Uji Homoskedastisitas

Homoscedasticity adalah suatu keadaan di mana error variance adalah sama pada setiap level variabel independen (Osborne dan Waters, 2002).  Apabila tidak sama, maka terjadilah heterocedasticity. Mengutip Tabanock dan Fidell (1996), Osborne dan Waters (2002) menyatakan heterocedasticity dapat menyebabkan gangguan pada temuan dan meningkatkan kemungkinan terjadinya kesalahan Tipe I (Type I error).

Asumsi ini dapat dicek secara visual (Gambar 3.1) maupun melalui uji statistik Glesjer.  Umumnya software statistik masa kini telah dilengkapi dengan fasilitas untuk menguji asumsi ini.  Pada Gambar 3.1 (A) terlihat titik-titik, yang melambangkan residual, yang menyebar merata pada garis mendatar. Garis mendatar ini menandai titik nol atau residual=0. Di bawah garis residual bernilai negatif, di atas residual positif.  Pada Gambar 3.1 (B), memperlihatkan heterocedasticity, terlihat bahwa saat standardized predicted values rendah dan tinggi, varian standardized residual tinggi. Sementara itu, pada bagian tengah, yaitu saat standardized predicted values sedang,  varian standardized residual lebih rendah.

Bagaimana dengan data kita, apakah terbebas dari heterocedasticity?  Proses regresi yang telah kita lakukan sebelumnya (lihat “Pada sel X masukkan *ZPRES dan pada sel Y masukkan *ZRESID, kemudian Continue”), sebenarnya telah menghasilkan scatterplot antara standardized residual dan standardized predicted Y, seperti ditampilkan pada Output 6.  Penerjemahan pola persebaran standardized residual pada Output 6 secara visual tidak semudah penerjemahan Gambar 3.1.  Berdasarkan Output 6, secara visual  kita tidak dapat yakin apakah prinsip homocedasticity terpenuhi atau tidak. Untuk itu, kita dapat menggunakan uji Glejser.

Uji ini menggunakan model regresi sebelumnya dengan menjadikan unstandized residuals sebagai variabel dependen. Apabila koefisien regresi signifikan maka prinsip homocedasticity tidak terpenuhi (Garson, 2012).

Berdasarkan operasi yang kita lakukan sebelumnya, kita dapat tampilkan Output 6.  Pada ketiga variabel terlihat bahwa nilai sig.=1.000.  Dengan kata lain, kita dapat yakin 100% untuk menerima H0 bahwa masing-masing variabel tidak berpengaruh pada residual. Dengan kata lain data memenuhi syarat homocedasticity.

 

image_pdfKlik to Download or Printimage_print
Posted in MIscellaneous, Uji Homoskedastisitas and tagged .

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.