Regresi berganda digunakan untuk menguji hubungan antara beberapa variabel independen dan variabel dependen. Meskipun model regresi berganda memungkinkan Anda untuk menganalisis pengaruh relatif dari variabel independen, atau prediktor, terhadap variabel dependen, atau kriteria,, rangkaian data yang seringkali kompleks ini dapat menyebabkan kesimpulan yang salah jika tidak dianalisis dengan benar.
Contoh Regresi Berganda
Agen real estat dapat menggunakan regresi berganda untuk menganalisis nilai rumah. Sebagai contoh, dia dapat menggunakan sebagai variabel bebas ukuran rumah, umur mereka, jumlah kamar tidur, rata-rata harga rumah di lingkungan sekitar dan kedekatan dengan sekolah. Merencanakan ini dalam model regresi berganda, dia kemudian dapat menggunakan faktor-faktor ini untuk melihat hubungannya dengan harga rumah sebagai variabel kriteria.
Contoh lain penggunaan model regresi berganda bisa jadi seseorang di sumber daya manusia menentukan gaji posisi manajemen – variabel kriteria. Variabel prediktor dapat berupa senioritas masing-masing manajer, rata-rata jumlah jam kerja, jumlah orang yang dikelola dan anggaran departemen manajer.
Keuntungan Regresi Berganda
Ada dua keuntungan utama untuk menganalisis data menggunakan model regresi berganda. Yang pertama adalah kemampuan untuk menentukan pengaruh relatif dari satu atau lebih variabel prediktor terhadap nilai kriteria. Agen real estat dapat menemukan bahwa ukuran rumah dan jumlah kamar tidur memiliki korelasi yang kuat dengan harga rumah, sedangkan kedekatan dengan sekolah tidak memiliki korelasi sama sekali, atau bahkan korelasi negatif jika utamanya adalah masa pensiun. masyarakat.
Keuntungan kedua adalah kemampuan untuk mengidentifikasi outlier, atau anomali. Misalnya, saat meninjau data terkait gaji manajemen, manajer sumber daya manusia dapat menemukan bahwa jumlah jam kerja, ukuran departemen, dan anggarannya semuanya memiliki korelasi yang kuat dengan gaji, sedangkan senioritas tidak. Alternatifnya, bisa jadi semua nilai prediktor yang tercantum berkorelasi dengan masing-masing gaji yang diperiksa, kecuali satu manajer yang dibayar lebih tinggi dibandingkan dengan yang lain.
Kerugian Regresi Berganda
Kerugian apa pun dalam menggunakan model regresi berganda biasanya bermuara pada data yang digunakan. Dua contohnya adalah menggunakan data yang tidak lengkap dan menyimpulkan secara salah bahwa korelasi adalah sebab-akibat.
Saat meninjau harga rumah, misalnya, misalkan agen real estat hanya melihat 10 rumah, tujuh di antaranya dibeli oleh orang tua muda. Dalam hal ini, hubungan antara kedekatan sekolah dapat membuatnya percaya bahwa hal ini berdampak pada harga jual semua rumah yang dijual di masyarakat. Ini menggambarkan perangkap dari data yang tidak lengkap. Seandainya dia menggunakan sampel yang lebih besar, dia dapat menemukan bahwa, dari 100 rumah yang terjual, hanya sepuluh persen nilai rumah yang terkait dengan kedekatan sekolah. Jika dia menggunakan usia pembeli sebagai nilai prediktor, dia dapat menemukan bahwa pembeli yang lebih muda bersedia membayar lebih untuk rumah di masyarakat daripada pembeli yang lebih tua.
Dalam contoh gaji manajemen, misalkan ada satu outlier yang memiliki anggaran lebih kecil, senioritas lebih sedikit, dan dengan lebih sedikit personel untuk dikelola tetapi menghasilkan lebih banyak daripada orang lain. Manajer SDM dapat melihat data dan menyimpulkan bahwa individu ini dibayar lebih. Namun, kesimpulan ini akan keliru jika dia tidak memperhitungkan bahwa manajer ini bertanggung jawab atas situs web perusahaan dan memiliki keahlian yang sangat didambakan dalam keamanan jaringan.
Ivan_Sabo/iStock/GettyImages
