Dalam analisis statistik, terkadang kita menemukan masalah heteroskedastisitas yang menyebabkan hasil pengujian tidak signifikan. Oleh karena itu, perlu diidentifikasi dan diatasi agar dapat menghasilkan kesimpulan yang lebih akurat. Dalam artikel ini, kami akan membahas beberapa solusi yang dapat Anda lakukan untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas.
Melakukan transformasi data ke bentuk lain
Salah satu cara mengatasi heteroskedastisitas adalah dengan melakukan transformasi data ke bentuk lain. Contohnya, Anda dapat melakukan transformasi Log atau Ln terhadap variabel-variabel yang memiliki distribusi tidak normal. Dengan demikian, Anda dapat meningkatkan kualitas data dan memperbaiki kesalahan heteroskedastisitas.
Mengganti metode pengujian heteroskedastisitas
Selain melakukan transformasi data, Anda juga dapat mengganti metode pengujian heteroskedastisitas dengan metode lain. Contohnya, Anda dapat menggunakan uji Glejser yang lebih efektif dalam mendeteksi heteroskedastisitas.
Mengurangi jumlah data [outlier data ekstrim]
Kadang-kadang, terdapat beberapa data outlier yang sangat berbeda dengan data lainnya. Dalam kasus seperti ini, Anda dapat mengurangi jumlah data tersebut agar tidak mempengaruhi hasil pengujian.
Menambah atau menganti data atau jumlah sample
Jika jumlah sampel Anda masih kurang, maka Anda dapat menambahkan beberapa data yang relevan atau menggantikan beberapa data yang tidak relevan dengan data lainnya. Dengan demikian, Anda dapat meningkatkan kualitas data dan memperbaiki kesalahan heteroskedastisitas.
Sementara hanya ini yang bisa saya tulis dalam Panduan Uji Heteroskedastisitas dengan Gambar Scatterplots SPSS semoga bermanfaat. Saya akhiri dan selamat mencoba..
Baca : Cara Melakukan Analisis Regresi Multipes dengan SPSS
[Search: Panduan Cara Uji Heteroskedastisitas dengan Gambar Scatterplots SPSS, Uji Pola Gambar Scatterplots dengan Program SPSS, Solusi Mengatasi Masalah atau Gelaja Heteroskedastisitas]
[Img: screenshot olah data SPSS versi 21]
Lihat Juga: Video Cara Uji Heteroskedastisitas dengan Scatterplots SPSS
Scatterplots — Learning statistics with jamovi
Scatterplots are a simple but effective tool for visualising the
relationship between two variables, like we saw with the figures in the
section on correlation (section Correlations). It’s this latter
application that we usually have in mind when we use the term “scatterplot”.
In this kind of plot each observation corresponds to one dot. The horizontal
location of the dot plots the value of the observation on one variable, and
the vertical location displays its value on the other variable. In many
situations you don’t really have a clear opinions about what the causal
relationship is (e.g., does A cause B, or does B cause A, or does some other
variable C control both A and B). If that’s the case, it doesn’t really
matter which variable you plot on the x-axis and which one you plot on the
y-axis. However, in many situations you do have a pretty strong idea which
variable you think is most likely to be causal, or at least you have some
suspicions in that direction. If so, then it’s conventional to plot the cause
variable on the x-axis, and the effect variable on the y-axis. With that in
mind, let’s look at how to draw scatterplots in jamovi, using the same
parenthood data set that I used when introducing correlations.
Suppose my goal is to draw a scatterplot displaying the relationship between
the amount of sleep that I get (dani.sleep) and how grumpy I am the next day
(dani.grump). There are two different ways in which we can use jamovi to get
the plot that we’re after. The first way is to use the Plot option under
the Regression → Correlation Matrix button, giving us the output shown
in Fig. 113. Note that jamovi draws a line through the
points, we’ll come onto this a bit later in section What is a linear regression model?.
Plotting a scatterplot in this way also allow you to specify Densities and
other visualizations.
Mengatasi Heteroskedastisitas dengan SPSS
Jika Anda menggunakan program statistik seperti SPSS, maka Anda dapat menggunakan beberapa fitur yang tersedia untuk mengatasi heteroskedastisitas. Contohnya, Anda dapat menggunakan fitur "Transform" untuk melakukan transformasi data ke bentuk lain.
Meningkatkan kualitas data dengan jamovi
Jika Anda menggunakan program statistik seperti jamovi, maka Anda dapat menggunakan beberapa fitur yang tersedia untuk meningkatkan kualitas data. Contohnya, Anda dapat menggunakan fitur "Transform" untuk melakukan transformasi data ke bentuk lain.
Konklusi
Dalam artikel ini, kami telah membahas beberapa solusi yang dapat Anda lakukan untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas. Dengan demikian, Anda dapat meningkatkan kualitas data dan memperbaiki kesalahan heteroskedastisitas. Saya harap artikel ini bermanfaat bagi Anda.