Ini Perbedaan Regresi Data Panel dengan Regresi Linear Berganda

Dalam teori statistik, banyak peneliti mungkin tidak lagi asing dengan model regresi data panel dan regresi linear berganda. Meski keduanya sama-sama digunakan untuk memprediksi nilai pada intersep dan slope, namun terdapat perbedaan yang cukup signifikan.

Ini perbedaan regresi data panel dan regresi linear berganda, setiap penggunaan data memang akan menghasilkan dua komponen. Namun, akan berbeda di tiap entitas atau berdasarkan periode waktu.

Ini Perbedaan Regresi Data Panel dengan Regresi Linear Berganda

Untuk lebih jelas memahami keduanya, berikut ini penjabaran regresi data panel serta regresi linear berganda, baik dari segi definisi maupun kelebihan dan kekurangannya.

· Regresi Data Panel

Regresi data panel adalah bagian dari pengembangan regresi linear yang berdasar pada metode OLS. Spesifiknya, dari jenis data serta tujuan analisis yang digunakan.  Selain itu, beberapa pakar juga menyebutkan jika ada beberapa metode alternatif yang bisa diterapkan pada estimasi model regresi pada data panel.

Opsi tersebut antara lain pooling least square (common effect), pendekatan random serta pendekatan efek tetap (fixed effect. Pada jenis data, ada karakteristik khusus yakni cross section dan time series.

Cross section, diperuntukkan oleh data yang memiliki lebih dari satu entitas (individu), sedangkan time series ditunjukkan pada setiap individu dengan lebih dari satu periode atau pengamatan waktu.

Regresi data panel bermanfaat untuk melihat dampak ekonomis yang melekat dari setiap individu dari beberapa periode, sebagai tujuan analisisnya. Hal inilah yang tidak dapat dilihat pada cross section.

Ada perbedaan karakteristik mendasar dari variabel terikat, berdasarkan entitas atau pengaruh variabel lain selain model yang ingin diamati.

Di sisi lain, keunggulan yang bisa diperoleh dari regresi data panel mencakup beberapa hal. Pertama, merupakan gabungan dua data cross section serta time series guna penyediaan data yang lebih kompleks. Sehingga, menghasilkan derajat kebebasan yang lebih dominan.

Keunggulan lainnya adalah penggabungan informasi data dari cross section serta time series, mampu mengatasi masalah terutama ketika penghilangan variabel yang jelas. Kendati demikian, ada beberapa kekurangan yang juga mesti diperhatikan.

Pertama, waktu (time series) pada data terbilang sangat pendek. Jenis micro panel umumnya melingkupi data tahunan yang lebih pendek bagi setiap individu. Apabila demikian, maka argumen asymptotic karakteristik data bakal berkurang.

Kelemahan lain adalah pada cross section dependence, dimana jenis micro panel analisis wilayah menggunakan deret waktu panjang akan mengabaikan cross section dependence. Akibatnya, akan terjadi misleading inference.

· Regresi Linear Berganda

Selanjutnya pada regresi linear berganda, merupakan model yang mencakup lebih dari satu predictor atau lebih dikenal variabel bebas. Model ini juga dikenal dalam bahasa Inggris sebagai multiple linear regression.

Lihat pula: Regresi Linier Sederhana

Pada dasarnya, regresi linear berganda membangun model prediksi atau sejenis peramalan. Cara kerjanya, dengan memanfaatkan data pada skala interval atau rasio yang memiliki lebih dari satu variabel bebas.

Skala yang disebutkan merujuk pada seluruh variabel terutama variabel terikat. Pada regresi linear, ada kemungkinan penggunaan data dummy di variabel bebas. Perihal kelebihannya, regresi linear berganda mampu melakukan generalisasi serta ekstraksi melalui pola tertentu.

Selain itu, juga mampu mengakuisisi pengetahuan meski tak menjamin kepastian. Mampu memperhitungkan secara paralel yang memungkinkan proses berjalan lebih singkat, juga menjadi kelebihan tersendiri.

Dan yang paling penting adalah dengan regresi linear berganda, maka analisa dengan sejumlah variabel bebas (x) bakal lebih akurat. Beda halnya jika dibandingkan dengan satu variabel bebas yang digunakan.

Referensi lanjutan: Contoh Soal Regresi Linier Berganda Lengkap dengan Pembahasan

Sementara itu, kekurangannya terletak pada batasan memperlihatkan titik jenuh pada fungsi yang bakal diselidiki. Akibatnya, akan selalu ada kemungkinan-kemungkinan kesalahan dalam prediksi.

Kelemahan lain yang dimiliki regresi linear berganda adalah kemungkinan terhadap multikolinearitas di setiap bagian variabel bebas. Pada akhirnya, variabel bebas tak akan bisa menjelaskan variabel tak bebas. Dengan kata lain, hubungan antara x dan y tidak memiliki makna.

Ini perbedaan regresi data panel dan regresi linear berganda, bisa tergantung pada peneliti serta jenis penelitian yang bakal dijalankan. Tentu juga, dengan mempertimbangkan kelebihan dan kelemahan di masing-masing metode yang ada.