Cara Menghitung Korelasi Rank Spearman

Admin TeknoBgt 25 September 2023MENGHITUNG83 Views

Hello Sobat TeknoBgt! Pada kesempatan kali ini kita akan membahas tentang cara menghitung korelasi rank Spearman. Untuk memahami lebih lanjut tentang korelasi rank Spearman, mari kita simak pembahasan di bawah ini.

Daftar Isi tampilkan

Apa itu Korelasi Rank Spearman?

Sebelum memulai pembahasan tentang cara menghitung korelasi rank Spearman, pertama-tama kita perlu memahami apa itu korelasi rank Spearman. Korelasi rank Spearman adalah suatu teknik statistik yang digunakan untuk mengetahui seberapa kuat hubungan antara dua variabel ordinal atau interval.

Korelasi rank Spearman sering digunakan dalam studi kesehatan, ekonomi, psikologi, dan banyak bidang lainnya. Teknik ini sangat berguna untuk mengetahui seberapa kuat hubungan antara dua variabel.

Persiapan Data untuk Menghitung Korelasi Rank Spearman

Agar berhasil dalam menghitung korelasi rank Spearman, kita perlu mempersiapkan data dengan cara sebagai berikut:

Melakukan pengukuran pada variabel yang akan dikorelasikan
Mengurutkan data dari nilai terkecil ke nilai terbesar (Jika ada nilai yang sama, berikan nomor urut yang sama)
Menambahkan nomor urut di samping setiap data

Setelah data telah disiapkan dengan baik, maka kita dapat memulai perhitungan korelasi rank Spearman.

Cara Menghitung Korelasi Rank Spearman

Berikut ini adalah cara menghitung korelasi rank Spearman:

Langkah 1: Hitung Selisih Peringkat

Langkah pertama adalah menghitung selisih antara peringkat dari dua variabel yang akan dikorelasikan. Dalam hal ini, kita akan menggunakan rumus:

$d_i=r_{X_i}-r_{Y_i}$

Dimana:

d_i adalah selisih antara peringkat variabel X dan Y pada data ke-i
r_Xi adalah peringkat variabel X pada data ke-i
r_Yi adalah peringkat variabel Y pada data ke-i

Misalnya, jika kita memiliki dua variabel dengan peringkat sebagai berikut:

Variabel X	Variabel Y
10	6
6	8
8	10

Maka perhitungan selisih peringkatnya adalah sebagai berikut:

Variabel X	Variabel Y	d_i
10	6	1
6	8	-1
8	10	-1

Dari tabel di atas, kita bisa menghitung nilai Σd_i. Pada contoh di atas, nilai Σd_i adalah -1.

Langkah 2: Hitung Nilai N

Langkah selanjutnya adalah menghitung jumlah data yang ada. Nilai ini akan kita gunakan untuk menghitung nilai koefisien korelasi rank Spearman. Dalam hal ini, kita akan menggunakan rumus:

$N = jumlah\ data$

Pada contoh di atas, kita memiliki tiga data, sehingga nilai N = 3.

Langkah 3: Hitung Koefisien Korelasi Rank Spearman

Setelah menghitung selisih peringkat dan nilai N, kita dapat menghitung koefisien korelasi rank Spearman. Dalam hal ini, kita akan menggunakan rumus:

$\rho = 1 - \frac{6 \cdot \sum(d_i^2)}{N(N^2-1)}$

Dimana:

ρ adalah koefisien korelasi rank Spearman
d_i adalah selisih antara peringkat variabel X dan Y pada data ke-i
N adalah jumlah data

Dari contoh sebelumnya, kita memiliki nilai Σd_i = -1. Jika kita menghitung selisih peringkat kuadrat, maka kita akan mendapatkan:

$\sum(d_i^2) = 1^2 (-1)^2 (-1)^2 = 3$

Sehingga, jika kita menghitung koefisien korelasi rank Spearman dengan rumus di atas, kita akan mendapatkan:

$\rho = 1 - \frac{6 \cdot 3}{3(3^2-1)} = 1 - \frac{18}{54} = 0.6667$

Hasil ini menunjukkan bahwa terdapat korelasi positif yang cukup kuat antara variabel X dan Y.

FAQ

Apa bedanya korelasi rank Spearman dan korelasi rank Kendall?

Korelasi rank Spearman dan korelasi rank Kendall adalah dua teknik statistik yang mirip dan sering digunakan untuk mengetahui korelasi antara dua variabel. Perbedaannya terletak pada bagaimana kedua teknik ini menghitung korelasi antara dua variabel.

Salah satu perbedaan utama antara korelasi rank Spearman dan korelasi rank Kendall adalah pada cara kedua teknik ini menghitung selisih peringkat. Korelasi rank Spearman menggunakan selisih antara peringkat dari kedua variabel, sedangkan korelasi rank Kendall menggunakan jumlah pasangan data yang sesuai dan tidak sesuai antara kedua variabel.

Meskipun terdapat perbedaan dalam cara menghitungnya, kedua teknik ini memiliki tujuan yang sama, yaitu untuk mengukur seberapa kuat hubungan antara dua variabel.

Apakah korelasi selalu menunjukkan adanya hubungan sebab-akibat?

Tidak selalu. Korelasi hanya menunjukkan adanya hubungan statistik antara dua variabel. Hubungan ini dapat bersifat negatif, positif, atau tidak ada hubungan sama sekali. Korelasi tidak dapat menentukan hubungan sebab-akibat antara dua variabel.

Apakah korelasi rank Spearman dapat digunakan untuk data yang tidak terdistribusi normal?

Ya, korelasi rank Spearman dapat digunakan untuk data yang tidak terdistribusi normal. Karena korelasi rank Spearman menggunakan peringkat data daripada nilai aktual, metode ini tidak terpengaruh oleh distribusi data.

Bagaimana cara menafsirkan hasil korelasi rank Spearman?

Hasil korelasi rank Spearman dapat diinterpretasikan sebagai berikut:

0,00-0,19: Korelasi sangat lemah
0,20-0,39: Korelasi cukup lemah
0,40-0,59: Korelasi sedang
0,60-0,79: Korelasi cukup kuat
0,80-1,00: Korelasi sangat kuat

Semakin tinggi nilai korelasi, semakin kuat hubungan antara dua variabel. Jika nilai korelasi mendekati 0, atau bernilai negatif, maka dapat dianggap bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara kedua variabel.

Penutup

Demikianlah pembahasan mengenai cara menghitung korelasi rank Spearman. Dengan memahami teknik ini, Sobat TeknoBgt bisa mengetahui seberapa kuat hubungan antara dua variabel dalam berbagai bidang. Jangan lupa untuk mempersiapkan data dengan baik dan mengikuti langkah-langkah perhitungan dengan benar untuk mendapatkan hasil yang akurat.

Semoga Bermanfaat dan sampai jumpa di artikel menarik lainnya!