Beberapa hal yang perlu diingat pada regresi ganda

Sebelum menggunakan analisis regresi ganda, kita perlu melakukan kontrol terhadap beberapa kondisi yang berkaitan dengan data yang dimiliki. Di samping itu juga harus mengambil ancang-ancang dalam melakukan deskripsi. Hal ini disebabkan karena analisis regresi ganda menuntut adanya beberapa syarat serta analisis regresi ganda mengandung keterbatasan dalam analisisnya.

Beberapa syarat yang harus dipenuhi dalam regresi ganda adalah:

1. Sampel harus diambil secara acak (random) dari populasi yang berdistribusi normal.

2. Oleh karena sampel diambil dari populasi yang berdistribusi normal, maka sampel juga harus berdistribusi normal. Normalitas dapat diatasi dengan mengambil banyak sampel.

3. Data variabel terikat harus berskala interval atau skala ratio, sedangkan skala untuk variabel bebas tidak harus interval atau ratio tetapi bisa juga untuk data yang berskala lebih rendah.

4. Antara variabel bebas dengan variabel terikat mempunyai hubungan secara teoritis, dan melalui perhitungan korelasi sederhana dapat diuji signifikansi hubungan tersebut. Jika ternyata antara variabel bebas dengan variabel terikat tidak mempunyai hubungan sederhana yang signifikan maka korelasi ganda pun tidak akan signifikan.

5. Persamaan regresinya harus linear. Mengingat pengujian linieritas untuk regresi ganda sukar dilakukan maka sejauh ini linieritas untuk regresi ganda hanya diasumsikan. Oleh karena itu, perlu tindakan hati-hati dalam melakukan deskripsi atas hasil analisisnya karena semua perhitungan didasarkan pada sumsi, dan tidak dilakukan pengujian tentang linearitas.

Dalam regresi ganda besarnya kontribusi bersama tergantung pada urutan masuknya variabel bebas dalam perhitungan. Hal ini berarti bahwa besar kecilnya kotribusi bersama variabel bebas terhadap variabel terikat akan berubah-ubah jika urutan memasukkan data variabel bebas dalam perhitungan diubah-ubah (posisi variabel bebas berubah akan mengubah besarnya kontribusi bersama walaupund ata sama untuk setiap responden). Besarnya variabel bebas yang dominan (mempunyai hubungan/korelasi sederhana paling besar) akan masuk dalam perhitungan lebih dulu. Baru kemudian diikuti oleh variabel bebas terikatnya. Apabila model yang dikembangkan didasarkan oleh teori yang kuat (berkaitan dengan urutan kontribusi X terhadap Y), maka perhitungan kroelasi ganda sebaiknya didasarkan pada urutan menurut teori. Perhitungan manual yang dilakukan di atas berdasarkan urutan yang telah ditetapkan lebih dulu.

Regresi ganda meupakan analisis yang lebih telaistis untuk penelitian-penelitian beavior, pendidikan, sosial serta bidang-bidang lain yang tidak memungkinkan adanya hubungan tungga.

Model regresi ganda yang sering dipakai adalah model linier.

Regresi ganda akan memberikan arti yang baik jika masing-masing variabel bebas benar-benar independen.

Analisis regresi ganda tidak dapat memberikan gambaran hubungan dan sumbangan variabel bebas terhadap variabel terikat melalui variabel antara. Pengujian keberartian persamaan

regresi ganda perlu dilakukan dan koefisien regersi yang utama untuk diuji adalah koefisien regresi b dengan F tes.

Untuk mengetahui tepat tidaknya ramalan yang dilakukan berdasarkan variasi taksiran dapat dilakukan dengan memakai tes.

Untuk mengetahui besarnya kontribusi bersama dibutuhkan perhitungan koefisien korelasi, dan pengujian signifikansinya dengan F tes.

Koefisien regresi serta koefisien korelasi dipengaruhi oleh urutan memasukkan variabel bebas dalam perhitunga.

Untuk mengetahui besarnya kontribsi masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat dengan mempertimbangkan hubungan variabel bebas lainnya, baik terhadap variabel terikat maupun antar variabel bebas yang dicari kontribusinya diperlukan analisis regresi parsial.

Korelasi parsial akan menghilangkan unsur kebersamaan variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat.

Sebelum menggunakan analisis regresi, peneliti perlu melihat terpenuhi tidaknya syarat-syarat yang diperlukan dalam analisis regresi.