Analisis regresi berganda adalah sebuah teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara satu variabel dependen (terikat) dengan dua atau lebih variabel independen (bebas). Dalam dunia penelitian, pemahaman terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi suatu fenomena seringkali memerlukan analisis yang lebih mendalam dari sekadar korelasi sederhana. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah salah satu perangkat lunak statistik paling populer yang memudahkan para peneliti untuk melakukan analisis regresi berganda dengan akurasi dan efisiensi.
Ilustrasi konseptual hubungan variabel dalam regresi berganda.
Dalam banyak disiplin ilmu, mulai dari ekonomi, psikologi, kedokteran, hingga ilmu sosial, penting untuk memahami bagaimana berbagai faktor secara bersama-sama memengaruhi suatu hasil. Misalnya, seorang ekonom mungkin ingin mengetahui sejauh mana inflasi, tingkat pengangguran, dan kebijakan moneter mempengaruhi pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB). Atau, seorang psikolog mungkin meneliti bagaimana tingkat stres, dukungan sosial, dan kualitas tidur memprediksi tingkat kebahagiaan seseorang.
Regresi berganda tidak hanya mengidentifikasi variabel mana yang berpengaruh, tetapi juga mengukur kekuatan dan arah hubungan tersebut. Ini memungkinkan peneliti untuk:
Pastikan data Anda sudah bersih, terorganisir dengan baik, dan siap dianalisis. Setiap variabel harus memiliki kolomnya sendiri, dan setiap observasi harus memiliki barisnya sendiri. Variabel dependen harus terpisah jelas dari variabel independen.
Buka file data Anda di SPSS. Kemudian, navigasikan ke menu Analyze > Regression > Linear....
Dalam jendela "Linear Regression" yang muncul, Anda akan melihat daftar variabel di sebelah kiri. Pilih variabel dependen Anda dan pindahkan ke kotak Dependent. Selanjutnya, pilih semua variabel independen yang ingin Anda masukkan dalam model, dan pindahkan ke kotak Independent(s).
Klik tombol Statistics... untuk memilih output tambahan yang berguna:
Klik Continue setelah selesai memilih statistik.
Metode default adalah Enter, yang berarti semua variabel independen yang dipilih akan dimasukkan ke dalam model secara bersamaan. Pilihan lain seperti Stepwise, Remove, atau Backward digunakan untuk pemilihan variabel otomatis, namun metode Enter lebih umum digunakan untuk menguji hipotesis yang sudah ada.
Setelah semua pengaturan selesai, klik OK. SPSS akan memproses data dan menampilkan output regresi di jendela "Output Viewer".
Output regresi berganda di SPSS menyediakan informasi penting yang perlu diinterpretasikan dengan cermat:
Bagian ini memberikan gambaran umum tentang seberapa baik model regresi cocok dengan data:
Tabel ANOVA menguji signifikansi keseluruhan model. Perhatikan nilai Sig. (p-value) pada baris terakhir (Regression). Jika nilai ini kurang dari tingkat signifikansi yang ditentukan (biasanya 0.05), maka model regresi secara keseluruhan signifikan secara statistik, artinya variabel independen secara bersama-sama dapat menjelaskan varians dalam variabel dependen.
Ini adalah tabel yang paling penting untuk memahami kontribusi masing-masing variabel independen:
Saat melakukan analisis regresi berganda, ada beberapa asumsi yang perlu dipenuhi agar hasil interpretasi valid, seperti linearitas, independensi residual, homoskedastisitas, dan normalitas residual. SPSS juga menyediakan alat untuk memeriksa asumsi-asumsi ini, biasanya melalui analisis grafik (scatterplots dan histogram).
Selain itu, perhatikan adanya multikolinieritas. Jika nilai VIF (Variance Inflation Factor) atau toleransi sangat tinggi atau rendah, ini menunjukkan adanya masalah korelasi yang kuat antar variabel independen, yang dapat membuat hasil estimasi koefisien menjadi tidak stabil.
Dengan panduan ini, Anda diharapkan dapat melakukan dan menginterpretasikan analisis regresi berganda menggunakan SPSS secara efektif untuk mendukung temuan penelitian Anda.