 - versi 2 White-AMqzvNxKRPfRLVOA.png)
Durbin Watson Table
"DW Table"
by : Danny Prasetyo Hartanto & Desi Wulandari (2024)
Durbin Watson Tabel atau DW Table (tabel Durbin Watson / Tabel DW) merupakan pembanding bagi Durbin Watson Statistic (nilai DW) pada saat pengambilan keputusan dalam pengujian autokorelasi.
Autokorelasi adalah salah satu asumsi klasik yang melekat pada analisis regresi salah satunya adalah regresi linier yang digunakan untuk menguji independensi dari series residual. atau definisi yang umum adalah menguji ada / tidaknya hubungan (korelasi) yang sangat kuat antar series residual.
Salah satu teknik pengujian autokorelasi adalah Durbin Watson (DW). Konsep Durbin Watson (DW) adalah menghitung korelasi antara series residual pada derajat pertama (ρ(et-et-1)), yaitu korelasi residual periode saat ini dengan residual satu periode sebelumnya (lag 1) dengan formula sebagai berikut :
yang mana :
et = residual / error / disturbance periode saat ini
et-1 = residual / error / disturbance satu periode sebelumnya
Kritera pengujian atau kriteria pengambilan keputusan yang menggunakan statistik uji Durbin Watson adalah sebagai berikut :
Keterangan :
DW = Durbin Watson
dL = Durbin Lower (Batas bawah nilai durbin tabel)
dU = Durbin Upper (Batas atas nilai durbin tabel)
Atau jika kriteria tersebut disajikan dalam bentuk tabel maka kriteria pengujian statistik Durbin Watson adalah sebagai berikut :
Untuk mendapatkan skor Durbin Watson (DW) tabel secara mudah dan instan, peneliti dapat mengakses
InQuest Calculator Durbin Watson (DW) tabel berikut :
Untuk mendapatkan nilai Durbin Watson (DW) tabel secara manual, peneliti dapat menggunakan tabel Durbin Watson (tabel DW)
Klik shortcut sesuai dengan alpha (α), sampel / observasi (n) dan banyaknya variabel independen (k) yang anda butuhkan
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 6 - 125 ; k = 1 - 5
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 6 - 125 ; k = 6 - 10
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 6 - 125 ; k = 11 - 15
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 6 - 125 ; k = 16 - 20
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 126 - 245 ; k = 1 - 5
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 126 - 245 ; k = 6 - 10
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 126 - 245 ; k = 11 - 15
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 126 - 245 ; k = 16 - 20
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 250 - 2000 ; k = 1 - 5
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 250 - 2000 ; k = 6 - 10
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 250 - 2000 ; k = 11 - 15
DW Tabel dengan Alpha 1% ; observasi (n) = 250 - 2000 ; k = 16 - 20
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 6 - 125 ; k = 1 - 5
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 6 - 125 ; k = 6 - 10
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 6 - 125 ; k = 11 - 15
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 6 - 125 ; k = 16 - 20
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 126 - 245 ; k = 1 - 5
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 126 - 245 ; k = 6 - 10
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 126 - 245 ; k = 11 - 15
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 126 - 245 ; k = 16 - 20
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 250 - 2000 ; k = 1 - 5
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 250 - 2000 ; k = 6 - 10
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 250 - 2000 ; k = 11 - 15
DW Tabel dengan Alpha 5% ; observasi (n) = 250 - 2000 ; k = 16 - 20
Chi Squared Distribution (distribusi Khai Kuadrat) atau Chi Square Tabel (tabel Khai Kuadrat) merupakan pembanding bagi statistik uji chi square (chi square statistic atau biasa disebut dengan chi square hitung) pada saat pengambilan keputusan dalam pengujian hipotesis pada statistika inferensial.
Statistika (teknik analisis data / statistika inferensial) yang menggunakan statistik uji chi square diantaranya
Statistika Komparatif (Uji Beda)
Pengujian signifikansi Mc Nemar, Kruskal Walis, Median, Friedman, Kendall's W, dsb
Analisis Korelasi
Pengujian signifikansi Korelasi Chi Square dan Contingency Coefficient
Analisis Regresi
Pengujian signifikansi parsial (Wald) dalam regresi logistik, pengujian signifikansi simultan (Omnibus Test) dalam regresi logistik, pengujian kelayakan model (Hosmer & Lemeshow Test) dalam regresi logistik, pengujian asumsi normalitas, pengujian asumsi heteroskedastisitas menggunakan teknik lagrange multiplier, pengujian asumsi autokorelasi menggunakan teknik lagrange multiplier, pengujian asumsi linieritas menggunakan teknik lagrange multiplier, dan regresi lainnya
Analisis Data Panel
Chow Test dan Hausman Test dalam regresi data panel, dsb
Analisis Structural Equation Modelling
Goodness of fit dalam Structural Equation Modelling (SEM), dam Partial Least Square (SEM-PLS / biasa disebut PLS)
Referensi :
[1] Durbin, J. and Watson, G. S. 1950. Testing for Serial Correlation in Least Square Regression. I Biometrika 37 409–428
[2] Durbin, J. and Watson, G. S. 1951. Testing for Serial Correlation in Least Square Regression. II Biometrika 38 159–178
[3] Durbin, J. and Watson, G. S. 1971. Testing for Serial Correlation in Least Square Regression. III Biometrika 58 1–19
[4] Farebrother, R. W. 1980. Algorithm AS 153. Pan's Procedure for The Tail Probabilities of The Durbin–Watson Statistic Applied
Statistics 29 224–227
[5] Imhof, J. P. 1961. Computing The Distribution of Quadratic Forms in Normal Variables Biometrika 48 419–426
[6] Newbold, P. 1988. Statistics for Business and Economics Prentice–Hall
[7] Pan, J. J. 1964. Distributions of The Noncircular Serial Correlation Coefficients Shuxue Jinzhan 7 328–337
[8] Gujarati, D.N. and Porter, D.C. 1978. Basic Econometrics. Boston: McGraw-Hill
[9] Gujarati, D.N. 2003. Basic Econometrics. Boston: McGraw-Hill
[10] Lehmann, E. L. 1986. Testing Statistical Hypostheses. New York : John Wiley & Sons.
[11] Walpole, R.E. 1995. Pengantar Statistika, Edisi ke-3, Jakarta : Gramedia Pustaka Utama.
[12] Draper, NR and Smith. 1992.Analisis Regresi Terapan, edisi kedua. Jakarta : Gramedia Pustaka Utama.
[13] Myers, RH.1990. Classical and Modern Regression With Aplications. United States of America : PWS-KENT Publishing Company.
[14] Evans, W. N. 2014. Durbin-Watson significance tables
[15] Kanji, G. K. 2006. 100 Statistical tests. 3rd Ed. SAGE
[16] Neave, H.R. 1978. Statistics Tables for Mathematicians, Engineers, Economists, and The Behavioural and Management Sciences.
London : George Allen & Unwin Publisher.