Matakuliah
Tahun
Versi
: MN J0412/ Riset Pemasaran
: 2005
: 1 September 2005/ Revisi 0
Pertemuan Kesembilan
Analisa Data
1
Learning Outcomes
Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa
akan mampu :
• Mahasiswa mampu membuat analisa data
• Mahasiswa mampu memilih alat analisa
data
• Mahasiswa mampu menggunakan alat
analisa data.
2
Outline Materi
•
•
•
•
•
Materi 1: Analisis Regresi Sederhana
Materi 2: Estimasi Parameter Model
Materi 3: Estimasi Standar Error
Materi 4: Interpretasi Estimasi Parameter
Materi 5: Pengujian Signifikansi Variabel
Bebas
3
ANALISIS DATA
• 1. Regression Analysis:
– Is a statistical technique that is used to
relate two or more variables (Aaker,
Kumar & Day)
ˆ i   0  1 X i   i
– Estimasi Parameter Model:
n xi yi   xi  yi 
ˆ i  b0  b1 X1

b1 
2
n xi   xi 
4
Analisis Data
– Estimasi Standar Kesalahan/Eror:
• The standard error of the estimate is interpreted to
mean that, for any given value of the independent
variable Xi, the dependent variable tends to be
distributed about the predicted value Yi, with a
standard deviation equal to the standard error of the
estimate (Aaker, Kumar & Day)
2
Y/X
S

SSE  e 



n2 n2
n2
2
i
i  ˆ i

2
5
Analisis Data
– Estimasi Parameter:
s
1    ˆ 


*
 x - x  n  2  x  x 
2
Sb1
i
i
i
i
2
i
2
– Pengujian Signifikansi
Variabel Bebas:
H 0 : 1  0
b1  1
t
Sb1
H a : 1  0 Determinasi:
– Koefisien
r 2  SST  SSE  / SST  SSM / SST
6
Analisis Data
• 2. Regresi Berganda:
– Modelnya:
– Uji
Signifikansi

  1 X 1  : 2 X 2  ...   i X i  
2
H 0 : R pop
0
2
H a : R pop
0
R2 / k
F
1  R2n  k  1
– Standar Deviasi:
 standard deviation of X i 
Standardiz ed  i  b i 

 standard deviation of  
7
Kesimpulan:
Akhir kuliah ini dapat disimpulkan:
Penggunaan metode statistik hendaknya
diselaraskan dengan karakteristik data yang
terkumpul dan tujuan penelitian.
Sekali lagi, ditekankan bahwa perumusan masalah
turut campur dalam penentuan metode analisa
data.
8