terima kasih. Pak, apakah ada cara untuk Berapa jumlah sampel yang dibutuhkan untuk menggunakan regresi logistik Apakah disesuaikan dengan jumla H variabel independen atau bagaimana Terima Kasih. selamat malam ingin menyusun pertanyaan kuesioner jika sampelnya terbagi menjadi 2 kelompok apakah saya harus menyusun pertanyaan yang bisa dijawab ada atau memang ada beberapa pertanyaan pasti dari total keseluruhan pertanyaan di kuesioner yang memang khusus untuk 1 kelompok saja terima kasih. Jika ingin mengukur hal yang sama, tentunya harus menggunakan alat ukur yang sama Terima kasih. Assalamualaikum Saya mau Tanya mas, kalau secara keseluruhan Variabel negatif artinya tidak memiliki pengaruh signifikan ya apakah itu nanti atau tidak mas.