RagamDataStatistik & Riset Data

Tool statistik

Kalkulator Regresi Linear

Masukkan pasangan data X dan Y untuk menghitung regresi linear sederhana dan interpretasi awal.

Persamaan

Y = 0,9333 + 1,9714X

Slope

1,9714

Intercept

0,9333

r

0,994

R-square

0,9881

t

18,2253

p-value

0,0001

n

6

df

4

Residual SE

0,4525

Interpretasi

Slope 1,9714 menunjukkan arah positif. R-square 0,9881 adalah proporsi variasi Y yang dijelaskan model linear sederhana.

Hasil dari kalkulator ini bersifat bantuan perhitungan awal. Interpretasi akhir tetap perlu mempertimbangkan desain penelitian, kualitas data, asumsi statistik, dan konteks riset.

Cara menggunakan

  1. Masukkan nilai X dan Y dengan jumlah data yang sama.
  2. Pastikan setiap posisi data adalah pasangan observasi yang benar.
  3. Baca slope, intercept, persamaan, r, R-square, t, dan p-value.
  4. Gunakan hasil sebagai pengecekan awal, bukan output final.

Cara membaca hasil

Slope menunjukkan perubahan rata-rata Y untuk setiap kenaikan satu unit X. R-square menunjukkan proporsi variasi Y yang dijelaskan model linear sederhana.

Kesalahan umum

  • Menganggap hubungan linear tanpa melihat scatter/outlier.
  • Menafsirkan R-square tinggi sebagai bukti sebab-akibat.
  • Mengabaikan asumsi residual dan desain penelitian.

Contoh interpretasi

Contoh: persamaan Y = 12,40 + 1,80X berarti setiap kenaikan 1 unit X diikuti kenaikan rata-rata Y sebesar 1,80 pada model linear.

Apa yang dihitung kalkulator regresi ini?+
Tool ini menghitung regresi linear sederhana satu prediktor dari pasangan data X dan Y.
Apakah kalkulator ini bisa regresi berganda?+
Tidak. Tool ini untuk regresi linear sederhana. Regresi berganda membutuhkan lebih banyak variabel dan pengecekan asumsi.
Apakah R-square tinggi selalu bagus?+
Tidak selalu. R-square harus dibaca bersama teori, ukuran sampel, outlier, asumsi, dan tujuan model.