Cara Interpretasi Variabel Dummy pada Analisis Regresi Linier
Variabel dummy yang memiliki skala pengukuran non parametrik, dapat kita gunakan dalam spesifikasi persamaan regresi linier. Persamaan regresi linier yang saya maksud di sini yaitu persamaan regresi linier metode kuadrat terkecil.
Tentu kita sudah mengetahui, pada persamaan regresi linier metode kuadrat terkecil sebagian besar menggunakan skala pengukuran interval dan rasio.
Namun demikian, variabel dummy yang berskala nominal ternyata dapat juga dimasukkan ke dalam persamaan regresi linear metode kuadrat terkecil.
Coba kita flashback kembali, bahwa dalam statistik, skala pengukuran dapat dibagi menjadi 4. Keempat skala pengukuran tersebut terdiri dari skala nominal, skala ordinal, skala interval, dan skala rasio.
Variabel dummy yang umumnya digunakan dalam regresi linier dengan metode kuadrat terkecil, diukur dalam skala nominal. Variabel tersebut sering dikenal dengan sebutan variabel dummy biner.
Bagaimana cara memasukkan variabel dummy?
Pada persamaan regresi linier metode kuadrat terkecil, variabel dummy dapat dimasukkan sebagai variabel bebas. Dengan demikian, cara menginterpretasikannya pun sedikit berbeda dibandingkan dengan variabel bebas lainnya.
Misalkan kita membuat persamaan regresi terdiri dari 1 variabel terikat dan 4 variabel bebas. Berdasarkan spesifikasi persamaan tersebut, misalnya kita akan menambahkan sebuah variabel dummy ke dalam persamaan tersebut.
Maka cara memasukkan variabel dummy dilakukan dengan cara menambahkannya beriringan dengan 4 variabel bebas yang lain. Dengan demikian pada persamaan reaksi tersebut terdiri dari 4 variabel bebas ditambah 1 variabel dummy.
Cara membuat skor variabel dummy dalam analisis regresi
Saya sudah singgung pada paragraf sebelumnya, bahwa pada variabel dummy diukur menggunakan skala nominal. Variabel yang diukur menggunakan skala nominal untuk bisa dianalisis perlu dilakukan kuantifikasi melalui teknik skoring.
Variabel dummy yang digunakan sebagian besar menggunakan dummy biner. Cara kategorisasi variabel dummy biner dibuat dua kategori dengan skor 1 dan skor 0.
Skor 1 diberikan pada kategori yang sesuai dengan yang kita hipotesiskan dalam penelitian. Ketika kita ingin mengetahui apakah ada perbedaan wilayah terhadap jumlah pengeluaran rumah tangga. Kita dapat mengujinya dalam variabel dummy.
Perbedaan wilayah dibuat sebagai variabel dummy yang terdiri dari wilayah kota dan wilayah desa. Berdasarkan yang dihipotesiskan dan merujuk hasil penelitian terdahulu, pengeluaran wilayah kota rata-rata lebih tinggi dibandingkan wilayah desa.
Dengan demikian untuk teknik skoringnya, wilayah kota diberi skor 1 dan wilayah desa diberi skor 0. Selanjutnya tabulasi hasil skoring dapat digunakan untuk analisis kuantitatif bersama dengan data variabel bebas dan bariabel terikat lainnya.
Cara interpretasi koefisien variabel dummy
Setelah kita melakukan analisis regresi linear dengan metode kuadrat terkecil, akan diperoleh koefisien estimasi baik variabel bebas biasa maupun koefisien estimasi dari variabel dummy.
Ada sedikit perbedaan mengenai cara interpretasi koefisien estimasi untuk variabel dummy. Untuk memudahkan cara memahaminya, mari kita menggunakan sebuah contoh.
Hasil estimasi koefisien variabel dummy perbedaan wilayah terhadap pengeluaran rumah tangga sebesar 2,5. Berdasarkan teknik skoring yang telah kita lakukan di atas, maka kita dapat interpretasikan bahwa pengeluaran rumah tangga pada wilayah kota 2,5 kali lebih tinggi dibandingkan dengan pengeluaran rumah tangga pada wilayah desa.
Cara interpretasi variabel dummy dengan koefisien estimasi negatif
Jika berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa nilai variabel dummy bernilai negatif, pada prinsipnya cara interpretasinya sama.
Dimisalkan hasil estimasi ternyata menunjukkan nilai -1,1 untuk variabel perbedaan wilayah, maka dapat diinterpretasikan bahwa pengeluaran rumah tangga wilayah kota 1,1 kali lebih rendah dibandingkan dengan pengeluaran rumah tangga wilayah desa.
Dengan demikian, tanda positif atau negatif dari koefisien estimasi variabel dummy menunjukkan tinggi dan rendah dari pengaruh variabel dummy terhadap variabel terikatnya.
Uji asumsi regresi linier metode kuadrat terkecil
Meskipun kita menggunakan variabel dummy yang memiliki skala pengukuran nominal (non parametrik), uji asumsi tetap harus dilakukan.
Uji asumsi ini ditujukan untuk memperoleh hasil estimasi yang tidak bias dan konsisten. Kita sering menyebutnya dengan Best Linear Unbiassed Estimator (BLUE).
Uji asumsi yang dilakukan diantaranya uji normalitas residual, heterosketestisitas, multikolinearitas dan linieritas. Pada data time series perlu ditambahkan dengan uji autokorelasi.
Penutup
Berdasarkan yang telah kita bahas pada paragraf sebelumnya, maka dapat kita simpulkan bahwa variabel dummy yang berskala nominal dapat ditambahkan pada persamaan regresi linear metode kuadrat terkecil.
Adapun untuk cara interpretasi koefisien variabel dummy sedikit berbeda dibandingkan dengan variabel bebas lainnya. Tanda positif atau negatif dari koefisien variabel dummy akan menentukan cara menginterpretasikan hasilnya.
Baik, ini artikel yang dapat saya tulis pada kesempatan ini. Semoga bermanfaat dan memberikan nilai tambah pengetahuan bagi kita semua. Tunggu update artikel edukasi pada pekan berikutnya terima kasih.
Posting Komentar untuk "Cara Interpretasi Variabel Dummy pada Analisis Regresi Linier"