Cara Melakukan Uji F Simultan dalam Analisis Regresi | Melanjutkan postingan yang kemudian mengenai Cara Melakukan Uji t Parsial dalam Analisis Regresi dengan SPSS, maka kali ini saya akan mengulas mengenai Cara Melakukan Uji F Simultan dalam Analisis Regresi. Berbeda dengan uji t yakni uji secara terpisah (parsial), uji F pada prinsipnya bertujuan untuk mengetahui dampak dari 2 (dua) variabel independent atau lebih secara simultan (bersama) terhadap variabel dependent.
Terdapat dua cara yang sanggup dipakai untuk mengetahui ada atau tidaknya dampak signifikan dalam uji F. Cara yang pertama, kita sanggup membandingkan antara nilai F hitung dengan nilai F tabel. Sedangkan cara yang kedua, kita sanggup pula membandingkan nilai signifikansi atau nilai probabilitas dari hasil perhitungan SPSS apakah nilai signifikansi tersebut lebih besar atau lebih kecil dari nilai standar statistik yakni 0,05.
Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji F menurut nilai F hitung dan F tabel
- Jika nilai F hitung > F tabel maka variabel independent (bebas) secara simultan berpegaruh terhadap variabel dependent (terikat).
- Sebaliknya, Jika nilai F hitung < F tabel maka variabel independent (bebas) secara simultan tidak berpegaruh terhadap variabel dependent (terikat).
Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji F berdarkan nilai signifikansi hasil dari output SPSS
- Jika nilai signifikansi < 0,05, maka variabel independent secara bersama-sama kuat signifikan terhadap variabel dependent.
- Jika nilai signifikansi > 0,05 maka variabel independent secara bersama-sama tidak kuat signifikan terhadap variabel dependent.
Pertanyaan yang sering diajukan oleh pelanggan saya, terkait dasar pengambilan keputusan dalam uji F ini adalah: “Mas dari dasar pengambilan keputusan dalam uji F di atas, manakah yang lebih betul atau lebih akurat, apakah dari nilai F hitung dengan F tabel atau melihat nilai signifikansi”?.
Jawaban dari pertanyaan pelanggan di atas tolong-menolong sangatlah simpel, yakni SAMA-SAMA BETUL dan SAMA-SAMA AKURAT.
Alasan yang mendasari balasan ini ialah jikalau nilai F hitung lebih besar dari F tabel, maka nilai signifikansi yang dihasilkan dari penggolahan data SPSS sudah niscaya lebih kecil dari 0,05, di mana sama-sama berartikan dampak yang signifikan. Untuk membuktikannya, mari kita simak pembahasan detailnya berikut:
Sebagai contoh saya memiliki hasil pengolahan data memakai Analisis Regresi Multipes dengan SPSS. Adapun lampiran gambar kesannya teman sanggup lihat di bawah ini.
Data Penelitian yang Dipakai
Hasil Output Anova dalam Analisis Regresi
Intrepretasi Hasil Uji F Simultan dalam Analisis Regresi
Dari hasil output SPSS di atas, saya akan melaksanakan interpretasi memakai dua dasar pegambilan keputusan dalam Uji F sebagaimana yang sudah saya jelaskan di atas.
Pengambilan Keputusan Berdasarkan nilai F hitung dan F tabel
Dari output di atas, diperolah nilai F hitung sebesar 23,978. Langkah selanjutnya saya tinggal mencari nilai F tabel dan membandingkan dengan nilai F hitung 23,978. Rumus mencari F tabel adalah (k ; n-k)
Keterangan :
k = jumlah variabel Independent (bebas)
n = Jumlah responden atau sampel penelitian
Data di atas, menawarkan bahwa k = 2 (X1 Motivasi, X2 Minat), dan n =12. Selanjutnya nilai ini kita masukkan ke dalam rumus, maka menghasilkan angka (2 ; 12-2) = (2; 10), angka ini kemudian kita jadikan contoh untuk mengetahui nilai F tabel pada distribusi nilai F tabel statistik (Download distribusi Nilai Tabel Statistik),
Maka diketahui bahwa nilai F tabel sebesar 4,10. Karena nilai F hitung 23,978 lebih besar dari nilai F tabel 4,10 maka sanggup ditarik kesimpulan bahwa variabel bebas X1 dan X2 (secara simultan) kuat terhadap variabel terikat (Y).
Pengambilan Keputusan dalam Uji F menurut Nilai Signifikansi
Dari output SPSS di atas, diketahui nilai signifikansi sebesar 0,000. Karena nilai singnifikansi 0,000 < 0,05 sesuai dengan dasar pengambilan keputusan dalam uji F maka sanggup disimpulkan pula bahwa Motivasi (X1) dan Minat (X2) (secara simultan) kuat terhadap Prestasi (Y).
Dengan melihat klasifikasi di atas, maka pengambilan keputusan dalam uji F baik itu membadingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel, maupun berpedoman pada nilai signifikansi diperoleh hasil yang sama pula atau hasil yang konsisten.
Demikian pembahasan kali ini mengenai Cara Melakukan Uji F Simultan dalam Analisis Regresi, biar bermanfaat.. selamat mencoba, Good Luck Sobat…
Baca : Makna Koefisien Determinasi [R Square] dalam Analisis Regresi Linear
[Search : Cara Melakukan Uji F Simultan dalam Analisis Regresi memakai Program SPSS, Langkah-Langkah Uji F pada Analisis Regresi Berganda, Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji F]
Lihat Juga: VIDEO Uji t dan Uji F dalam Analisis Regresi Lengkap
