5.2.2 Results and interpretation fo

5.2.2 Results and interpretation for Model 2 of G2. In order
to build a regression model that includes more than one
predictor variable the stepwise procedure was followed, where
the model includes only variables that are significant at 95%
confidence level. The regression diagnostics test was implemented
on 1519 observations; which proposed that 186 observations
should be removed in order to improve the linear relationship of
the variables and also to increase the accuracy of the model, and
indeed we then removed the observations. The dataset of G2 was
then left with 1333 on which theory and AVRPT marks
(as constituent parts of FA) were used to investigate whether or
not they can predict SA. In this model, the partial-regression
plots were very useful in identifying influential points. The
relationship between SA and theory seem to have improved
after regression diagnostics test whereas the relationship
between SA and AVRPT still remained somewhat the same
(Fig. 3).
From the test results we deduced that only the theory mark
is significant at 0.05 significant level with a multiple R of 0.756;
thereby revealing a strong positive relationship between theory
and SA marks. The R2 of 0.571 which primarily means that the
accuracy of predicting scores for the students’ SA marks will
improve by approximately 57.1% if the prediction is based on
scores for theory marks. The theory marks were found to be
statistically significant with a coefficient value of 1.7; thus
inferring that for every one added mark on the theory mark,
the SA mark will increase by 0.995. The test revealed that the
coefficient of the average practicals mark is not significantly
different from zero; so, it is not necessary to include this mark
in the model. The model (prediction function) that should be
used to predict the SA at approximately 57.1% accuracy is
eqn (2), where theory mark of a student cannot exceed 50%
(Tables 7 and 8).

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

5.2.2 hasil dan interpretasi untuk Model 2 G2. Dalam rangkauntuk membangun model regresi yang mencakup lebih dari satuvariabel prediktor bertahap prosedur diikuti, manamodel termasuk hanya variabel yang signifikan sebesar 95%tingkat keyakinan. Regresi pengujian diagnostik dilaksanakanpada pengamatan 1519; yang mengusulkan bahwa pengamatan 186harus dihapus untuk meningkatkan hubungan linearvariabel dan juga untuk meningkatkan akurasi model, danmemang kami kemudian dihapus pengamatan. Dataset G2 adalahkemudian meninggalkan dengan 1333 di mana teori dan tanda-tanda AVRPT(sebagai bagian dari FA) yang digunakan untuk menyelidiki apakah atautidak mereka dapat memprediksi SA. Dalam model ini, parsial-regresiPlot yang sangat bermanfaat dalam mengidentifikasi berpengaruh poin. Thehubungan antara SA dan teori tampaknya telah membaiksetelah uji regresi diagnostik sedangkan hubunganantara SA dan AVRPT tetap agak sama(Fig. 3).Dari hasil uji coba kita disimpulkan bahwa hanya tanda teoripenting di tingkat signifikan 0.05 dengan R beberapa dari 0.756;dengan demikian mengungkapkan hubungan positif yang kuat antara teoridan tanda-tanda SA. R2 0.571 yang terutama berarti bahwaakurasi memprediksi Skor untuk mahasiswa SA marks akanmeningkatkan sekitar 57.1% jika prediksi didasarkan padaPartitur untuk teori tanda. Teori tanda yang ditemukansignifikan secara statistik dengan nilai koefisien 1.7; dengan demikiandalam menyimpulkan bahwa untuk setiap tanda ditambahkan satu tanda teori,SA mark akan meningkat 0.995. Tes menunjukkan bahwaKoefisien dari tanda practicals rata-rata adalah tidak signifikanberbeda dari nol; Jadi, hal ini tidak perlu untuk memasukkan tanda inidalam model. Model (prediksi fungsi) yang harusdigunakan untuk memprediksi SA di sekitar akurasi 57.1% adalaheqn (2), yang mana teori mark siswa tidak boleh melebihi 50%(Tabel 7 dan 8).

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

5.2.2 Hasil dan interpretasi untuk Model 2 dari G2. Dalam rangka
untuk membangun model regresi yang mencakup lebih dari satu
variabel prediktor prosedur bertahap diikuti, di mana
model hanya mencakup variabel yang signifikan pada 95%
tingkat kepercayaan. Diagnostik regresi uji dilaksanakan
pada 1519 pengamatan; yang mengusulkan bahwa 186 observasi
harus dihapus dalam rangka meningkatkan hubungan linier dari
variabel-variabel dan juga untuk meningkatkan akurasi model, dan
memang kita kemudian dihapus pengamatan. Dataset dari G2 itu
kemudian pergi dengan 1333 di mana teori dan AVRPT tanda
(sebagai bagian konstituen dari FA) yang digunakan untuk menyelidiki apakah atau
tidak mereka dapat memprediksi SA. Dalam model ini, parsial regresi
plot yang sangat berguna dalam mengidentifikasi poin berpengaruh. The
hubungan antara SA dan teori tampaknya telah membaik
setelah tes diagnostik regresi sedangkan hubungan
antara SA dan AVRPT masih tetap agak sama
(Gambar. 3).
Dari hasil pengujian kami menyimpulkan bahwa hanya teori tanda
signifikan pada tingkat 0,05 signifikan dengan kelipatan R dari 0,756;
dengan demikian mengungkapkan hubungan positif yang kuat antara teori
dan SA tanda. R2 dari 0,571 yang terutama berarti bahwa
akurasi skor memprediksi untuk tanda SA siswa akan
meningkatkan sekitar 57,1% jika prediksi ini didasarkan pada
skor untuk tanda teori. Tanda teori yang ditemukan
signifikan secara statistik dengan nilai koefisien 1,7; dengan demikian
menyimpulkan bahwa untuk setiap satu ditambahkan tanda pada teori tanda,
SA tanda akan meningkat 0,995. Tes mengungkapkan bahwa
koefisien rata-rata practicals tanda tidak signifikan
berbeda dari nol; jadi, tidak perlu untuk memasukkan tanda ini
dalam model. Model (fungsi prediksi) yang harus
digunakan untuk memprediksi SA di sekitar akurasi 57,1% adalah
eqn (2), di mana teori tanda mahasiswa tidak dapat melebihi 50%
(Tabel 7 dan 8).