Koefisien regresi () bergantung pada satuan variabel dan memberikan ukuran langsung tentang seberapa besar perubahan variabel dependen seiring dengan perubahan variabel independen. Setiap nilai b dan dikhususkan untuk masing-masing variabel independen dan menggambarkan pengaruh langsungnya terhadap variabel dependen.
Koefisien determinasi (R-square (R^2)) merangkum explanatory power dari keseluruhan model regresi, yang menunjukkan proporsi varians dalam variabel dependen yang diperhitungkan oleh semua variabel independen secara bersamaan.
Memahami perbedaan antara koefisien regresi, koefisien korelasi, dan koefisien determinasi sangat penting untuk menafsirkan hasil analisis regresi dengan benar.Â
Koefisien regresi (b dan) mengukur pengaruh variabel independen individu terhadap variabel dependen, koefisien korelasi (r) mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel, dan koefisien determinasi ((R-square (R^2))memberikan ukuran keseluruhan tentang seberapa baik variabel independen menjelaskan varians variabel dependen.
Pada analisis korelasi, maka benar jika nilai yang dilaporkan adalah nilai korelasi, beserta signifikansinya.
Lalu apa yang dilaporkan pada analisis regresi?
Pada analisis regresi, nilai yang harus dilaporkan adalah:
1. Uji model, nilai F beserta signifikansinya.
2. Koefisien regresi terstandardisasi untuk semua variabel independen (meskipun hanya ada 1 variabel independen dalam analisis regresi sederhana, tetap dilaporkan sebagai koefisien regresi, bukan korelasi).
3. Koefisien determinasi.
Dengan memperjelas konsep-konsep ini dan menghilangkan prasangka kesalahpahaman umum, akademisi dan praktisi dapat menafsirkan analisis regresi dengan lebih akurat dan membuat keputusan berdasarkan hasil yang diperoleh. (oni)
