Hello Sobat TeknoBgt! Apakah kamu sedang belajar tentang statistik dan ingin tahu bagaimana cara menghitung korelasi Pearson? Jangan khawatir, artikel ini akan membahas secara lengkap dan mudah dipahami. Mari simak bersama-sama.
Apa itu Korelasi Pearson?
Korelasi Pearson merupakan salah satu metode statistik yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel. Metode ini ditemukan oleh Karl Pearson pada tahun 1895 dan masih menjadi salah satu metode yang paling sering digunakan sampai saat ini. Korelasi Pearson juga dikenal dengan sebutan korelasi linear karena hanya bisa digunakan untuk mengukur hubungan linier antara dua variabel.
Cara Menghitung Korelasi Pearson
Untuk menghitung korelasi Pearson, kamu memerlukan data dari dua variabel yang ingin diukur hubungannya. Berikut ini adalah langkah-langkah cara menghitung korelasi Pearson:
- Hitung rata-rata dari kedua variabel. Misalnya, jika kamu ingin mengukur hubungan antara tinggi badan dan berat badan, hitung rata-rata dari tinggi badan dan berat badan.
- Hitung deviasi dari masing-masing variabel. Deviasi adalah selisih antara setiap nilai dari rata-rata. Misalnya, jika rata-rata tinggi badan adalah 170 cm dan tinggi badan seseorang adalah 175 cm, maka deviasi adalah 5 cm.
- Kalikan deviasi dari kedua variabel. Misalnya, jika deviasi tinggi badan adalah 5 cm dan deviasi berat badan adalah 10 kg, maka hasilnya adalah 50.
- Jumlahkan hasil perkalian deviasi dari kedua variabel.
- Hitung varian dari masing-masing variabel. Varian merupakan deviasi kuadrat dari rata-rata. Misalnya, jika rata-rata berat badan adalah 60 kg dan ada satu orang yang memiliki berat badan 70 kg, maka varian adalah (70-60)^2 = 100.
- Akarkan varian dari masing-masing variabel.
- Kalikan hasil akar varian dari kedua variabel.
- Bagi hasil perkalian deviasi dengan hasil perkalian akar varian. Hasilnya adalah korelasi Pearson antara kedua variabel.
Contoh Penghitungan
Supaya lebih mudah dipahami, berikut contoh penghitungan korelasi Pearson antara tinggi badan dan berat badan:
No. | Tinggi Badan (cm) | Berat Badan (kg) | Deviasi Tinggi Badan (X) | Deviasi Berat Badan (Y) | XY | X^2 | Y^2 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 160 | 45 | -10 | -15 | 150 | 100 | 225 |
2 | 170 | 60 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
3 | 180 | 75 | 10 | 15 | 150 | 100 | 225 |
4 | 190 | 90 | 20 | 30 | 600 | 400 | 900 |
Total | 0 | 0 | 900 | 600 | 1350 |
Dari tabel di atas, rata-rata tinggi badan adalah 175 cm dan rata-rata berat badan adalah 67,5 kg. Untuk menghitung korelasi Pearson, kita harus menghitung deviasi, XY, X^2, dan Y^2 seperti pada tabel di atas. Jumlahkan semua nilai XY, X^2, dan Y^2, sehingga hasilnya adalah 2850.
Selanjutnya, hitung akar varian dari masing-masing variabel. Akar varian dari tinggi badan adalah 9,35 dan akar varian dari berat badan adalah 10,40. Kalikan akar varian dari kedua variabel, sehingga hasilnya adalah 97,24.
Bagi nilai yang diperoleh dari perkalian deviasi dengan hasil perkalian akar varian, sehingga hasilnya adalah 0,87. Artinya, korelasi Pearson antara tinggi badan dan berat badan adalah 0,87 yang menunjukkan bahwa ada hubungan yang positif dan kuat antara kedua variabel.
Frequently Asked Questions (FAQ)
1. Apa itu korelasi Pearson?
Korelasi Pearson merupakan salah satu metode statistik yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel. Metode ini ditemukan oleh Karl Pearson pada tahun 1895 dan masih menjadi salah satu metode yang paling sering digunakan sampai saat ini. Korelasi Pearson juga dikenal dengan sebutan korelasi linear karena hanya bisa digunakan untuk mengukur hubungan linier antara dua variabel.
2. Apa bedanya korelasi Pearson dengan korelasi Spearman?
Korelasi Spearman juga merupakan salah satu metode statistik yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel. Namun, korelasi Spearman digunakan untuk mengukur hubungan non-linier antara dua variabel atau untuk data ordinal. Sedangkan korelasi Pearson hanya digunakan untuk mengukur hubungan linier antara dua variabel atau untuk data interval atau ratio.
3. Bagaimana menafsirkan nilai korelasi Pearson?
Nilai korelasi Pearson berkisar dari -1 sampai 1. Nilai -1 menunjukkan adanya hubungan negatif yang sempurna antara kedua variabel, nilai 0 menunjukkan tidak adanya hubungan antara kedua variabel, dan nilai 1 menunjukkan adanya hubungan positif yang sempurna antara kedua variabel. Nilai antara -1 dan 0 menunjukkan adanya hubungan negatif antara kedua variabel dan nilai antara 0 dan 1 menunjukkan adanya hubungan positif antara kedua variabel.
4. Apa kegunaan korelasi Pearson?
Korelasi Pearson memiliki banyak kegunaan dalam berbagai bidang, seperti ekonomi, psikologi, pendidikan, dan lain-lain. Beberapa contoh kegunaan korelasi Pearson adalah mengukur hubungan antara harga saham dengan faktor-faktor ekonomi, mengukur hubungan antara IQ dengan hasil belajar siswa, dan lain-lain.
5. Apa kelemahan dari korelasi Pearson?
Salah satu kelemahan korelasi Pearson adalah hanya bisa digunakan untuk mengukur hubungan linier antara dua variabel. Korelasi Pearson juga tidak memperhitungkan adanya outlier atau data ekstrim yang bisa mempengaruhi hasil korelasi. Selain itu, korelasi Pearson juga tidak bisa digunakan untuk mengukur hubungan antara variabel kategorikal.
Kesimpulan
Demikianlah pembahasan tentang cara menghitung korelasi Pearson. Korelasi Pearson sangat berguna untuk mengukur hubungan antara dua variabel yang bersifat linier. Namun, perlu diingat bahwa korelasi Pearson juga memiliki kelemahan dan harus digunakan dengan hati-hati. Semoga artikel ini bermanfaat dan sampai jumpa di artikel menarik lainnya.