Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial

Annisa Lisa Nurjanah, Nusar Hajarisman, Teti Sofia Yanti

Abstract


Model regresi logistik multinomial merupakan pengembangan dari model regresi logistik binomial
dimana variabel responnya mempunyai lebih dari dua kategori (politokomus). Model ini juga
merupakan kelompok model linear terampat (generalized linear model), dimana komponen acaknya
mengasumsikan bahwa distribusi dari variabel respon mengikuti distribusi multinomial. Salah satu
asumsi yang harus dipenuhi dalam model regresi logistik multinomial ini adalah variabel responnya
merupakan variabel acak yang saling bebas dan kategorinya bersifat mutually exclusive. Apabila
asumsi ini dilanggar maka akan muncul masalah yang dikenal dengan masalah overdispersi.
Konsekuensi dari adanya masalah overdispersi dalam data akan menghasilkan suatu model yang
tidak valid. Salah satu cara untuk mengatasi masalah overdispersi dalam model regresi logistik
multinomial yang akan dibahas dalam makalah ini adalah mengadopsi apa yang dilakukan oleh
McCullagh dan Nelder (1989) dengan mengkoreksi matriks varians kovariansnya. Model regresi
logistik multinomial ini kemudian akan diaplikasikan untuk mengetahui pengaruh dari jenis kelamin
dan perilaku merokok orang tua terhadap perilaku merokok mahasiswa Unisba. Dari model regresi
logistik multinomial biasa dan dengan model regresi logistik multinomial terkoreksi dapat disimpulkan
bahwa variabel-variabel prediktor yang dianggap berarti dalam kedua pemodelan tersebut berbeda.
Perbedaan lainnya terdapat pada nilai galat baku model regresi logistik multinomial biasa lebih kecil
dari yang seharusnya dengan kata lain underestimate dibandingkan dengan model regresi logistik
multinomial terkoreksi, dan selang kepercayaan untuk rasio odds menjadi pendek dibandingkan
dengan model regresi logistik multinomial terkoreksi.




DOI: https://doi.org/10.29313/jstat.v16i1.2278

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright Notice

Creative Commons License
STATISTIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License