multivariat 2014

7/25/2019 multivariat 2014

1/65

ANALISIS MULTIVARIAT

SUTANTO PRIYO HASTONO


2/65

= Menghubungkan beberapa var independen dng satu var dependen

Kenapa Perlu Multivariat ?

Pada bidang kesmas:

akibat --- tak mungkin penyebab tunggal

akibat ---multi faktor

Mis: agent, host & lingkKompleknya faktor analis multivariat

Kegunaan:

!Mengetahui pengaruh murni"efek bersih masing-masing variabel

#!Mengetahui $aktor yang paling dominan

%ntuk mengetahui pengaruh murni"efek bersih :

a! an'angan (ksperimen : variabel lain dapat dikontrol

b! an'angan studi dipilih dng 'ara Mat'hing

'! Pengontrol pada tahap analisis statistik ---- )*)+ M%+./)).

yarat multivariat 01sampel 'ukup

atu variabel = 2 responden

MULTIVARIAT


3/65

Jenis Analisis Multivariat

1. Metode Dependensi

: independen dependen

: dependen satu variabel

- numerik : regresi linier ganda

- katagorik : regresi Logistik ganda

: dependen beberapa variabel

- numerik : Manova

- ktagorik : Kanonikal

2. Metode Interdependensi

: tidak ada var independen dan dependen ----pemetaan/pengelompokan variabel

: numerik : cluster, aktor analisis

: katagorik : Multi dimensional scaling, Loglinier


4/65

! egresi linier 3anda

var dependen = numerik

var independen = numerik dan kategorik

#! egresi logistik 3anda

var dependen = kategorik

var independen = kategorik dan numerik

ANALISIS MULTIVARIAT :


5/65

REGRESI LOGISTIK

egresi +ogistik:Model matematis untuk menganalisis hubungan antarasatu atau beberapa variabel independentyang ber4eniskatagorik atau numerikdengan satu variabel dependent

yang ber4enis katagorik di'hotom 5sehat"sakit,hidup"mati6

egresi +ogistik:- ederhanahanya satu variabel independen

- 3anda"multiplelebih dari satu variabelindependen


6/65

REGRESI LOGISTIK

Persamaan egresi +ogistik:

).....()(log)( 111

1

1

1

kkxbxbaitYY

ExpExpP +++

+

=+

=

)()()( bbb

elExponensiaExpOR ===

P = Probabilitas 7 = 7dds atio


7/65

REGRESI LOGISTIK GA!A

$ungsi egresi logistik ganda:! Menetapkan model matematik yang paling baik utk

menggambarkan hubungan var! indep dan var dep!

#! Menggambarkan hubungan kuantitatif antara var! indep 586 dngvar dep 5y6 setlah dikontrol var! lain

9! Mengetahui variabel 8 mana yang penting"dominan dlm

memprediksi var! dep

! Mengetahui adanya interaksi pada dua"lebih var! independen thd

variabel dependen


8/65

Jenis Regresi logisti"

1, Regresi Logistik Model Prediksi

Model yg terdiri beberapa variabel independen yg dianggap terbaik untuk

memprediksi ke4adian variabel dependen

X1X2X3

y

Mis 4udul penelitian:

$aktor-faktor yang berhubungan dengan ke4adian ;;+ di Kab < tahun #>


9/65

Jenis Regresi logisti"

2. Regresi Logistik Model Fktor Risiko

Model dng tu4uan mengetahui hubungan satu"beberapa variabel

independen dengan ke4adian variabel dependen dengan mengontrol

beberapa variabel konfounding

x1 y

X2

X3X4Mis 4udul penelitian:

)nalisis hubungan ;erat ;adan dengan .ekanan darah di Kab < th #


10/65

Mo#el $re#i"si

L!gk" Pe#odel!

! eleksi bivariat@ variabel independen p value A ,#2 atau Balaupun 1,#2 boleh masuk multivariat kalau se'ara substansi merupakan variabelyg sangat penting

#! Memasukkan se'ara bersamaan seluruh var indep ke model multivariat!/ariabel yang p valuenya besar dikeluarkan dari model multivariat!Ketentuannya : variabel yg p valuenya A ,2 yang dapat tetap di model!/ariabel yg p valuenya 1 ,2 dikeluarkan dari model satu persatudimulai dari variabel yg p valuenya terbesar! ;ila var yg dikeluarkan tsbmengakibatkan perubahan besar koefisien 5nilai 76 variabel#8 ygmasih ada 5berubah 1 C6, maka var tsb dimasukkan kembali dlmmodel! Pemilihan variabel dng metode (*.(

9! dentifikasi liniaritas untuk variabel independen yg berbentuk numerik@untuk memastikan apakah variabel tsb tetap berbentuk numerik ataulebih baik dlm bentuk katagorik!

! %4i interaksi sesama variabel indpenden yg se'ara substansi diduga adainteraksi


11/65

Logisti" Mo#el %re#i"si

uatu penelitian ingin mengetahui hubungan antara %M% ;% 5age6 ,

) 5ra'e6, M(*D(.) EP(.(* 5ht6, )D) K(+)*)* %.(% 5ui6

,P(K) E)M+ 5ftv6,merok, prematur dengan ;;+ 5loB6!

%mur5age6

as5ra'e6

Eipertensi5ht6

%terus5ui6

)n'5ftv6

Merokok5smoke6Prematur5ptl6

;;+5loB6


12/65

Sele"si &ivariat

O#!i$%s Tests o& Model 'oe&&i(ie!ts

#!F> !GF

#!F> !GF

#!F> !GF

tep

;lo'k

Model

tep Hhi-sIuare df ig!

Vri$les i! t"e )*%tio!

-!2 !9# #!>92 !2 !G2 !G9 !

!92 !F9# !#F> !2GG !>G

age

Honst

ant

tep

a

; !(! Jald df ig! (8p5;6 +oBer %pper

G2!C H!!for

(


13/65

'. Ra(e

'tegori(l Vri$les 'odi!gs

G> ! !

#> ! !

>F ! !

Jhite

;la'k

7ther

&a'e

$reIuen'y 56 5#6

Parameter 'odingO#!i$%s Tests o& Model 'oe&&i(ie!ts

2! # !#

2! # !#

2! # !#

tep

;lo'k

Model

tep

Hhi-sIuare df ig!


!G## # !2

!2 !>9 9!9#9 !> #!9# !G9G 2!FF#

!>9> !9 9!92 !>F !G !G22 9!F9>

-!22 !#9G #9!99 ! !92

ra'e

ra'e56

ra'e5#6

Honstant

te

p a


G2!C H!!for

(


14/65

). *i%ertensi


!## !2

!## !2

!## !2

tep

;lo'k

Model

tep

Hhi-sIuare df ig!


!# !>=? 9!GFG !=> 9!9>2 !=# !=??

-!?FF !>2 #?!#G !=== !>

ht

Honstant

tep

a


G2!=C H!!for

(


15/65

+. Kelainan uterus


2!F> !#

2!F> !#

2!F> !#

tep

;lo'k

Model



!GF !F 2!># !=#9 #!2F? !9G 2!?9

-!GF !F> #G!=F# !=== !9??

ui

Honstant

tep

a


G2!=C H!!for

(


16/65

,. A-


!FF9 !9FG

!FF9 !9FG

!FF9 !9FG

tep

;lo'k

Model

tep

Hhi-sIuare df ig!


-!92 !2F !F !9G !F !>9 !

-!>F !G2 #!#F ! !29

ftv

Honstant

tep

a


G2!C H!!for (


17/65

. /ero"o"


!>F !#F

!>F !#F

!>F !#F

tep

;lo'k

Model

tep

Hhi-sIuare df ig!


!F= !9#= !?2# !=#? #!=## !=? 9!F?9

-!=?F !#2 #2!>#F !=== !99F

smoke

Honstant

tep

a


G2!=C H!!for

(


18/65

0. %re/atur


>!FFG !G

>!FFG !G

>!FFG !G

tep

;lo'k

Model



!?=# !9F >!9G != #!#9= !GF !2

-!G> !F2 9=!9F= !=== !9?

ptl

Honstant

tep

a


G2!=C H!!for

(


19/65

asil sele"si &ivariat

Variabel P value

UmurRasHipertensi

Kelainan uterusPeriksa hamilMerokokPrematur

0,0970,0820,04

0,0240,!790,0270,009

Hasil seleksi bivariat semua variabel men"hasilkan p value # 0,2, han$a periksa hamil $an" p valuen$a % 0,2&namun variabel periksa hamil tetap 'ianalisis multivariat oleh karena se(ara substansi periksa hamil merupakan

variabel $an" san"at pentin" berhubun"an 'en"an ke)a'ian bblr&

etelah masing-masing variabel independen dilakukan analisis bivariat, hasilnya:


20/65

$e/o#elan Multivariat


-!= !=9> !#G !#> !G>= !?G !=9

>!F?9 # !=9

!==G !2=# !=9 !=2 #!F9 !=#2 F!92

!==9 !#> 2!2>= !=? #!F#F !?2 >!#?=

!G> !9G >!=G= != #!>## !#G 2!>9G

!>9= !9= 9!#G !=> !?FF !G> 9!>2

!9> !>9 !>? !=9 9!G=# !9# 9!2

!?=# !2? 9!=>> !=?= #!##G !G=G 2!>?

!==G !> !==9 !G2 !==G !F9> !9?

-!?9 !GG !>2G !G? !9=>

age

ra'e

ra'e56

ra'e5#6

smoke

ptl

ht

ui

ftv

Honstant

tep

a


G2!=C H!!for

(


21/65

Mo#el tan%a 2TV


-! !9> !#F2 !#2G !G> !?G> !9

>!F? # !9

!G !29 !92 !2 #!F !#2 F!9F

!# !#2 2!2># !? #!F#9 !? >!#>#

!G>9 !9G >!?> ! #!># !#G 2!>9#

!>#G !9 9!#9 !> !?F2 !G>9 9!>2

!92? !>#G !>>9 !9 9!??G !9 9!9

!? !2F 9!>9 !? #!##> !G? 2!2

-!? !GG !>> !GF !9>

age

ra'e

ra'e56

ra'e5#6

smoke

ptl

ht

ui

Honstant

tep

a


G2!C H!!for

(


22/65

$eru&a*an nilai OR

Variabel *R +tv a'a *R +tv tak a'a perubahan *R

"eRa(e-./Ra(e-2/

mokePtlHtui+tv

0&9102&74!2&727

2&122.&877!&9022&229.&009

0&9102&7442&72!

2&120.&87!&8892&221

0 0 0

0 0,. 0&! 0,.

.ernyata setelah ftv keluar, perubahan 7 untuk semua variabel yg

.ersisa tidak ada yang 1 C! Dengan demikian ftv dikeluarkan dari

Model!

elan4utnya variabel umur di'oba dikeluarkan dari model


23/65

Mo#el tan%a u/ur


F!G>? # !G

!?? !2 !F#9 !9 #!G>? !9 F!G>

!2G !? >!## ! #!??9 !#F >!29?

!GG !9?F >!2>G ! #!>G !#>9 2!FF

!2F> !99 #!GF2 !?2 !FFG !G#2 9!##

!9> !>99 !> !9 9!G# !9 9!29F

!?22 !2 9!2?2 !2? #!92 !GF 2!>G#

-#!> !9?> 9!GF ! !F

ra'e

ra'e56

ra'e5#6

smoke

ptl

ht

ui

Honstant

tep

a


G2!C H!!for

(


24/65

$eru&a*an nilai OR

Variabel *R a"e a'a *R a"e tak a'a perubahan *R

"eRa(e-./Ra(e-2/moke

PtlHtui

+tv

0&9102&74!2&7272&122.&877!&9022&229

.&009

32&9182&88!2&194.&779!&9.22&!0

8,2 ,7 2,7 ,2 0&! ,4

etelah umur keluar, perubahan nilai 7 nya tidak ada yang 1 C, berarti

/ariabel umur dikeluarkan dari model

elan4utnya variabel variabel prematur di'oba dikeluarkan


25/65

Mo#el tan%a %re/atur


?!#2 # !=>

!=> !GG !22 !=99 #!?GF !=G= F!F=

!=?9 !9 >!?FF !==G #!G22 !92 >!>=

!=G !9?= ?!#GG !== #!G?> !G >!#?>

!92G !>9= !>>= !=9 9!?G !99 9!9FG

!==> !9? 2!#># !=## #!F9 !2? >!2?-#!=G# !9?= 9=!9=F !=== !#9

ra'e

ra'e56

ra'e5#6

smoke

ht

uiHonstant

tep

a


G2!=C H!!for

(


26/65

Mo#el %re/atur /asu" lagi


F!G>? # !=G

!=?? !2= !F#9 !=9= #!G>? !9 F!G>

!=2G !? >!## != #!??9 !#F >!29?!GG !9?F >!2>G !== #!>G !#>9 2!FF

!2F> !99 #!GF2 !=?2 !FFG !G#2 9!##

!9> !>99 !>= !=9 9!G# !9 9!29F

!?22 !2 9!2?2 !=2? #!92= !GF= 2!>G#

-#!> !9?> 9=!GF !=== !F

ra'e

ra'e56

ra'e5#6smoke

ptl

ht

ui

Honstant

tep

a


G2!=C H!!for

(


27/65

Mo#el tan%a uterus


?!#?> # !=>

!=># !2== !29 !=9 #!?G !=?> F!F#

!=?2 ! >!GG !==? #!G2? !9# >!>#>

!GG> !9?# >!FG !==G #!F=F !#?= 2!F#>

!## !>#G 9!F> !=2# 9!9G= !G?? !>=

!>G> !9#2 !2G> !=9# #!==F !=># 9!FG9

-#!=#2 !9F# #G!2?> !=== !9#

ra'e

ra'e56

ra'e5#6

smoke

ht

ptl

Honstant

tep

a


G2!=C H!!for

(


28/65

$eru&a*an OR tan%a Uterus

Variabel *R ui a'a *R ui tak a'a perubahan *R

"eRa(e-./Ra(e-2/moke

Ptl

Htui+tv

0&9102&74!2&7272&122.&877

!&9022&229.&009

32&8942&982&707

2&007

!&!9033

, 8,4 !,2 1,9

.!&. 33

%terus merubah 7 1 C, dengan demikian variabel uterus dimasukkan

Kembali dalam model

Dengan demikian pemodelan selesai


29/65

Mo#el tera"*ir


F!G>? # !=G

!=?? !2= !F#9 !=9= #!G>? !9 F!G>!=2G !? >!## != #!??9 !#F >!29?

!GG !9?F >!2>G !== #!>G !#>9 2!FF

!2F> !99 #!GF2 !=?2 !FFG !G#2 9!##

!9> !>99 !>= !=9 9!G# !9 9!29F

!?22 !2 9!2?2 !=2? #!92= !GF= 2!>G#

-#!> !9?> 9=!GF !=== !F

ra'e

ra'e56ra'e5#6

smoke

ptl

ht

ui

Honstant

tep

a


G2!=C H!!for

(


30/65

inter%retasi

nterpretasi:

Dari analisis multivariat ternyata variabel yang berhubungan bermakna dengan

ke4adian ;;+ adalah variabel ras, merokok dan hipertensi! sedangkan

variabel riBayat prematur dan kelainan uterus sebagai variabel pengontrol

"konfounding! /ariabel yang paling dominan berhubungan dengan bblr adalah

riBayat hipertensi! Easil analisis didapatkan 7dds atio 576 dari variabelhipertensi adalah 9,G, artinya bu yang menderita hipertensi akan melahirkan

bayi ;;+ sebesar kali lebih tinggi dibandingkan ibu yang tidak menderita

hipertensi setelah dikontrol variabel ra'e, merokok, prematur dan uterus!

e'ara sama dapat diinterpretasikan untuk variabel yang lain!


31/65

U3i intera"si

+lo(k 2: Met"od )!terO#!i$%s Tests o& Model 'oe&&i(ie!ts

Hhi-

sIuare df ig!

tep

tep! !GG

;lo'k ! !GG

Model

#>!2> F !


F!G== # !=G

!=?? !2=# !>G# !=9= #!G>G !=G F!G>

!=2G !G >!9?F != #!??9 !#>? >!222

!GG= !9GF >!# !=9 #!>G# !#9> 2!?>2

!2F> !99> #!G9F !=?F !FFG !G# 9!9?

!9>= !?9 #!>?= !=# 9!?G> !F>2 G!?2#

!?2 !2 9!2? !=2? #!92= !GF= 2!>G9

!== !#?9 !=== !GG !== !=?# #!G

-#!> !9?> 9=!?F2 !=== !F

ra'e

ra'e56

ra'e5#6

smoke

ptl

ht

ui

ht by smoke

Honstant

tep

a


G2!=C H!,!for

(


32/65

Mo#el tera"*ir


F!G>? # !=G

!=?? !2= !F#9 !=9= #!G>? !9 F!G>!=2G !? >!## != #!??9 !#F >!29?

!GG !9?F >!2>G !== #!>G !#>9 2!FF

!2F> !99 #!GF2 !=?2 !FFG !G#2 9!##

!9> !>99 !>= !=9 9!G# !9 9!29F

!?22 !2 9!2?2 !=2? #!92= !GF= 2!>G#

-#!> !9?> 9=!GF !=== !F

ra'e

ra'e56ra'e5#6

smoke

ptl

ht

ui

Honstant

tep

a


G2!=C H!!for

(


33/65

Mo#el 2a"tor Risi"o

+angkah Pemodelan

! Melakukan analisis bivariat antara masing# variabel konfounding dngdependen, bila hasil p value A ,#2 maka var tsb dpt masuk multivariat,atau Balaupun p value 1 ,#2 boleh masuk multivariat kalau se'arasubstansi merupakan variabel yg sangat penting 5langkah ini bisadiabaikan6

#! +akukan pemodelan lengkap, men'akup: var utama, var konfoundingdan var interaksi!

9! +angkah pertama, lakukan penilaian interaksi dng 'ara melihat nilai p!;ilai p value 1 ,2 var interaksi dikeluarkan dari model se'ara bertahapdimulai dari p value terbesar!

! +akukan penilaian konfounding dng 'ara mengeluarkan var konfoundingsatu persatu dimulai dari p value terbesar! ;ila setelah dikeluarkandiperoleh selisih 7 var %tama lebih besar dari C, maka varibel tsbdinyatakan sbg konfounding dan var tsb berarti harus tetap berada dalammodel


34/65

Kerang"a Konse%

Peker4aan (ksklusive

umur

ikap

%mur : 4 )5 t* #an 6 )5 t*

Si"a% 7 %en3u/la*an "ee/%at s"or %ertan8aan si"a%


35/65

$roses #i S$SS


36/65

U-I INT)RASI


37/65

U/i 'o!&o%!di!g


38/65


39/65

REGRESI LIIER

egresi linier sederhana

L = a N b8

egresi linier ganda

L = a Nb8 N b#8# N O!


40/65

REGRESI LIIER GA!A

$ungsi egresi linier ganda:! Menetapkan model matematik yang paling baik utk

menggambarkan hubungan var! indep dan var dep!

#! Menggambarkan hubungan kuantitatif antara var! indep 586dng var dep 5y6 setlah dikontrol var! lain

9! Mengetahui variabel 8 mana yang penting"dominan dlm

memprediksi var! dep

! Mengetahui adanya interaksi pada dua"lebih var! independen

thd variabel dependen


41/65

REGRESI LIIER GA!A

)%M (3( +*( 3)*D): E(+ 0 3)%

!E7M7H(D).H.L

/arian nilai variabel L sama untuk semua nilai var!


42/65

REGRESI LIIER GA!A

9! *D(P(*D(*

Masing-masing var L bebas satu sama lain, tidak boleh diukur dua kali! )sumsiterpenuhi: angka Durbin Jatson antara -# s"d #

! +*().)

*ilai mean dari var! L untuk suatu kombinasi


43/65

$e/o#elan Regresi Linier

memasukan sebanyak mungkin variabel indep ?Q

- ;anyak variabel -- hanya aspek statistik

- ;anyak variabel 0 overfitting, ( terlalu besar

- ;anyak variabel 0 menyulitkan interpretasi

+alu ?

- Memasukan variabel0 ada aspek statistik dan substansi

- ebaiknya variabel yg masuk sedikit, namun 'ukup baik

utk men4elaskan faktor-faktor penting yg ber-hubungan

dng var! dependenModel yg baik ?

Iuare besar namun var! ndep 4umlahnya sedikit


44/65


+angkah :! Melakukan analisis bivariat: indep dng dep, bila hasil u4i didapatkan p

value A ,#2 mk dpt lan4ut ke multivariat! *amun kalau ada var yangse'ara substansi penting Balaupun p valuenya 1 ,#2 mk variabel tsbdapat masuk ke multivariat

#! Memasukkan se'ara bersamaan seluruh var indep ke model multivariat!

/ariabel yang p valuenya besar dikeluarkan dari model multivariat!Ketentuannya : variabel yg p valuenya A ,2 yang dapat tetap di model!/ariabel yg p valuenya 1 ,2 dikeluarkan dari model satu persatudimulai dari variabel yg p valuenya terbesar! ;ila var yg dikeluarkan tsbmengakibatkan perubahan besar koefisien variabel#8 yg masihada5berubah 1 C6, maka var tsb dimasukkan kembali dlm model!Pemilihan variabel dng metode (*.(

9! Melakukan Diagnostik regresi linier

a! Pengu4ian asumsi

b! Pengu4ian Kolinearitas, antar independen ter4adi hub yg sangat kuat : rR ,! )tau nilai /$ 1


45/65


0. A!lisis i!terksi

= kondisi hubungan antara var! indep dan var! dep, berbeda

menurut tingkat var indep yg lain

Mis: .D =aNb5)$6Nb#5%mur6Nb95e86Nb5)$e86

Penentuan var interaksipertimbangan substansi/ar interaksi %mure8Q tdk pas, krn se'ara biologik kedua

variabel tsb tdk saling berinteraksi utk mempengaruhi .D

. Reli$ilits Model

ampel di bagi dua, bila kedua sampel menghasil model yg sama,

maka model regresi reliabel0- seluruh sampel dapat dipakai utk

pembuatan model


46/65

REGRESI LIIER GA!A

1. umur

2. Berat badan

3. merokok

4. prematur

5. hipertensi

6. anc

Berat bayi


47/65


48/65

9ivariat #ng u3i t

)asi# p $a#ue merokok = 000! p $a#ue * 025 berartimasuk ke mu#ti$ariat

I!de2e!de!t S#2les Test

!2? !## #!>9 ?F !G #?!F9 >!G>G F!>G9 G#!F

#!FG F! !F #?!F9 9!GF F>!>F ?F!

(Iual

varian'es

assumed

(Iual

varian'es

not

assumed

;irth

Beight

5gram6

$ ig!

+eveneSs .est

for (Iuality of

/arian'es

t df

ig!

5#-tailed6

Mean

Differen'e

td! (rror

Differen'e +oBer %pper

G2C Honfiden'e

nterval of the

Differen'e

t-test for (Iuality of Means


49/65

9ivariat u3i t

+ $a#ue hipertensi = 0045 p $a#ue * 025 maka #an(utke mu#ti$ariat

I!de2e!de!t S#2les Test

!G !#92 #!=G ?F !=2 92!2> #2!F=G =!=# ?>!

!># !G=? !99 92!2> #F=!#> -29!2 =#2

(Iual

varian'es

assumed

(Iual

varian'es

not

assumed

;irth

Beight

5gram6

$ ig!

+eveneSs .est for

(Iuality of

/arian'es

t df

ig!5#-taile

d6

MeanDiffere

n'e

td!

(rrorDifferen

'e +oBer %pper

G2C Honfiden'e

nterval of theDifferen'e

t-test for (Iuality of Means


50/65


,ahap berikutnya e$a#uasi se#eksi $ariabe# den&an batas p $a#ue * 005-ari ni#ai p diatas $ariabe# umur prematur anc memi#iki p $a#ue % 005sh& harus ke#uar dari mode#. / +$a#ue y& tertin&&i maka dike#uarkanter#ebih dahu#u

Model S%##r3

!9=a !> !=?> >G>!?#G

Model

& & -Iuare

)d4usted

& -Iuare

-td! (rror of

the (stimate

Predi'tors: 5Honstant6, *o physi'ian visits in first

trimester, -moking status, Eistory of hypertension,

Eistory of premature labor, )ge of mother, Jeight of

mother 5pounds6

a!

'oe&&i(ie!ts

#92!?># #GG!# F!F9 !===

F!># =!=## !=2# !F2 !F>

!FG9 !FFF !#= #!>G? !==?

-#9#!#29 =2!G#? -!2> -#!G9 !=9=

-2!==# =>!2F -!= -!2 !2=

-2F!#9= #2!? -!G9 -#!>>2 !==?

-#!?F G!F=2 -!== -!=2F !G2

5Honstant6

)ge of mother

Jeight of mother

5pounds6

moking status

Eistory of premature labor

Eistory of hypertension

*o physi'ian visits in first

trimester

Model

; td! (rror

%nstandardiTed

Hoeffi'ients

;eta

tandardiTed

Hoeffi'ients

t ig!

Dependent /ariable: ;irth Beight 5gram6a!


51/65


ete#ah anc ke#uar ter#ihat suare tdk berubah dan oe BUntuk masin&masin& (u&a tak berubah besar % 10 78

Model S%##r3

!9=a !> !=G >G!G#G

Model

& & Iuare

)d4usted

& Iuare

td! (rror of

the (stimate

Predi'tors: 5Honstant6, Eistory of hypertension,

moking status, )ge of mother, Eistory of premature

labor, Jeight of mother 5pounds6

a!

'oe&&i(ie!ts

#9F!>=? #GF!=F F!?= !===

F!=2 G!?=F !=2 !FG !F9

!F? !F2G !#= #!F? !==F

-#9#!## =2!>9? -!2> -#!G? !=#G

-29!FF =>!G -!= -!? !G

-2F9!= #9!? -!G# -#!>?= !==?

5Honstant6

)ge of mother

Jeight of mother

5pounds6

moking status



Model

; td! (rror

%nstandardiTed

Hoeffi'ients

;eta

tandardiTed

Hoeffi'ients

t ig!



52/65

$eru&a*an (oe;. 9

Variabel n( msih a'a n( 'ikeluarkan perubahan oe+&

"eb5t

smoke

ptlhi+tv

7,.4,7

32!2,2

3.4,0374,2

32,8

7,04,7

32!2,2

.!,77!,0

3

.,4 0 0

0,. 0,.

9oeisien B tidak ada yan& berubah % 10 7 sehin&&a $ariabe# anc dike#uarkan

-ari mu#ti$ariat,ahap se#an(utnya $ariabe# umur dike#uarkan dari mode#


53/65


ete#ah umur ke#uar ternyata uare berubah sedikit'en(adi 0113. Untuk koeisien B perubahannya sbb:

Model S%##r3

!99>a !9 !=G >G!=>

Model

& & Iuare

)d4usted

& Iuare

td! (rror of

the (stimate


moking status, Eistory of premature labor, Jeight of

mother 5pounds6

a!

'oe&&i(ie!ts

#G!# #99!FFG !F> !

2!92 !F# !# #!G#2 !

-#9>!# 2!99? -!2G -#!# !#>

-2!# 2!F -!G? -!9FG !>G

-2?#!2>> #9!? -!G2 -#!F99 !F

5Honstant6

Jeight of mother

5pounds6

moking status



Model

; td! (rror

%nstandardiTed

Hoeffi'ients

;eta

tandardiTed

Hoeffi'ients

t ig!

Dependent /ariable: ; irth Beight 5gram6a!


54/65

$eru&a*an nilai (oe;. 9

Variabel Masih len"kap umur 'ikeluarkan perubahan oe+&

"eb5tsmokeptlhi

+tv

7,.4,7

32!2,23.4,0374,2

32,847

3,0

32!1,4.4,482,

3

31,! .,8 1,. .,!

-ari hasi# perhitun&an perubahan coe. ,ernyata tidak ada yan& #ebih dari 10 7den&an demikian $ariabe# umur kita ke#uarkan dari mode#.;an&kah se#an(utnya men&e#uarkan ri


55/65

Mo#el tan%a %re/atur

Model S%##r3

!9##a ! !?G >G2!FF

Model

& & Iuare

)d4usted

& Iuare

td! (rror of

the (stimate


moking status, Jeight of mother 5pounds6

a!

'oe&&i(ie!ts

#9G!2 #9!9G !9F !

2!92# !F !## 9!9 !#

-#>9!G 9!?# -!FF -#!29 !#

-2?>!F## #9!>> -!GF -#!F> !F

5Honstant6

Jeight of mother

5pounds6

moking status


Model

; td! (rror

%nstandardiTed

Hoeffi'ients

;eta

tandardiTed

Hoeffi'ients

t ig!


suare turun men(adi 0104. sedan&kan untuk koe B perubahannya sbb:


56/65

$eru&a*an nilai (oe;. 9

Variabel Masih len"kap Prematur keluar perubahan oe+&

"eb5t

smokeptlhi

+tv

7,.4,7

32!2,23.4,0374,2

32,847

3,!

32!1,43

82,

3

3.2,! .,7

3.,!

)asi# perhitun&an sete#ah dike#uarkan $ariabe# prematur ternyata coeisin B pada

$ariabe# beat badan ibu b


57/65

Mo#el tera"*ir

Model S%##r3$

!99>a !9 !=G >G!=> !###

Model

& & Iuare

)d4usted

& Iuare

td! (rror of

the (stimate

Durbin-

Jatson

Predi'tors: 5Honstant6, Eistory of premature labor, Eistory of

hypertension, moking status, Jeight of mother 5pounds6

a!

Dependent /ariable: ;irth Beight 5gram6b!

'oe&&i(ie!ts

#G!# #99!FFG =!F> !===

2!=92 !F# !# #!G#2 !== !G#2 !=?

-#9>!#= =2!99? -!2G -#!# !=#> !G> !=9F

-2?#!2>> #9!? -!G2 -#!F99 !==F !G9 !=>=

-2!# =2!F -!=G? -!9FG !>G !GF !=2>

5Honstant6

Jeight of mother

5pounds6

moking status


Eistory of premature

labor

Mo

de

l

; td! (rror

%nstandardiTed

Hoeffi'ients

;eta

tand

ardiTe

d

Hoeffi

'ients

t ig!

.olera

n'e /,$

Hollinearity

tatisti's



58/65

Resid%ls Sttisti(s

##G!FF 9>#!9 #G!>> #2!FG G

-#!92 #!># ! ! G

>F!G9 #G#! 9!9GG 2!F G

G22!9 9>>!GF #G9!F9 #2!G> G-##!> G#!>9 ! >>!2G9 G

-9! #!F>G ! !GG G

-9!2 #!F# ! !2 G

-##!9> G!#9 !G#9 F!>G G

-9! #!92 ! ! G

!F> 9#!>G 9!GFG 2!9# G

! !#G !F !G G

! !F9 !# !# G

Predi'ted /alue

td! Predi'ted /alue

tandard (rror of

Predi'ted /alue

)d4usted Predi'ted /alueesidual

td! esidual

tud! esidual

Deleted esidual

tud! Deleted esidual

Mahal! Distan'e

HookSs Distan'e

Hentered +everage /alue

Minimum Ma8imum Mean td! Deviation *


%4i asumsi

! (ksistensi

Easil dari output diatas menun4ukkan angka residual dengan mean , dan

standar deviasi >>,2G! Dengan demikian asumsi (ksistensi terpenuhi


59/65

uatu kea'aan 'imana masin"3masin" nilai 6 bebas satu sama lain&a'i nilai 'ari tiap3tiap in'ivi'u salin" ber'iri sen'iri& i'ak 'iperbolehkan nilai observasi $an$an" 'iukur 'ari satu in'ivi'u 'iukur 'ua kali& Untuk men"etahui asuamsi ini 'ilakukan 'enmen"eluarkan u)i urbin :atson, bila nilai urbin ;2 s&'&


60/65

). Asu/si liniearitas

>ilai mean 'ari variabel 6 untuk suatu kombinasi ?., ?

2, ?

!, @, ?

k

terletak pa'a "arisAbi'an" linier $an" 'ibentuk 'ari persamaan re"resi&Untuk men"etahui asumsi linieritas 'apat'iketahui 'ari u)i >*V -overall B test/ bila hasiln$a si"ni=lan -p value#alpha/ makamoo'el berbentuk linier& Hasil u)i asumsi C

ANOVA$

#GGF ###GG>!FF 2!> !a

>#2>> >2F!G>2

GGGF29

egression

esidual

.otal

Model

um ofIuares df Mean Iuare $ ig!

Predi'tors: 5Honstant6, Eistory of premature labor, Eistory of hypertension, moking

status, Jeight of mother 5pounds6

a!


ari output 'iatas men"hasilkan u)i anova 0,000, berarti asumsi linearitas terpenuhi


61/65

+. Asu/si *o/os(e#as(it8

#=--#-9Regressio!St!drdi4edPredi(tedl%e

9#=--#-9-:

5ri hasil plot diatas terlihat tebaran titik mempunyai pola yang sama antara

titik-titik diatas dan dibaBah garis diagonal !

Dengan demikian asumsi homos'edasity terpenuhi


62/65

,. Asu/si nor/alitas

9#--#-9-Regressio!St!drdi4edResid%l9# ean-!-td!!!*=?


63/65

Diagostik Multicollinearity

'oe&&i(ie!ts

#G!# #99!FFG !F> !

2!92 !F# !# #!G#2 ! !G#2 !

-#9>!# 2!99 -!2G -#!# !#> !G> !9F

-2#!2>> #9! -!G2 -#!F99 !F !G9 !>

-2!# 2!F -!G -!9FG !>G !GF !2>

5Honstant6

Jeight of mother

5pounds6

moking status


Eistory of premature

labor

Mo

de

l

; td! (rror

%nstandardiTed

Hoeffi'ients

;eta

tand

ardiTe

d

Hoeffi

'ients

t ig!

.olera

n'e /$

Hollinearity

tatisti's


Dari hasil u4i asumsi didapatkan nilai /$ tidak lebih dari , dengan

demikian tidak ada Multi'ollinearity antara sesama variabel indepeden

5ri hasil u4i asumsi dan u4i kolinearitas ternyata semua asumsi terpenuhi

sehingga model dapat digunakan untuk memprediksi berat badan bayi!


64/65

Mo#el tera"*ir

Model S%##r3$

!99>a !9 !=G >G!=> !###

Model

& & Iuare

)d4usted

& Iuare

td! (rror of

the (stimate

Durbin-

Jatson

Predi'tors: 5Honstant6, Eistory of premature labor, Eistory of

hypertension, moking status, Jeight of mother 5pounds6

a!


'oe&&i(ie!ts

#G!# #99!FFG !F> !

2!92 !F# !# #!G#2 ! !G#2 !

-#9>!# 2!99 -!2G -#!# !#> !G> !9F

-2#!2>> #9! -!G2 -#!F99 !F !G9 !>

-2!# 2!F -!G -!9FG !>G !GF !2>

5Honstant6

Jeight of mother

5pounds6

moking status

Eistory of hypertensionEistory of premature

labor

Mo

de

l

; td! (rror

%nstandardiTed

Hoeffi'ients

;eta

tandardiTe

d

Hoeffi

'ients

t ig!

.olera

n'e /$

Hollinearity

tatisti's


9erat 9a8i < '++=>1?,>5 L@t ')>+ s/o"e B ,C'i 1+,>+ $tl9erat 9a8i < '++=>1?,>5 L@t ')>+ s/o"e B ,C'i 1+,>+ $tl

en"an mo'el persamaan ini, kita 'apat memperkirakan berat ba'an ba$i


65/65

inter%retasi

-etiap kenaikan berat badan ibu sebesar kg, maka berat badan bayi akan naik sebesar 2, gram

setelah dikontrol variabel merokok, hipertensi dan prematur

- Pada ibu yang merokok berat bayinya akan lebih rendah sebesar #9>, gram setelah dikontrol

variabel berat badan, hipertensi dan prematur!- Pada ibu yang menderita hipertensi,berat bayinya akan lebih rendah sebesar 2#,2 gram

setelah dikontrol variabel berat badan ibu,merokok dan prematur!

Kolom ;eta dapat digunakan untuk mengetahui variabel mana yang paling besar

peranannya 5pengaruhnya6 dalam menentukan variabel dependennya 5berat badan bayi6!

emakin besar nilai beta semakin besar pengaruh nya terhadap variabel dependennya!

Pada hasil di atas berarti variabel yang paling besar pengaruhnya terhadap penentuanberat badan bayi adalah berat badan ibu!!

9erat 9a8i < '++=>1?,>5 L@t ')>+ s/o"e B ,C'i 1+,>+ $tl9erat 9a8i < '++=>1?,>5 L@t ')>+ s/o"e B ,C'i 1+,>+ $tl

multivariat 2014

Documents