Advan – Analisis data multilevel menjadi semakin penting, terutama dalam penelitian sosial, pendidikan, dan kesehatan di mana data sering kali terstruktur secara hierarkis. Misalnya, data siswa yang dikelompokkan dalam kelas, atau data pasien yang dikelompokkan di rumah sakit. Mengabaikan struktur hierarkis data ini dapat menyebabkan hasil analisis yang kurang akurat karena adanya korelasi di dalam kelompok.
Stata adalah salah satu perangkat lunak statistik yang andal dan mudah digunakan untuk melakukan analisis data multilevel. Dengan kemampuannya yang canggih, Stata memfasilitasi peneliti untuk mengeksplorasi hubungan yang lebih kompleks dalam data. Dengan memahami fitur dan perintahnya, analisis data multilevel bisa dilakukan dengan lebih efisien.
Artikel ini membahas cara menggunakan Stata untuk analisis data multilevel, mulai dari memahami konsep dasar hingga langkah-langkah praktis dalam melakukan analisis. Pahami teknik ini agar pengolahan data yang memiliki struktur hierarkis bisa diolah dengan tepat dan memberikan hasil yang valid.
Mengapa Analisis Data Multi Level Penting?
Analisis data multilevel memberikan fleksibilitas dalam mengatasi data yang memiliki struktur bertingkat. Dalam model regresi biasa, asumsi bahwa observasi tidak berkorelasi satu sama lain sering kali dilanggar ketika data memiliki kelompok-kelompok tertentu. Model multilevel memungkinkan peneliti untuk mengakomodasi hierarki ini, sehingga analisis dapat memperhitungkan variasi antara dan dalam kelompok.
Langkah-langkah Melakukan Analisis Data Multilevel di Stata
Stata memiliki fitur-fitur khusus yang memungkinkan pengguna untuk menjalankan analisis data multilevel dengan relatif mudah.
1. Menyiapkan Data untuk Analisis
Langkah pertama yang harus dilakukan sebelum menjalankan analisis adalah menyiapkan data dengan format yang benar di Stata.
Impor Data ke Stata Pastikan data sudah diimpor ke Stata dengan perintah use atau import:
use dataset.dta, clear
Periksa Struktur Data Periksa struktur data untuk memastikan data sudah sesuai untuk analisis multilevel:
describe
2. Menentukan Model Multilevel
Setelah data dipersiapkan, langkah berikutnya adalah menjalankan model multilevel.
Model Multilevel Sederhana: Jika data terdiri dari dua tingkat, misalnya siswa dalam kelas, model dapat dijalankan dengan perintah:
mixed outcome_variable independent_variables || class_id:
Di sini, outcome _variable adalah variabel dependen, independent_variables adalah variabel independen, dan class_id adalah variabel yang mengidentifikasi kelompok.
Menambahkan Random Intercept: Menambahkan random intercept memungkinkan peneliti untuk mengakomodasi perbedaan antara kelompok:
mixed outcome_variable independent_variables || class_id:, reml
Baca juga Cara Melakukan Analisis Cluster dan Segmentasi di Stata
Memperdalam Analisis Data Multilevel
Setelah memahami dasar-dasar analisis multilevel di Stata, langkah selanjutnya adalah memperdalam analisis dengan model yang lebih kompleks dan uji asumsi.
1. Menambahkan Random Slope
Jika efek variabel independen diperkirakan berbeda-beda antar kelompok, random slope dapat ditambahkan ke model:
mixed outcome_variable independent_variables || class_id: independent_variable, reml
Dengan random slope, analisis menjadi lebih fleksibel karena memperhitungkan variasi antar kelompok dalam efek variabel independen.
2. Menjalankan Uji Likelihood Ratio
Uji ini berguna untuk membandingkan model multilevel dengan model biasa, atau membandingkan dua model multilevel yang berbeda.
lrtest model1 model2
Interpretasi Hasil Analisis Multilevel
Interpretasi hasil analisis multilevel membutuhkan pemahaman yang baik tentang output yang dihasilkan Stata. Hasil analisis biasanya mencakup koefisien regresi, varians antar kelompok, dan parameter model lainnya.
1. Koefisien Regresi
Koefisien regresi menunjukkan dampak variabel independen terhadap variabel dependen. Jika koefisien signifikan secara statistik, maka variabel independen memiliki efek yang berarti.
2. Varians Antar Kelompok
Parameter ini menunjukkan seberapa besar variasi antar kelompok dibandingkan variasi total dalam data. Jika varians antar kelompok signifikan, artinya kelompok memiliki peran penting dalam hasil analisis.
Menginterpretasi Parameter Random
Dalam model multilevel, parameter random menunjukkan seberapa besar variasi antar kelompok dalam intercept dan slope. Jika parameter random signifikan, artinya ada perbedaan yang cukup besar antara kelompok yang perlu diperhitungkan.
Menguasai cara menggunakan Stata untuk analisis data multilevel penting untuk penelitian yang melibatkan data dengan struktur hierarkis. Dengan analisis yang tepat, hasil penelitian menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan.
Pastikan kecepatan dan stabilitas koneksi saat melakukan analisis data besar dengan perangkat mifi berkualitas seperti Advan iPocket Mifi. Dapatkan informasi selengkapnya di Advan iPocket Mifi.***
Editor : Adita Febriyanti