Show simple item record

dc.contributor.authorMikhratunnisa
dc.contributor.authorZain, Ismaini
dc.date.accessioned2015-04-21T03:32:46Z
dc.date.available2015-04-21T03:32:46Z
dc.date.issued2015-03-07
dc.identifier.citation[1] Agresti, A. 2007.An Introduction to Categorical Data Analysis. New York: John Wiley and Sons. [2] Ananth, C. V. & Kleinbaum, D.G. 1997. "Regression Models for Ordinal Responses : A Review of Methods and Applications".International Journal of Epidemiology. 26(6), pp.1323–1333. [3] Brant, R. 1990. "Assessing Proportionality in the Proportional Odds Model for Ordinal Logistic Regression".Biometrics. 46(4), pp.1171–1178. [4] Das, S. & Rahman, R.M. 2011. “Application of ordinal logistic regression analysis in determining risk factors of child malnutrition in Bangladesh”.Nutrition Journal. 10(1), pp.124. [5] Dolgun, A. & Saracbaci, O. 2014. “Assessing Proportionality Assumption in the Adjacent Category Logistic Regression Model”. Statistics and Its Interface. 7, pp.275-295. [6] Hair, J.F., Black, W.C. & Babin, B.J. 2006. Multivariate Data Analysis (6th ed). New York : Pearson Prentice Hall Education International. [7] Hosmer, D. W. & Lemeshow, S. 2000.AppliedLogistic Regression 2 nd edition. New York: John Willey and Sons. [8] Siqueira, A. L., Cardoso, C. S., Caiaffa, W. T., Abreu, S., & Natali, M. 2008. "Ordinal Logistic Regression Models : Application in Quality of Life Studies".Cad. Saude Publica, Rio de Janeiro.24(4), 5581–5591.in_ID
dc.identifier.issn978.602.361.002.0
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11617/5769
dc.description.abstractRegresi logistik ordinal merupakan salah satu metode statistika untuk menganalisis variabel respon yang mempunyai skala data ordinal dan terdiri dari tiga kategori atau lebih, sedangkan variabel prediktor yang digunakan dapat berupa data kategori atau kuantitatif. Model yang umum digunakan dalam regresi logistik ordinal adalah Proportional Odds Model (POM). POM mempunyai asumsi kuat yang dapat menyebabkan kesalahan interpretasi jika asumsi dilanggar. Sehingga model alternatif yang perlu dipertimbangkan untuk kasus ini adalah Partial Proportional Odds Model(PPOM), yakni model yang melemahkan asumsi proporsionalitas hanya untuk beberapa variabel prediktor yang melanggar asumsiproportionalodds. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji estimasi parameter PPOM dan mengaplikasikan PPOM pada kasus usia kawin pertama wanita. Estimasi parameter PPOM menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Karena hasil metode MLE memberikan solusi not close-form, maka diperlukan iterasi Newton-Raphson untuk mengatasi masalah ini. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh variabel prediktor yang mempengaruhi usia kawin pertama wanita yaitu pendidikan, daerah tempat tinggal dan status pekerjaan.in_ID
dc.language.isoidin_ID
dc.publisherUniversitas Muhammadiyah Surakartain_ID
dc.subjectregresi logistik ordinalin_ID
dc.subjectPOMin_ID
dc.subjectPPOMin_ID
dc.titlePartial Proportional Odds Model pada Usia Kawin Pertama Wanitain_ID
dc.typeArticlein_ID


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record