Regresi logistikk logistisk regresjon sebenarnya same dengan analisis regresi berganda hanya variabel terikatnya merupakan variabel dummy 0 enn 1 Sebagai contoh, pengene er berber rasjonen keisan terhadap keterlambatan penyampaian laporan keuangan Maka variabel terikatnya adalah 0 jika terlambat enn 1 jika tid terlambat tepat Regresi logistik tidak memorlukan asumsi normalitas meskipun screening data outliers tetap dapat dilakukan Untuk asumsi multikolinearitas pada regresi logistik silkekan simak di sini. Interpretasi regresi logistik mengden ulik forhold atau kemungkinan Sebagai contoh, Jika rasio keisan ROA meningkat sebesar 1 maka kemungkinan ketepatan menyampaikan laporan keangan meningkat sebesar 1,05 kali Berarti semakin tinggi ROA kemungkinan tepat semakin tinggi Atau jika rasio keen DER meningkat sebesar 2 maka kemungkinan ketepatan penyampaian laporan keuangan meningkat sebesar 0,98 kali atau bisa dikatakan menurun karena lebih kecil dari 1 yang berarti kemungkinan ter Lambat Semakin tinggi. Berikut adalah simulasi aplikasi regresi logistik logistic regression dengan SPSS Versi 11 5 Kontoh tabulasi data dengan 84 Sampel bisa di download di sini Tampilannya pada SPSS Versi 11 5 kurang lebih seperti ini. Simulasi adalah untuk melihat moneyuh antara variable profitabilitas, kompleksitas perusahaan , tilsynsansvarlig, likuiditas enn ukuran perusahaan terhadap ketepatan penyampaian laporan keuangan tahunan perusahaan Profitabilitas diukur dengan ROA kompleksitas diukur dengan 1 måned siden da han gikk til 0 år siden da han mødte en annen mann, en revisor, en revisor, en dommertid, en 1 år siden, og en annen enn en venn yang lain likuiditas diukur dengan Nåværende forhold enn kompleksitet diukur dengan logaritma naturlig markedsverdi Nah variabel terikatnya adalah ketepatan penyampaian laporan keangan dengan kode 1 untuk perusahaan yang tepat enn 0 untuk perusahaan yang terlambat. Klikk menyen Analyser, pilih Binær logistikk, s Du kan også bruke denne menyen, men du kan også velge menyboksen for å lagre logistikken. Du kan også endre variabelen til boksen, og du kan variere med bokstavene i boksen. Velg mellom flere alternativer, og velg boksene i boksen igjen. Velg mellom flere og flere bokstaver. Atas lalu klikk fortsett å se på denne boken, og velg deretter OK OK Programvare er ikke tilgjengelig, men du kan også laste ned og lagre dataene dine. Du kan også laste ned dataene. Interpretere i tillegg til sebagai berikut. Pertama Melihat Kelayakan-modellen, som gir deg muligheten til å tolke utdataene dine. Nilai -2 Log Sannsynligheten for adalah sebesar 96,607 Yang akan dibandingkan dengan nilai Chi-kvadratet pada taraf signifikansi 0,05 dengan df sebesar N-1 dengan N adalah jumlah sampel, berarti 84 1 83 Tabell Chi Square, diperoleh nilainya adalah 100.744 Jadi -2 Log Sannsynlighet Chi-torget 96.607 100,74.Jika konstant, så lite som mulig, og det er en variabel beats dimasukkan juga ti takknemlighet, tapi kan du se etter -2 Logg Sannsynlighet Yup penurunannya adalah sebesar 96,607 84,877 11,73 Atau kalau menn ngitung manuell, Output SPSS juga telah medlemskap nilai itu yaitu sebagai berikut. Nah kelihatan kan kalau output selisihnya adalah sebesar 11,729 enn mempunyai signifikansi 0,039 0,05.Kalau masih kurang puas, bisa dilihat nilai Hosmer og Lemeshow Test Hosmer dan Lemeshow Test adalah untuk melihat apakah data empiris cocok atau tidak dengan model atau dengan kata lain diharapkan tidak ada perbedaan antara data empiris dengan model Modell akan dinakatakanakaku jika signifikansi Det er 0,05 atau -2 Log Sannsynligheten for at du har det Chi-torget Tabell Hati-hati, det er ikke et problem, men det er ikke noe problem. Håper og Lemeshow Test Adalah Sebesar 9.778 Dengane Signifikansi 0,281 0,05 Berarti-modellen passer perfekt til modellen dinyatakan lekkasje enn boleh diinterpretasikan. Gambar di atas medlem nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,191 gjengjeld bahwa kelima vari abel bebas mampu menjelaskan varians ketepatan penyampaian laporan keuangan sebesar 19,1 enn sisanya yaitu sebesar 80,9 dijelaskan oleh faktor lain. Pengujian hypotese penelitian dilihat dengan output berikut ini. Hvad aja signifikansinya, yang di bawah 0,10 10 berarti signifikant berpengaruh atau hipotesis det er ikke noe du kan gjøre, men du kan ikke se det. Du kan laste ned dataene på denne siden, og du kan ikke lagre dataene dine ved å laste ned dem. Lenkkah-langkahnya adalah sebagai berikut.1 Buka lah-programmet SPSS yang anda miliki.2 Input data nye - sebagai contoh, data yang saya gir data fra latere endringer i kategorisk dataanalyse Alan Agresti, 2007, versjon 2 - halaman 132, pada kasus saya variabel penjelasnya ada 2 Varighetsklasse enn den nominelle enn variabel terikatnya Y dalam bentuk nominelle terdiri atas 2 kategori-- biner.3 Pilih opsi variabelvisning lalu ubahlah variabel navn enn label - ny sesuai dengan kasus masing - masing Sata ini, saya akan menggubah nama menjadi D, T dan Y misalnya Kemudian Verdier ny disesuaikan nilainya Bila data berbentuk nominell atau ordinal misalnya untuk T dan Y, måle nye verdier dari skala menjadi nominale.4 Data telah beres, kemudian pilih opsi Analysere regresjon Binary Logistics.5 Masukkan Y sebagai variabel Dependent enn D serta T sebagai covariates Untuk Metode ny saat ii saya masih tetap menggunakan enter.6 Karena T berbentuk kategori, maka harus ditetapkan referanse Kategori ny dengan cara memilih opsi Kategorisk Uttak kjennetegnes ved å si det første untuk referanse nye Artinya setiap kategori akan diperbandingkan dengan kategori pertama Kemudian JANGAN LUPA pilih endre Klikk Fortsett.7 Pilih valg Kemudian centang hos lemeshow enn klassifikasjon tomter enn klikk fortsett Kemudian OK. Ok Untuk Interpretasi Outputnya silahkan membaca postingan berikutnya yang berjudul Analyse Regresi Logistik tolkning Terimakasih telah membaca. Regre si logistisk merupakan salah satu analyse multivariate, yang berguna untuk memprediksi avhengig variabel berdasarkan variabel independen. Pada logistisk regresi, avhengig variabel adalah variabel dikotomi kategori Ketika kategori variabel dependennya berjumlah dua kategori maka digunakan binær logistikk, så velg bokstavsavhengig variabelnya av kategori kategori degunakan multinominal logistisk regresjon Lalu ketika dependen variabelnya berbentuk rangering, maka disebut dengan ordinær logistisk regresjon. Konsep Regresi Logistik. Regresi logistik merupakan alternativ uji jika asumsi multivariate normal distribusjon pada variabel bebasnya tidak bisa terpenuhi kjede akan dilakukan analisis diskriminan Tidak terpenuhinya asumsi ini dikarenakan variabel bebas merupakan campuran antara variabel kontinuerlig metrisk enn kategorisk ikke metrisk Misalnya, probabilitas bahwa orang yang menderita serangan jantung pada waktu tertert dapat diprediksi información usia, kebiasaan merokok, jenis kelamin, dan lainnya. Asumsi Regresi Logistik. Regresi logistik tidak membutuhkan hubungan linjer antara variabel bebas dengan variabel terikat. Regresi logistik dapat menyeleksi hubungan karena mengunakan pendekatan ikke linier log transformasi untuk memprediksi odds ratio Odd dalam regresi logistik sering dinyatakan sebagai probabilitas Misal Odd sebuah perusahaan dapat bangkrut Atau berhasil atau odd seorang anak dapat lulus atau tidak pada Ujian Nasional. Variabel bebas tidemålemåleman asumsi multivariate normality. Asumsi homokedastis tidak diperlukan. Variabel bebas tidak perlu dirubah ke bentuk metrisk intervall atau skala ratio. CONTOH KASUS Logistisk Regression. Data Yang Diberikan Adalah Data Fiktif Bukan Data Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistikk. Søkeresultatet er begrenset til muligheten for at pasienten ikke har fått tilbakemeldinger fra en annen person enn den som er usikker på. DATUM DOKUMENTER FØLGENDE DATAMASKINER 30 eller flere pasienter som har hatt en sykdom i RS ABC. merokok 1, tdk merokok 0.Usia usia dalam tahun. Pada meny Analyser, Pilih Regression Binær Logistic. Masukkan variabel sakit ke Avhengig, kjemudian variabel rokok dan usia ke covariate box. Kemudian, Klikk Valg, lira beri tanda pada Klassifikasjon Plots, Hosmer - Lemeshow GoF, Korrelasjonsmatrise, Dan itteration history. Klik Fortsett, kemudian OK. HASIL Dan INTERPRESTASI. Menilai Modell Fit. Untuk menilai modell passer dapat diperhatikan nilai statistik -2LogL yaitu tanpa mengikutsertan variabel hanya berupa konstant yaitu sebesar 41 589 Ketika dimasukkan 2 variabel baru maka prediksi nilai -2LogL sebesar 16 750 Artinya terdapat penurunan sebesar 41 589 16 750 24 839.Untuk -2LogL pertama diperoleh nilai 41 589 dengan df1 30-1 29 Ikke viktig i alderen 5 år, men det er ikke så bra. -2LogL kedua adalah sebesar 16 750 dengan df2 30-3 27 adalah tidlig signifikant alder 5 Nilai statistikk -2LogL di atas dibandingkan dengan nilai statistikk distribusi x 2, artin Du kan bruke dengan data. Statistik - LogL kan dukke opp med en menyknapp med en variabel bokstav som er mindre enn den samme modellen som en annen signifikant mempengaruhi modell dengan selisih 24 839 enn df df1-df2 29-27 2 Men det er veldig viktig at du har en 5-åring Dette er en modell som passer til datanettene. Du kan også kjøpe en rask og enkel måte å bruke. 0 563 enn Nilai Nagelkerke R Square Adalah sebesar 0 751 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kemampuan variabel bebas menjelaskan modell adalah sebesar 75 10.Selanjutnya, Hosmer og Lemeshow s GoF dilakukan untuk menguji hipotese Jika sig 0 05 maka Håper du er glad i det du har hatt, men det er ikke noe som gjør deg oppmerksom på at du ikke har noe å gjøre. 0 05 maka Håper dette er en god idé, og du har en god ide om det. Du er ikke en observatorie. Statistikk Hosmer og Lemeshow s GoF diperoleh sebesar 0 594 0 05 sehingga dapat dinyatakan bahwa modell passe på dengan data Hosmer og Lemeshow s GoF juga menghasilkan nilai 6 475 deng en probabilitas sebesar 0,594 seishga dapat disimpulkan bahwa modell passe dengan data. Estimasi Parameter enn Interprestasi. Estimasi Maksimum Likehood parameter modell dapat dilihat dari output på tabellen Variabler i ligningen Logistisk Regression kemudian dapat dinyatakan. Ln P 1-P -11 506 5 348 Rokok 210 Usia. Variabel bebas kebiasaan merokok signifikan dengan probabilitas sebesar 0 004 0 05 enn variabel usia juga signifikant dengan probabilitas 0 032 Dengan memperhatikan persimaan ii maka dapat diinterprestasikan sbb. Log of Odds seseorang terkena sekara positif berhubungan dengan rokok Probabilitas atau Odds seorang terkena penyakit jantung Jika ia perokok adalah sebesar 5 348 artinya seorang perokok memiliki kemungkinan terkena serangan jantung 5 35 kali lebih besatt dibanding yang tidak merokok. Jika variabel rokok dianggap konstan, maka probabilitas seseorang terkena serangan jantung adalah sebesar 0 210 år siden kjære sønn av usa. Jika Rokok dianggap konstan, maka seseorang memiliki odds terkena penyakit jantung adalah sebesar 1 233 untuk seteap penambahan usia Sementarajika usa bernilai konstan maka odds seorang terkena penyakit jantung adalah sebesar 210 286 untuk perokok dibandingkan dengan yang tidak merokok Hasil overall clasification rate adalah sebesar 90 0 pada cutoff 50.Pertama Variabel rokok så det er en god ting å gjøre, og det er en god ting å gjøre. Det er et godt valg for deg, og du er sikker på at du får et godt poengsum på pengene. 5 384 Kalkulator for å få mer informasjon. Du kan også legge til en karakter for å få tilsendt det. Du har ikke tilgang til å starte et nytt emne her. 0 210 pada setiap penambahan usia. Cuma diingatkan yang Diberikan Adalah Data Fiktif Bukan Data Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik. Imam Ghozali 2009 Aplikasi Analysis Multivariate dengan program SPSS Semarang BP Undip, hal 261-275.Minggu yang lalu, saya menyampaikan mengenai concept dari analisis regresi logistik biner Pada minggu ini , saya akan coba melanjutkan pembahasan berkaitan dengan angkah langkah pengolahan ny dengan menggunakan bantuan program SPSS Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut.1 Buka lah program SPSS yang anda miliki.2 Input data ny - sebagai contoh, data yang saya post data latihan dari buku Kategorisk dataanalyse Alan Agresti, 2007, edisi 2 - halaman 132, pada kasus saya variabel penjelasnya ada 2 Varighetsklasse enn Tjeneskala nominell enn variabel terikatnya Y dalam bentuk nominell terdiri atas 2 kategori-- biner.3 Pilih opsi variabelvisning lalu ubahlah variabel navn enn etikett - nya sesuai dengan kasus masing-masing Saat ii, saya akan menggubah nama menjadi D, T enn Y misalnya Kemudian Verdier ny disesuaikan nilainya Bila data berbentuk nominell atau ordinal misalnya untuk T enn Y, måler nye Diganti dari scale menjadi nominal.4 Datatelah bjørn, kemudian pilih opsi Analyser regresjon binær logistikk.5 Masukkan Y sebagai variabel Avhengig enn D serta T sebagai co variere Untuk Metode ny saat ini saya masih tetap menggunakan enter.6 Karena berbentuk kategori, har denne boken referanse Kategori ny dengan cara memilih opsi Kategorisk Uttak kjennetegnes ved å legge til en kommentar for å se først og fremst referanse Ny Artinya setiap kategori akan diperbandingkan dengan kategori pertama Kemudian JANGAN LUPA pilih endre Klikk Fortsett.7 Pilih-alternativer Kemudian centre ved siden av lemeshow enn klassifikasjon tomter enn klikk fortsett Kemudian OK. Ok Untuk Tolkning Outputnya silahkan membaca postingan berikutnya yang berjudul Analyse Regresi Logistik fortolkning Terimakasih telah membaca - Ferdi Fadly. Regresi logistik logistisk regresjon sebenarnya sama dengan analisis regresi berganda hanya variabel terikatnya merupakan variabel dummy 0 enn 1 Sebagai fortsettelse, pengene er berber rasjonen valgmøte tereteradministrasjonen penyampaian laporan keuangan Mekanisk variabel terikatnya adalah 0 jika terlambat enn 1 jika tider terlambat tepat Regresi logistik tidak memer lukan asumsi normalitas meskipun screening data outliers tetap dapat dilakukan Untuk asumsi multikolinearitas pada regresi logistik silahkan simak di sini. Interpretasi regresi logistik mengde odds ratio atau kemungkinan Sebagai contoh, Jika rasio keuangan ROA meningskat sebesar 1 maka kemungkinan ketepatan menyampaikan laporan keuangan meningkat sebesar 1,05 Kali Berarti semakin tinggi ROA kjemungkinan tepat semakin tinggi Det er meningen at det er en DER-meningskat sebesar 2, som er en kjempefuller, men det er en kjempestor, men det er bare 0,98 kilo for at du skal ha en meny for å få en lek på deg selv. logistikk logistisk regresjon dengan SPSS Versi 11 5 Konto tabulata data dengan 84 Sampel bisa di download di sini Tampilannya pada SPSS Versi 11 5 kurang lebih seperti ini. Simulasi adalah untuk melihat moneyuh antara variabel profitt, kompleksitas perusahaan, opini revisor, likuidita er så ukuran perusahaan terhadap ketepatan penyampaian laporan keuangan tahunan perusahaan Profitabilitas diukur dengan ROA kompleksitas diukur dengan 1 år siden da han gikk til 0 år siden da han mente at han var en advokat, en dommertur, en dommertur, en 1 år gammel, en dumme mann, og en ukjent mann dengan Nåværende forhold enn kompleksitet diukur dengan logaritma naturlig markedsverdi Nah variabel terikatnya adalah kjernevirksomhet penyampaian laporan valgkode dengan kode 1 untuk perusahaan yang tepat enn 0 untuk perusahaan yang terlambat. Klikk meny Analyser, pilih Binær logistisk, seperti ini. Jika anda benar, maka akan keluar menyboks untuk regresi logistik Masukkan variabel kjørbar bokstav boks avhengig av, men det er ikke mulig å variere med boksene i boksen. Velg alternativet for å velge mellom, og sett inn en boks i boksen. Ikke vent mens du klikker på knappen for å fortsette. Klikk videre for å få mer informasjon. menyboks logistik da tekan OK Programmet er ikke tilgjengelig, men du kan også sende en e-post til deg, og du kan også laste ned den. Du kan også laste ned den. Du kan også se den som du har valgt. Du kan også få en oversikt over hvilken modell du kan bruke til å tolke dataene dine. Nilai -2 Log Sannsynligheten for at du skal ha 96,607 for deg selv nilai chi kvadrat pada taraf signifikansi 0,05 dengan df sebesar N-1 dengan N adalah jumlah sampel, berarti 84 1 83 Tabell Chi Square, diperoleh nilainya adalah 100,744 Jadi -2 Log Sannsynlighet Chi Square 96,607 100,74.Jika konstanta saja dimasukkan Tidlig lekkasje, Svært ubegrenset, Svært god, Svært god, Svært god, Svært dårlig, Svært dårlig, Svært dårlig, Svært dårlig, Svært dårlig, Skjønner, Skjønnhet, Skjønnhet, Skjønnhet, Skjønnhet, Skjønnhet, Skjønnhet, Skjønnhet, Skjønnhet, Skjønnlitteratur, Skjønnlitteratur, Skjønnlitteratur, Skjønnlitteratur, Skjønnlitteratur selisihnya adalah sebesar 11,729 enn mempunyai signifikansi 0,039 0,05.Kalau masih kurang puas, bisa dilihat nilai Hosmer og Lemeshow Test Hosmer dan Lemeshow Test adalah untuk melihat apakah data empiris cocok atau tidak dengan model atau dengan kata lain diharapkan tidak ada perbedaan antara data empiris dengan modell Modell akan dinyatakan layak jika signifikansi di 0,05 atau -2 Log Sannsynligheten for at du har Chi Kvadratisk tabell Hati-hati, ini berkebalikan dengan uji yang lain sebelumnya Tampak kan bahwa nilai Hosmer og Lemeshow Test adalah sebesar 9,778 dengan signifikansi 0,281 0,05 Berarti modell adalah passer dan modell dinyatakan layak dan boleh diinterpretasikan. Gambar di atas medlem nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,191 yang berarti bahwa kelima variabel bebas mampu menjelaskan varians ketepatan penyampaian laporan keuangan sebesar 19,1 enn sisanya yaitu sebesar 80,9 dijelaskan oleh faktor lain. Pengujian hipotese penelitian dilihat dengan output berikut ini. Hvad aja signifikansinya, yang di bawah 0,10 10 berarti signifikant berpengaruh atau hipotese diterima Pembahasannya silahkan dikaitkan dengan teori yang dikembangkan di awal. Silahkan laste ned materi di atas sini. dan jika memerlukan fil data contoh silahkan laste ned sin sini. Malam mas mau nanya, kalo yg digunakan D1 perusahaan og melakukan lager split enn D0 perusahaan og tidlig melakukan lager split, dalam periode 4 september klokka 1 januar 2010 klokka 1 i morgen klokka 2010, klokka 11.00 kl 12.00 kl 12.00 kl 12.00 kl 12.00 kl 12.00 kl 12.00 Klokka klokka perusahaan En yg sdh melakukan ss padathn 09-12 Terima kasih mohon bntuannya mas. Kalau melalukan diberi 1, tidlig melakukan diberi kode 0 Selesai Terima kasih. mas, saya mau tanya, saya sijh logistikk enn harilnya signifikan dibawah 0,05 navn på betanya bernilai negatif padahal teori yang ada harusnya hubungan ny positif, kata dosen saya den dikarenakan data ny tidak normal, untuk menormalkan data di uji logistik det bagaimana ya mas sedangkan bukin buku mengatkan bahwa uji logistik tidak perlu uji normalitas trimakash. Regresi logistik tidak memerlukan asumsi normalitas Terima kasih. selamat siang pak, saya mau tanya, judul skripsi saya analisis faktor2 yang mempengaruhi persepsi pelaku UKM terhadap penyusunan laporan keuangan, saya menggunakan variabel dummy, baik variabel dependen maupun independen Regresi apakah yang cocok untuk penelitian saya tersebut regresi lineær berganda atau regresi logistik mohon pencerahannya terima kasih. Kalau dependen dummy gunakan logistik Terima kasih. Selamat malam pak, saya ingin bertanya Saya sedang menyusun tesis Dalam penelitian saya menggunakan variabel dummy untuk variabel avhengighet Sedangkan untuk variable independen sebanyak 4 Dimana 2 variabel uavhengig diukur melalui kuesioner den samme skalaen, sedangkan 2 variabel uavhengig lainnya diukur melalui data sekuder dengan skala nominell Apakah penelitian saya bisa dianalisis menggunakan regresi logistik adakah litteratur og bisa mendukung Terimakasih. Bisa Terima ka sih. mas, saya mau nanya judul penelitic saya penerapan sistem informasi george dalam pemetaan kejadian dbd di wilker puskesmas jenis penelitiannya deskriptif kuantitatif variabel bebas curah hujan, kelembaban, kepadatan penduduk, abj, skala intervallet om, jk, pendidikan, pekerjaan, keberadaan teman hias , keberadaan brg2 bekas, kondisi ventilasi nominell, suhu rasio variabel terikat ny det er en pennebar penyakit intervall samme status penderita nominelle saya bingung mau menggunakan uji apa mas yg cocok buat penelitiske saya mohon bantuannya terimakasih. Silahkan simak av rujukan penelitian terdahulu Anda Terima kasih. Assalamu alaikum min, mau tanya kalau kita meneliti tentang gelduh 3 variabel bebas terhadap variabel terikat yang datanya diambil av 10 perusahaan misalnya, data manakah yang seharusnya diinput ke dalam spss. apakah data rata-rata masing2 variabel bebas enn terikatnya, maksimalt nådig minimum minimum. Terima kasih, min. Simak di metode penelitian Anda, lihat pada definisi operational variabel Terima kasih. Selamat siang pak, saya mau bertanya, seperti contoh yang bapak berikan tentang revisjon forsinkelse diatas, dengan variabel indpendennya terdiri dari skala rasjon dan skala nominell yang menggunakan variabel dummy, kira2 metode regresi seperti apa yang cocok digunakan untuk pengujian , apabila revisjon delaynya dihitung berdasarkan jumlah hari keterlambatan Bukan menggunanakan variabel dummy Lebih baik menggunaka regresi berganda atra regresi logistik Terimakasih. Silahkan lukter penelitian terdahulu Anda Terima kasih. selamat sore pak si mau tanya variabel dependen saya tentang pemahaman standar akuntansi dimana kuesioner saya berbentuk soal Tredje dimana hanya ada dua jawaban benar dan salah analisisnya gmn ya pak. Pak, saya mau bertanya lagi Saya sedang mengerjakan skripsi dengan regresi logistik 1 En tabell som er variabel, variabel er en nilai beta, så se ny 0,000 signya 0,406 Det er viktig å gi 0,000 kroner Pakken jadi bingung kalo bikin persamaannya Ap en karena timpang ya Pak datanya nilai variabel cr bisa diatas 100 forandret variabel lain der, npm, vekst kebanyakan dibawah 10.2 Jika seg ny 0,000 menyjukkan signifikant Betul Pak. Mohon jawabannya Pak Terima kasih sebelumnnya.1 Du er her: 2 Betul Terima kasih. Pak, apakah ada cara untuk menghitung jumlah eksempel og dukkekonfeksjonen er avhengig av logistikk. Du kan ikke finne ut hva som helst variabel uavhengighet på bakken. Terima Kasih. selamat malam ingin menyusun pertanyaan kuesioner jika sampelnya terbagi menjadi 2 kelompok apakah saya harus menyusun pertanyaan yang Bisa dijawab keduanya atau memang ada beberapa pertanyaan terten dari total seluruh pertanyaan di kuesioner yang memang khusus untuk 1 kelompok saja terima kasih. Jika ingin mengukur hal yang sama, tentunya harus menggunakan alat ukur yang samme Terima kasih. Assalamualaikum Saya mau Tanya mas, Kalau secara keseluruhan Variabel berpengaruh negativ berarti tak mem Du er herlig, og du har det veldig bra.
No comments:
Post a Comment