28
2.7.4 Regresi Logistik Multinomial
Regresi logistik adalah
model
yang
paling
sering
dipakai untuk
mengetahui
hubungan
antara
variabel
output
dikotomus
dan
kelompok
faktor-faktor, tapi
dengan
sedikit
modifikasi
,
ini
dapat
juga
digunakan
ketika
variabel
output
merupakan
polytomus.
Kita
memilih
menggunakan kata
binary
dalam
dikotomus
ketika
men
deskripsikan angka dari kategori hasil yang mana ini sering digunakan dalam literatur.
Dalam
pengembangan
model
untuk
variabel
hasil
polytomus,
kita
perlu
untuk
memberi
perhatian
pada
skala
pengukurannya.
Misalkan,
kategori
variabel
hasil
,
Y
,
dikodekan
0,
1,
atau
2.
Pemanggilan pada
regresi
logistik
untuk
model
variabel
hasil
binary adalah
logit Y = 1 dan Y = 0. Didalam 3 kategori, kita mempunyai 2 fungsi model
logit. Pertama untuk Y = 1 dan Y = 0, dan yang lainnya untuk Y = 2 dan Y = 0. Teorinya
kita dapat menggunakan dua pasang model pembanding hasil dari model logit.
Persamaan regresi
logistik
(Hosmer
dan
Lemeshow,
1989)
secara
umum
adalah
sebagai berikut:
?
1
|
?
?
?
?
?
?
?
0
|
?
?
?
??
?
??
?
?
?
?
?
(2.11)
dan
?
2
|
?
?
?
?
?
?
?
0
|
?
?
?
??
?
??
?
?
?
?
?
?
(2.12)
 |