Residual adalah sisa atau selisih antara nilai pengamatan dan nilai yang diprediksi oleh model statistik. Dalam penelitian, residual biasanya digunakan untuk mengevaluasi kesesuaian model dengan data yang dikumpulkan.
Bagaimana Residual Dihitung?
Residual dihitung dengan mengurangi nilai pengamatan dari nilai yang diprediksi oleh model. Dalam statistik, model dapat berupa persamaan matematika atau formula yang digunakan untuk memprediksi nilai tertentu berdasarkan variabel yang ada.
Misalnya, jika kita memiliki data pengamatan tentang berat badan dan tinggi badan, kita dapat menggunakan model untuk memprediksi berat badan seseorang berdasarkan tinggi badannya. Jika model tersebut menghasilkan nilai prediksi sebesar 70 kg untuk seseorang dengan tinggi 170 cm dan nilai pengamatan sebesar 75 kg, maka residualnya adalah 5 kg.
Apa Fungsi Residual Dalam Penelitian?
Residual digunakan dalam penelitian untuk mengevaluasi seberapa baik model statistik yang digunakan dapat menjelaskan variabilitas data. Semakin kecil nilai residualnya, semakin baik model tersebut dalam menjelaskan data yang dikumpulkan.
Dalam analisis regresi, residual digunakan untuk memastikan bahwa hubungan antara variabel independen dan dependen adalah linear. Jika residual memiliki pola tertentu atau terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai prediksi dan nilai pengamatan, maka model tersebut tidak dapat diandalkan dan perlu dilakukan perbaikan atau penggantian model.
Apa Beda Residual dan Error?
Residual dan error seringkali digunakan secara bergantian, namun sebenarnya keduanya memiliki makna yang berbeda dalam statistik. Residual adalah selisih antara nilai pengamatan dan nilai prediksi oleh model, sementara error adalah selisih antara nilai pengamatan dan nilai sebenarnya.
Secara matematis, error dapat dihitung dengan mengurangi nilai pengamatan dengan nilai sebenarnya atau nilai yang diharapkan jika tidak terdapat faktor pengganggu. Error dapat terjadi karena adanya faktor pengganggu yang tidak terukur dalam model statistik.
Contoh Penggunaan Residual Dalam Penelitian
Salah satu contoh penggunaan residual dalam penelitian adalah pada analisis regresi. Analisis regresi digunakan untuk mempelajari hubungan antara variabel independen dan dependen. Dalam analisis regresi, residual digunakan untuk mengevaluasi seberapa baik model statistik dapat menjelaskan variabilitas data.
Misalnya, jika kita ingin mempelajari hubungan antara tinggi badan dan berat badan, kita dapat menggunakan analisis regresi untuk memprediksi berat badan seseorang berdasarkan tinggi badannya. Dalam hal ini, residual digunakan untuk mengevaluasi seberapa baik model tersebut dalam menjelaskan hubungan antara tinggi badan dan berat badan.
Kesimpulan
Residual adalah sisa atau selisih antara nilai pengamatan dan nilai yang diprediksi oleh model statistik. Dalam penelitian, residual digunakan untuk mengevaluasi seberapa baik model statistik dapat menjelaskan variabilitas data. Residual digunakan dalam analisis regresi untuk memastikan bahwa hubungan antara variabel independen dan dependen adalah linear. Penggunaan residual dalam penelitian penting untuk memastikan keandalan dan kesesuaian model statistik dengan data yang dikumpulkan.
