Tool statistik
Kalkulator VIF
Masukkan nilai VIF atau tolerance untuk membaca indikasi multikolinearitas pada regresi.
| Variabel | VIF | Tolerance | Status |
|---|---|---|---|
| X1 | 1,22 | 0,82 | Aman awal |
| X2 | 2,17 | 0,46 | Aman awal |
| X3 | 4,76 | 0,21 | Aman awal |
Nilai VIF tinggi menandakan prediktor saling tumpang tindih. Jangan menghapus variabel hanya dari angka VIF; cek teori, desain model, dan output regresi.
Hasil dari kalkulator ini bersifat bantuan perhitungan awal. Interpretasi akhir tetap perlu mempertimbangkan desain penelitian, kualitas data, asumsi statistik, dan konteks riset.
Cara menggunakan
- Pilih apakah input berupa VIF atau tolerance.
- Masukkan daftar angka dari output regresi.
- Baca VIF, tolerance, dan status tiap variabel.
- Prioritaskan variabel dengan VIF tinggi untuk ditinjau.
Cara membaca hasil
VIF di bawah 5 biasanya aman secara praktis, 5-10 perlu ditinjau, dan di atas 10 sering dianggap masalah multikolinearitas serius.
Kesalahan umum
- Menghapus variabel hanya karena VIF tinggi tanpa pertimbangan teori.
- Mencampur tolerance dan VIF saat input.
- Mengabaikan korelasi antar prediktor dan spesifikasi model.
Contoh interpretasi
Contoh: tolerance 0,12 setara VIF 8,33. Nilai ini belum otomatis salah, tetapi perlu ditinjau bersama teori dan model.
Apa itu VIF?+
VIF adalah indikator seberapa kuat varians koefisien regresi meningkat karena korelasi antar prediktor.
Apa hubungan tolerance dan VIF?+
VIF adalah 1 dibagi tolerance. Semakin kecil tolerance, semakin besar VIF.
Apakah VIF tinggi berarti variabel harus dihapus?+
Tidak selalu. Keputusan perlu mempertimbangkan teori, tujuan model, dan struktur data.