Berdasarkan data dan output regresi dari file SPSS yang Anda unggah, berikut adalah hipotesis yang dapat dibuat:

Hipotesis Penelitian:

Hipotesis Nol (H₀): Tidak ada hubungan linier yang signifikan antara variabel independen (VAR00001) dengan variabel dependen (VAR00002).
Hipotesis Alternatif (H₁): Ada hubungan linier yang signifikan antara variabel independen (VAR00001) dengan variabel dependen (VAR00002).

Berdasarkan Output:

1. Korelasi: Nilai korelasi Pearson sebesar 1.000 menunjukkan hubungan yang sangat kuat dan positif antara VAR00001 dan VAR00002.
2. R-Square: Nilai R Square = 1.000 mengindikasikan bahwa 100% variabilitas VAR00002 dapat dijelaskan oleh VAR00001.
3. ANOVA: Tidak ada residual atau variabilitas yang tidak dijelaskan (Residual = 0), sehingga model sepenuhnya sempurna. Namun, signifikansi (Sig.) tidak dihitung karena data memiliki varians residual nol.
4. Koefisien Regresi:
   • Intersep = -1.000
   • Koefisien VAR00001 = 1.000 (signifikan dalam menjelaskan VAR00002).

Interpretasi:

Karena nilai R Square = 1.000 dan korelasi Pearson = 1.000, hipotesis alternatif (H₁) dapat diterima. Ini menunjukkan bahwa hubungan antara VAR00001 dan VAR00002 sangat sempurna secara statistik, meskipun hasil ini dapat disebabkan oleh dataset kecil atau kurangnya variabilitas dalam data.

Apakah Anda ingin penjelasan lebih detail tentang bagian tertentu dari output ini atau bantuan lebih lanjut? Berikut adalah beberapa pertanyaan terkait yang dapat membantu eksplorasi lebih lanjut:

1. Apakah ada kebutuhan untuk memvalidasi model regresi dengan dataset tambahan?
2. Bagaimana cara menginterpretasikan hasil ini jika diterapkan pada penelitian nyata?
3. Apakah distribusi residual sudah diperiksa untuk mendukung asumsi regresi linear?
4. Bagaimana efek dari ukuran sampel (N=5) terhadap hasil analisis?
5. Apakah variabel lain perlu dimasukkan ke dalam model untuk mengurangi bias?

Tip: Ketika output model sempurna (R Square = 1.000), periksa data untuk memastikan tidak ada kesalahan penginputan atau hubungan yang disebabkan oleh faktor eksternal (e.g., multikolinearitas).