Analisis Perbedaan Koefisien dalam Model Regresi
Dalam analisis regresi, sering kali kita ingin membandingkan koefisien antara dua model yang berbeda. Salah satu metode yang digunakan untuk melakukan perbandingan ini adalah dengan menggunakan uji Hausman. Uji Hausman digunakan untuk menguji apakah perbedaan koefisien antara dua model adalah sistematis atau tidak. Dalam output di atas, kita dapat melihat koefisien dari dua model yang dibandingkan, yaitu model (b) dan model (B). Koefisien ini menunjukkan hubungan antara variabel independen (x1, x2, dan x3) dengan variabel dependen. Selain itu, kita juga dapat melihat perbedaan antara koefisien dari kedua model tersebut. Pada tabel koefisien, kita dapat melihat bahwa koefisien untuk variabel x1 adalah 0.6000485 pada model (b) dan -0.0001066 pada model (B). Perbedaan antara kedua koefisien ini adalah 0.000155. Selain itu, kita juga dapat melihat koefisien untuk variabel x2 dan x3 serta perbedaannya. Selanjutnya, kita dapat melihat hasil dari uji Hausman yang dilakukan untuk menguji apakah perbedaan koefisien tersebut sistematis atau tidak. Hasil uji Hausman menunjukkan bahwa nilai chi-square adalah -19.92. Hal ini menunjukkan bahwa perbedaan koefisien antara kedua model tersebut adalah sistematis. Namun, perlu diperhatikan bahwa output ini memberikan peringatan bahwa model yang digunakan dalam analisis ini tidak memenuhi asumsi-asumsi asimtotik dari uji Hausman. Oleh karena itu, disarankan untuk menggunakan uji yang lebih umum seperti suest untuk melakukan uji perbandingan yang lebih luas. Dalam kesimpulan, analisis ini telah memberikan informasi tentang perbedaan koefisien antara dua model regresi yang dibandingkan. Hasil uji Hausman menunjukkan bahwa perbedaan koefisien tersebut adalah sistematis. Namun, perlu diingat bahwa output ini memberikan peringatan tentang asumsi-asumsi yang tidak terpenuhi dalam analisis ini.