Heteroskedastisitas adalah masalah yang umum ditemukan dalam analisis regresi, yakni ketika variancia residual tidak konstan. Hal ini dapat menyebabkan hasil analisis yang tidak reliabel dan sulit untuk membuat prediksi yang akurat. Dalam artikel ini, kita akan membahas tiga metode untuk mengatasi heteroskedastisitas: meredefinisikan variabel, menggunakan regresi berat, dan melakukan transformasi pada variable dependen.
Meredefinisikan Variabel
Salah satu cara untuk mengatasi heteroskedastisitas adalah dengan meredefinisikan variabel. Jika model kita adalah model sektoral yang mencakup perbedaan besar antara ukuran pengamatan, kita dapat menemukan cara lain untuk spesifikasi model yang mengurangi dampak perbedaan ukuran. Contohnya, kita dapat menggunakan rate dan value per kapita sebagai ganti dari data asli.
Saya lebih suka metode ini karena hanya melibatkan sedikit manipulasi pada data asli. Kita harus berpikir tentang cara lain untuk spesifikasi model, yang seringkali meningkatkan kualitas model itu sendiri.
Dalam contoh kita, kita menggunakan populasi sebagai variabel independen untuk memprediksi jumlah kecelakaan. Namun, kita dapat mengubah model menjadi rate kecelakaan dengan populasi sebagai variabel independen. Cara ini menyesuaikan dengan perbedaan skala dan mencapai perilaku yang lebih dalam.
Regresi Berat
Metode lain untuk mengatasi heteroskedastisitas adalah regresi berat. Metode ini memberikan bobot pada setiap data point berdasarkan variancia nilai yang diprediksi. Tujuan adalah untuk memberikan bobot kecil pada pengamatan yang terkait dengan variancia tinggi.
Saya kurang suka metode ini karena melibatkan lebih banyak manipulasi pada data. Selain itu, regresi berat kurang intuitif dan memerlukan pengetahuan subjek yang lebih dalam untuk menentukan bobot yang tepat.
Dalam contoh kita, kita menggunakan populasi sebagai variabel independen untuk memprediksi jumlah kecelakaan. Kita memberikan bobot yang sebaliknya dengan populasi, sehingga data point dengan populasi tinggi akan memiliki bobot yang lebih kecil. Hasilnya adalah residual plot yang baik.
Transformasi Pada Variable Dependen
Saya selalu simpan transformasi pada variable dependen sebagai opsi terakhir karena melibatkan manipulasi yang paling banyak. Transformasi ini menghasilkan data yang berbeda dan membuat interpretasi hasil sulit.
Namun, dalam beberapa kasus, transformasi dapat digunakan untuk menghasilkan homoskedastisitas. Jika tidak, kita dapat menggunakan metode lain seperti regresi berat.
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kita membahas tiga metode untuk mengatasi heteroskedastisitas dalam analisis regresi: meredefinisikan variabel, menggunakan regresi berat, dan melakukan transformasi pada variable dependen. Setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Dalam beberapa kasus, remedial actions untuk heteroskedastisitas yang parah diperlukan. Namun, jika tujuan kita adalah memprediksi jumlah total variable dependen daripada memperkirakan efek variabel independen, maka tidak perlu mengkorreksi variancia yang tidak konstan.
Jika Anda ingin belajar lebih lanjut tentang analisis regresi dan menyukai pendekatan saya dalam blog, silakan coba buku "Intuitive Guide to Regression Analysis"! Buku ini dapat ditemukan di Amazon dan penjual lainnya.