Isi
Berbagai jenis korelasi digunakan dalam statistik untuk mengukur cara variabel berhubungan satu sama lain. Misalnya, dengan menggunakan dua variabel - peringkat kelas sekolah menengah dan IPK perguruan tinggi - seorang pengamat dapat menggambar korelasi bahwa siswa dengan peringkat sekolah menengah di atas rata-rata biasanya mencapai IPK perguruan tinggi di atas rata-rata. Korelasi juga mengukur kekuatan hubungan dan apakah korelasi antar variabel positif atau negatif. Jenis korelasi yang dilakukan tergantung pada apakah variabelnya adalah data non-numerik atau interval, seperti suhu.
Korelasi Momen Produk Pearson
Korelasi Product Moment Pearson dinamai Karl Pearson, pendiri disiplin statistik matematika. Ini dianggap sebagai korelasi linear sederhana, yang berarti bahwa hubungan antara dua variabel tergantung pada mereka yang konstan. Pearson digunakan dengan data interval untuk mengukur kekuatan suatu korelasi, yang diwakili oleh huruf r dalam persamaan. Korelasi ini juga menunjukkan apakah hubungannya positif atau negatif; diwakili oleh angka-angka yang bernilai antara +1 dan -1. Semakin dekat nilai r menjadi -1,00 atau +1,00, semakin kuat korelasinya. Semakin dekat nilai r datang ke angka 0, semakin lemah korelasinya. Misalnya, jika r sama dengan -90 atau .90 itu akan menunjukkan hubungan yang lebih kuat dari -.09 atau .09.
Korelasi Peringkat Spearman
Korelasi Tingkat Spearman dinamai menurut ahli statistik Charles Edward Spearman. Persamaan Spearman lebih sederhana dan sering digunakan dalam statistik di tempat Pearson, meskipun kurang konklusif. Ilmuwan sosial juga dapat menggunakan Spearmans untuk menggambarkan korelasi antara data kualitatif, seperti etnis atau jenis kelamin, dan data kuantitatif, seperti jumlah kejahatan yang dilakukan. Korelasi dihitung menggunakan hipotesis nol yang kemudian diterima atau ditolak. Hipotesis nol biasanya terdiri dari pertanyaan yang harus dijawab; misalnya, apakah jumlah kejahatan yang dilakukan sama atau tidak untuk pria dan wanita.
Korelasi Peringkat Kendall
Korelasi Peringkat Kendall, dinamai untuk statistik Inggris Maurice Kendall, mengukur kekuatan ketergantungan antara set dua variabel acak. Kendall dapat digunakan untuk analisis statistik lebih lanjut ketika Korelasi Spearman menolak hipotesis nol. Ini mencapai korelasi ketika nilai satu variabel menurun dan nilai variabel lain meningkat; korelasi ini disebut sebagai pasangan sumbang. Korelasi juga dapat terjadi ketika kedua variabel meningkat secara bersamaan, disebut sebagai pasangan yang sesuai.