ANALISIS GEE (GENERALIZED ESTIMATING EQUATIONS) UNTUK RESPON BINER BIVARIAT

Abstract

GEE (Generalized Estimating Equations) merupakan salah satu metode statistika yang digunakan untuk menganalisis data berkorelasi. Metode GEE dalam penelitian ini, diterapkan pada data bivariat dengan respon biner. Adanya ketidakbebasan pemilihan respon maka GEE dapat dipakai untuk kasus data bivariat dengan respon biner. Analisis data dilakukan dengan bantuan paket GEE pada R. Data bivariat dengan respon biner dipilih dua bentuk korelasi yaitu Independence dan Exchangeable. Goodness of Fit untuk model GEE digunakan QIC (Quasi-likelihood Information Criterion) untuk memilih model yang lebih baik diantara dua model dengan bentuk korelasi berbeda. Nilai QIC yang lebih kecil merupakan model yang lebih baik. Sementara untuk uji signifikansi variabel digunakan Uji Wald. Ilustrasi data digunakan data General Social Survey (GSS) of NORC yang menganalisis tentang kemungkinan (peluang) seseorang percaya terhadap layanan internet dan penggunaan internet dengan variabel prediktor meliputi pendidikan, pendapatan keluarga, usia dan jenis kelamin. Dari hasil analisis data diperoleh model dengan korelasi Independence merupakan model yang lebih baik dibandingkan dengan model korelasi Exchangeable dan dari Uji Wald diperoleh intersep dan variabel

(Pendidikan) signifikan terhadap respon. Bentuk persamaan yang diperoleh yaitu