Kapan menggunakan regresi logistik dan regresi linier berganda?
Seringkali banyak yang tanya, kapan sih saya bisa menggunakan regresi logistik? Lalu apa bedanya dengan regresi linier berganda biasanya?
Pertanyaan tersebut melandasi saya untuk menulis artikel pada kesempatan ini. Konsep ini penting banget untuk kita pahami dengan baik.
Kalau kita bicara regresi linier berganda, tentu kita sudah tidak asing lagi. Mungkin kita bakal sering menjumpai materi regresi linier berganda pada mata kuliah statistika.
Lalu, apakah perbedaanya antara regresi logistik dengan regresi linier berganda? Apakah ada asumsi tertentu yang harus dipenuhi, agar kita bisa menggunakannya? Yuk kita bahas lebih mendalam.
Regresi Linier Berganda
Meskipun antara regresi logistik dan regresi linier berganda sama-sama digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Namun, regresi linier berganda yang dimaksud disini itu menggunakan metode kuadrat terkecil (ordinary least square).
Dengan demikian ada sejumlah asumsi yang harus dipenuhi untuk menggunakan regresi linier berganda, mulai dari uji normalitas residual, multikolineritas, heteroskedastisitas, linieritas, dan asumsi lainnya.
Ada kata kunci yang dapat kita jadikan pedoman untuk membedakan dengan regresi linier berganda. Kata kunci tersebut yaitu bahwa pada regresi linier berganda, skala pengukuran data variabel terikatnya, minimal berskala interval atau rasio.
Mengapa demikian? Variabel dengan skala pengukuran interval atau rasio, masuk dalam statistik parametrik. Hal ini berpotensi besar untuk memenuhi uji asumsi yang dipersyaratkan.
Regresi Logistik
Adapun untuk regresi logistik, meskipun sama-sama regresi, memiliki perbedaan asumsi dengab regresi linier metode kuadrat terkecil.
Pada persamaan regresi logistik, asumsi yang dipersyaratkan pun tidak seketat seperti halnya pada persamaan regresi linier berganda metode kuadrat terkecil/OLS.
Kita dapat menggunakan variabel non parametrik yang berskala nominal atau ordinal, meskipun kita pakai sebagai variabel terikat.
Dengan demikian, keyword di regresi logistik adalah ketika variabel terikat (dependent) kita menggunakan skala nominal atau ordinal, maka kita bisa menggunakan regresi logistik. Regresi logistik ini sering disebut juga dengan regresi logit.
Selanjutnya, kamu juga perlu memahami bahwa ada beberapa jenis regresi logistik. Bahkan, ada juga pengembangannya, seperti regresi probit, tobit, dan seterusnya.
Pada variabel terikat yang diukur menggunakan skala nominal biner, kita sebut dengan regresi logistik biner. Adapun pada variabel terikat yang diukur menggunakan skala ordinal, maka menggunakan regresi logistik ordinal atau lebih terkenal dengan sebutan regresi ordinal.
Inti perbedaan regresi logistik dengan regresi linier berganda
Dengan demikian, kini kita bisa menarik pelajaran penting dari artikel ini, bahwa jika kita menggunakan variabel terikat non parametrik (skala nominal atau ordinal), bisa menggunakan regresi logistik. Adapun jika skala pengukuran variabel terikatnya parametrik (skala interval atau rasio), kita dapat menggunakan regresi linier berganda metode kuadrat terkecil.
Selain itu, informasi lain yang dapat kita ambil yaitu bahwa asumsi yang dipersyaratkan pada regresi logistik tidak seketat seperti pada regresi linier metode kuadrat terkecil. Pada regresi logistik tidak dipersyaratkan data harus terdistribusi normal.
Pada prinsipnya, interpretasi hasil analisis regresi logistik hampir sama seperti hal membaca hasil analisis regresi linier berganda. Perbedaannya, pada regresi logistik kita bisa menginterpretasikan nilai odds ratio.
Sampai disini, semoga kamu semakin memahami mengenai perbedaan antara regresi logistik dan regresi linier berganda ya. Kalau kamu butuh tutorial mengenai cara analisis dan interpretasinya, saya telah membuat beberapa video yang secara komprehensif membahas baik regresi linier berganda maupun regresi logistik yang diakses di channel Youtube "Kanda Data".
Ini artikel yang dapat saya tulis pada kesempatan ini. Semoga dapat memberikan insight baru bagi rekan dan sobat yang membutuhkan. Tunggu update artikel priyono.id pada kesempatan berikutnya.
Posting Komentar untuk "Kapan menggunakan regresi logistik dan regresi linier berganda? "