4.5.1 Uji G
Statistik uji G adalah uji rasio kemungkinan maksimum likelihood ratio test
yang digunakan untuk menguji peranan variabel penjelas secara serentak. Rumus umum untuk uji G Hosmer dan Lemeshow, 1989 adalah :
G = - 2 ln ⎟⎟
⎠ ⎞
⎜⎜ ⎝
⎛
1
l l
dimana : l
= nilai likelihood tanpa variabel penjelas l
1
= nilai likelihood model penuh Ukuran dari pengaruh semua variabel penjelas dalam model yang
memakai variabel respon dapat diperoleh dengan membandingkan -2LL untuk model tanpa variabel penjelas model nol atau biasa dikenal sebagai the initial
log-likelihood function dengan -2LL untuk model dengan variabel penjelas.
The log-likelihood atau biasa dikenal dengan -2LL -two times the log-
likelihood merupakan nilai yang dapat digunakan untuk memperkirakan
distribusi chi-square x
2
dan memungkinkan penentuan level signifikansi. Perbedaan dalam -2LL dalam model tanpa variabel penjelas dan dengan
variabel penjelas menunjukkan pengaruh dari variabel penjelas itu sendiri Hutcheson dan Sofroniou, 1999.
Pengujian terhadap hipotesis pada uji G responden adalah sebagai berikut :
H =
β
1
= β
2
= …. = β
k
= 0 H
1
= minimal ada satu β
i
tidak sama dengan nol, dimana i = 1, 2, ….., 21
Statistik G akan mengikuti sebaran x
2
dengan derajat bebas α. Kriteria
keputusan yang diambil adalah jika G x
2
p α, maka hipotesis nol H
ditolak. Uji G juga dapat digunakan untuk memeriksa apakah nilai yang diduga dengan
peubah di dalam model lebih baik jika dibandingkan dengan model terreduksi Hosmer dan Lemeshow, 1989.
4.5.2 Uji Wald
Uji Wald digunakan untuk uji nyata parsial bagi masing-masing koefisien variabel. Dalam pengujian hipotesa, jika koefisien dari variabel
penjelas sama dengan nol, hal ini berarti variabel penjelas tidak berpengaruh pada variabel respon. Statistik uji Wald dapat didefinisikan sebagai berikut
Hosmer dan Lemeshow, 1989 :
W
i
=
⎟ ⎠
⎞ ⎜
⎝ ⎛
∧ ∧
∧
j j
E S
β β
dimana :
∧ j
β = Penduga
βj
j
E S
∧ ∧
β = Penduga galat baku dari
β
j
Uji Wald melakukan pengujian terhadap hipotesis : H
: β
j
= 0 H
1
: β
j
≠ 0 Uji Wald mengikuti sebaran normal baku dengan kaidah keputusan menolak H
jika |W| Z
α2
Hosmer dan Lemeshow, 1989.
4.5.3 Uji Keandalan
Kategori