 |
| Regresi Logistik, sebuah pengantar |
Regresi merupakan alat pemodelan data untuk keperluan analisis inferensia dalam statistika. Regresi merupakan sebuah pendekatan statistik hubungan sebab-akibat atau kausalitas antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Regresi secara sederhana dapat dibagi menjadi dua, yaitu regresi linier dan regresi non-linier. Khusus regresi linier, pembahasannya dapat kita temukan di blog ini, kali ini kita akan membahas secara santai dan khusus mengenai regresi yang nonlinier, salah satunya yaitu regresi logistik.
Regresi logistik pada dasarnya merupakan pendekatan statistik untuk membuat sebuah model prediksi sebagaimana halnya regresi linier, hanya saja, yang membedakan yaitu skala variabel yang dipakai pada regresi logistik berbeda. Regresi logistik merupakan jenis model yang dipakai sebagai alat ukur hubungan kausalitas antara variabel bebas (independen) terhadap variabel terikat (dependen) berskala dikotomik (biner), yaitu skala data yang terdiri atas dua pilihan kategorik, contohnya Ya/Tidak, Sukses/Gagal, Baik/Buruk atau skala dikotomik lainnya.
Bila dalam regresi linier mengedepankan pemenuhan uji perkiraan kenormalan eror varians atau residu, pada regresi logistik justru tidak memerlukan uji perkiraan kenormalan, alasannya yaitu eror varians yang dihasilkan dari pemodelannya mengikuti distribusi teoritis logistik. Bila divisualisasikan, sebaran dari distribusi logistik serupa dengan kurva logaritmik yang non-linier.
Asumsi dalam Regresi Logistik
Sebagai model prediksi, regresi logistik tak luput dari beberapa perkiraan yang gotong royong menjadi kelemahan dari regresi logistik itu sendiri. Beberapa perkiraan yang memenuhi atau relatif cocok dalam penggunaan regresi logistik adalah:
1. Regresi logistik tidak memerlukan hubungan linier antara variabel bebas dengan variabel terikat. Hal ini mengingat memang hubungan yang relevan antara kedua variabel tidak linier;
2. Variabel bebas tidak memerlukan uji perkiraan kenormalan, jika variabel bebas berjumlah banyak maka tidak perlu uji perkiraan kenormalan multivariabel (multivariat normality);
3. Skala variabel bebas tidak perlu diubah ke dalam skala metrik (interval atau rasio), alasannya yaitu fokusnya yaitu skala dikotomik pada variabel terikat saja;
4. Variabel terikat haruslah berskala dikotomik;
5. Tidak mengharuskan varians antar variabel bebas bersifat homogen atau sama;
6. Tidak memerlukan uji perkiraan homoskedastisitas lantaran terkait kondisi pada poin 5 dan 2;
7. Skala variabel bebas haruslah bangkit sendiri dan tidak saling mempunyai keterpautan, misalkan dua variabel bebas mempunyai kategori yang sama, Ya/Tidak;
8. Jumlah sampel (amatan) yang dipakai berdasarkan beberapa literatur minimal 50 sampel (amatan), namun untuk regresi logistik berganda akan lebih baik jika jumlah sampel (amatan) 4 - 5 kali jumlah variabel bebas yang dipakai sebagaimana regresi linier;
9. Hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat terlihat dengan mengamati nilai rasio Odd (dipandang sebagai probabilitas).
Sumber http://www.ngobrolstatistik.com/
