Dalam tutorial ini, kita akan membahas cara melakukan uji heteroskedastisitas dengan grafik scatterplot menggunakan SPSS. Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah terdapat gejala heteroskedastisitas pada data.
Langkah-Langkah Melakukan Uji Heteroskedastisitas dengan Grafik Scatterplot
- Mengumpulkan Data: Kumpulkan data yang akan diuji heteroskedastisitas.
- Membuat Grafik Scatterplot: Buat grafik scatterplot menggunakan data yang telah dikumpulkan.
- Melakukan Analisis: Melakukan analisis pada grafik scatterplot untuk mengetahui apakah terdapat gejala heteroskedastisitas.
Cara Membaca Output Uji Heteroskedastisitas dengan Grafik
Lihat output hasil analisis yang telah dilakukan! Jika grafik scatterplot menunjukkan bahwa titik-titik tidak beraturan dan tidak membentuk pola tertentu, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas (H0 diterima). Sebaliknya, jika grafik scatterplot menunjukkan bahwa titik-titik membentuk pola tertentu, seperti gumpalan atau membentuk ombak, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat gejala heteroskedastisitas (H0 ditolak).
Contoh Kode dengan SPSS
Berikut adalah contoh kode yang digunakan untuk melakukan uji heteroskedastisitas dengan grafik scatterplot menggunakan SPSS:
scat linefit {%xvector} {%yvector}
Penggunaan Fungsi dan Prosedur
Jika Anda ingin membuat proses lebih dinamis, maka Anda dapat menggunakan fungsi-fungsi dan prosedur-prosedur seperti berikut:
@dtoo()untuk mengubah tanggal menjadi observasi.stomna()untuk mengumpulkan data menjadi matrix.@rowextract()untuk memilih baris dari matrix.colplace()untuk menempatkan vector ke dalam matrix.
Contoh kode yang digunakan oleh Steve adalah sebagai berikut:
Vector {%Vector} = @transpose(@rowextract(TmpMtx, !lastObs))
matrix(@rows({%xvector}), 2) TmpMtx
colplace(TmpMtx, {%xvector}, 1)
colplace(TmpMtx, {%yvector}, 2)
freeze({%gph}) TmpMtx.scat linefit
** Kesimpulan**
Dalam tutorial ini, kita telah membahas cara melakukan uji heteroskedastisitas dengan grafik scatterplot menggunakan SPSS. Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah terdapat gejala heteroskedastisitas pada data. Dengan menggunakan fungsi-fungsi dan prosedur-prosedur seperti yang diperlihatkan di atas, Anda dapat membuat analisis lebih dinamis dan akurat.
Saya harap tutorial ini bermanfaat untuk Anda!