Dalam dunia penelitian kuantitatif, terutama di bidang ilmu sosial, psikologi, dan pemasaran, seringkali kita berhadapan dengan data yang tidak bersifat interval atau rasio murni. Data semacam ini biasanya dikumpulkan melalui kuesioner yang meminta responden untuk memberikan penilaian pada skala berurutan, seperti tingkat kepuasan (sangat tidak puas, tidak puas, netral, puas, sangat puas) atau tingkat persetujuan (sangat tidak setuju hingga sangat setuju). Untuk menganalisis hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen yang bersifat ordinal ini, metode yang paling tepat adalah regresi ordinal.
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah salah satu perangkat lunak statistik yang paling populer dan banyak digunakan. SPSS menyediakan berbagai macam alat analisis, termasuk regresi ordinal, yang memungkinkan peneliti untuk melakukan pemodelan statistik dengan mudah dan efisien. Artikel ini akan membahas secara mendalam mengenai regresi ordinal di SPSS, mulai dari konsep dasar, prasyarat, hingga interpretasi hasil.
Regresi ordinal adalah teknik regresi yang digunakan ketika variabel dependennya bersifat ordinal. Berbeda dengan regresi linier yang mengasumsikan variabel dependen berskala kontinu, regresi ordinal memodelkan probabilitas kumulatif bahwa variabel dependen ordinal akan berada pada atau di bawah suatu kategori tertentu. Dalam konteks regresi ordinal, kategori-kategori pada variabel dependen diasumsikan memiliki urutan yang jelas dan jarak antar kategori tidak harus sama.
Misalnya, jika kita ingin mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kepuasan pelanggan terhadap suatu produk, di mana kepuasan diukur dalam skala 1 (sangat tidak puas) hingga 5 (sangat puas), maka kita akan menggunakan regresi ordinal. Variabel independennya bisa berupa usia, pendapatan, frekuensi pembelian, dan sebagainya, yang umumnya bersifat kontinu atau kategorikal.
Anda harus mempertimbangkan penggunaan regresi ordinal ketika:
Ini adalah prasyarat paling krusial. Variabel dependen harus diukur pada skala ordinal. SPSS akan mengenali ini dari cara Anda mendefinisikan variabel di Data View dan Variable View.
Setiap pengamatan (misalnya, setiap responden) harus independen satu sama lain. Ini berarti satu responden tidak boleh mempengaruhi responden lainnya.
Antar variabel independen tidak boleh memiliki korelasi yang sangat tinggi. SPSS dapat mendeteksinya, namun sebaiknya diperiksa terlebih dahulu menggunakan korelasi parsial atau VIF (Variance Inflation Factor).
Ini adalah asumsi penting dalam regresi ordinal. SPSS menyediakan tes untuk memverifikasi asumsi ini, seperti tes "Parallel Lines". Jika asumsi ini dilanggar, interpretasi model bisa menjadi bias.
Ukuran sampel yang memadai diperlukan agar hasil analisis menjadi stabil dan dapat digeneralisasikan. Tidak ada angka pasti, namun umumnya, semakin banyak kategori pada variabel dependen dan semakin banyak variabel independen, semakin besar ukuran sampel yang dibutuhkan.
Tabel ini menampilkan nilai AIC (Akaike Information Criterion) dan BIC (Bayesian Information Criterion). Nilai yang lebih rendah menunjukkan model yang lebih baik dalam hal keseimbangan antara kecocokan dan kompleksitas.
Ini adalah ukuran kecocokan model yang serupa dengan R-Square pada regresi linier, tetapi diinterpretasikan secara berbeda. Nilai yang lebih tinggi menunjukkan kecocokan model yang lebih baik. SPSS biasanya menyajikan beberapa jenis Pseudo R-Square (Cox & Snell, Nagelkerke, McFadden).
Tabel ini menguji apakah asumsi garis paralel terpenuhi. Jika nilai p (Sig.) lebih besar dari 0.05, maka asumsi ini terpenuhi, dan kita dapat melanjutkan interpretasi model cumulative logit.
Ini adalah tabel utama yang berisi koefisien regresi (Estimates), standard error, nilai Wald, degrees of freedom, dan nilai signifikansi (Sig.).
Tabel ini menunjukkan nilai intercept atau threshold untuk setiap kategori variabel dependen. Threshold ini memisahkan satu kategori dari kategori berikutnya. Nilai p di sini biasanya tidak terlalu diinterpretasikan.
Misalkan kita menemukan bahwa koefisien untuk variabel "Pendapatan" adalah 0.02 (Sig. < 0.05). Ini berarti, untuk setiap kenaikan Rp1.000.000 pada pendapatan, logit variabel kepuasan pelanggan meningkat sebesar 0.02. Dengan kata lain, semakin tinggi pendapatan, semakin besar kemungkinan pelanggan berada pada kategori kepuasan yang lebih tinggi (misalnya, "puas" atau "sangat puas" dibandingkan "netral" atau "tidak puas").
Regresi ordinal adalah alat statistik yang kuat untuk menganalisis hubungan ketika variabel dependen bersifat ordinal. Dengan memanfaatkan fitur regresi ordinal di SPSS, peneliti dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan, preferensi, atau tingkat kepuasan yang diukur dalam skala berurutan. Memahami prasyarat dan cara menginterpretasikan output SPSS dengan benar akan memastikan bahwa analisis Anda valid dan memberikan kesimpulan yang berarti bagi penelitian Anda.
Meskipun ada beberapa asumsi yang perlu diperhatikan, regresi ordinal tetap menjadi metode pilihan untuk memodelkan data ordinal, membuka pintu bagi pemahaman yang lebih nuansa terhadap fenomena yang kompleks.