Sejarah Regresi
Sebenarnya istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Dalam artikelnya berjudul Family Likeness in Stature (1886), Galton menyebutkan bahwa, tinggi rata-rata badan anak yang lahir ternyata akan cenderung bergerak mundur (regress) mendekati
tinggi rata-ratabadan dari populasi secara keseluruhan meskipun
kecenderungan orangtua yang berbadan tinggi akan punya anak berbadan
tinggi ataupun orangtua berbadan pendek akan punya anak berbadan pendek.
Hukum
regressi umum Galton ini kemudian dikonfirmasi oleh temannya, Karl
Pearson, dengan menggumpulkan lebih dari satu juta rekord data tinggi
badan dari anggota sejumlah keluarga. Dia menemukan bahwa kebanyakan
sebuah keluarga dengan ayah berpostur tinggi memiliki anak yang lebih
pendek dan keluarga dengan ayah berpostur pendek memiliki anak yang
lebih tinggi. Oleh karena itu, “regresi” tinggi dan pendek badan seorang
anak akan cenderung sama dengan tinggi rata-rata populasi. Dalam bahasa
Galton, hal ini disebut “regression to mediocrity” .
Tetapi
sekarang makna regresi telah berbeda jauh berbeda dari apa yang
dimaksudkan oleh Galton. Secara umum analisis regresi diartikan sebagai
suatu analisis tentang ketergantungan suatu variabel kepada variabel
lain yaitu variabel bebas dalam rangka membuat estimasi atau prediksi
dari nilai rata-rata variabel tergantung dengan diketahuinya nilai
variabel bebas.
Untuk lebih jelas, mari kita lihat penjelasan berikut:
Jika
hukum regresi umum, Galton tertarik untuk mencari tahu mengapa
distribusi tinggi suatu populasi yang tidak mengalami perubahan besar
antar generasi (stabil). Maka analisis regresi sekarang tidak untuk
menjelaskan mengapa hal itu terjadi tetapi lebih untuk mencari tahu
bagaimana memprediksi rata-rata tinggi anak jika tinggi dari orangtua
mereka diketahui.
Perhatikan gambar diatas, beberapa penjelasan gambar sbb:
- Gambar menunjukkan distribusi dari tinggi anak (sumbu y) sesuai dengan anggapan (penemuan Galton) terhadap tinggi badan ayahnya.
- Titik yang membentuk garis disebut dengan rata-rata (mean value)
- Garis yang terbentuk disebut garis regresi.
- Tinggi anak disebut variabel dependent atau variabel y sedangkan tinggi ayah adalah variabel independent atau variabel x
Dengan
data diatas kita dapat membentuk sebuah garis regresi yang dapat
memprediksi tinggi anak jika tinggi ayah diketahui. Analisis regresi ini
secara umum disebut regersi linier, karena hanya menggunakan satu
variabel dependent.
Cukup
sekian perkenalan tentang regresi. Untuk contoh dan cara pengerjaan
melalui SPSS dan Eviews, akan saya bahas di post selanjutnya.
Sumber:
0 komentar:
Posting Komentar