Koefisien korelasi Pearson, biasanya dilambangkan sebagai r, adalah nilai statistik yang mengukur hubungan linier antara dua variabel. Nilainya berkisar dari +1 hingga -1, menunjukkan hubungan linier positif dan negatif yang sempurna antara dua variabel. Perhitungan koefisien korelasi biasanya dilakukan oleh program statistik, seperti SPSS dan SAS, untuk memberikan nilai yang paling akurat untuk pelaporan dalam studi ilmiah. Penafsiran dan penggunaan koefisien korelasi Pearson bervariasi berdasarkan konteks dan tujuan studi masing-masing di mana ia dihitung.
Identifikasi variabel terikat yang akan diuji antara dua pengamatan yang diturunkan secara independen. Salah satu persyaratan koefisien korelasi Pearson adalah bahwa dua variabel yang dibandingkan harus diamati atau diukur secara independen untuk menghilangkan hasil yang bias.
Hitung koefisien korelasi Pearson. Untuk jumlah data yang besar, perhitungannya bisa menjadi sangat membosankan. Selain berbagai program statistik, banyak kalkulator ilmiah yang memiliki kemampuan untuk menghitung nilainya. Persamaan yang sebenarnya disediakan di bagian Referensi.
Laporkan nilai korelasi yang mendekati 0 sebagai indikasi bahwa tidak ada hubungan linier antara kedua variabel. Ketika koefisien korelasi mendekati 0, nilai-nilai menjadi kurang berkorelasi yang mengidentifikasi variabel yang mungkin tidak terkait satu sama lain.
Laporkan nilai korelasi yang mendekati 1 sebagai indikasi bahwa ada hubungan linier positif antara kedua variabel. Nilai yang lebih besar dari nol yang mendekati 1 menghasilkan korelasi positif yang lebih besar antara data. Ketika satu variabel meningkatkan jumlah tertentu, variabel lain meningkat dalam jumlah yang sesuai. Penafsiran harus ditentukan berdasarkan konteks penelitian.
Laporkan nilai korelasi yang mendekati -1 sebagai indikasi bahwa ada hubungan linier negatif antara kedua variabel. Ketika koefisien mendekati -1, variabel menjadi lebih berkorelasi negatif yang menunjukkan bahwa ketika satu variabel meningkat, variabel lainnya berkurang dengan jumlah yang sesuai. Penafsiran kembali harus ditentukan berdasarkan konteks penelitian.
Menafsirkan koefisien korelasi berdasarkan konteks kumpulan data tertentu. Nilai korelasi pada hakekatnya merupakan nilai arbitrer yang harus diterapkan berdasarkan variabel-variabel yang dibandingkan. Misalnya, nilai r yang dihasilkan sebesar 0,912 menunjukkan hubungan linier yang sangat kuat dan positif antara dua variabel. Dalam sebuah penelitian yang membandingkan dua variabel yang biasanya tidak diidentifikasi sebagai terkait, hasil ini memberikan bukti bahwa satu variabel dapat mempengaruhi variabel lain secara positif, sehingga menyebabkan penelitian lebih lanjut antara dua. Namun, nilai r yang sama persis dalam penelitian yang membandingkan dua variabel yang terbukti memiliki sempurna hubungan linier positif dapat mengidentifikasi kesalahan dalam data atau masalah potensial lainnya dalam eksperimen rancangan. Dengan demikian, penting untuk memahami konteks data saat melaporkan dan menafsirkan koefisien korelasi Pearson.
Tentukan pentingnya hasil. Hal ini dicapai dengan menggunakan koefisien korelasi, derajat kebebasan dan tabel Nilai Kritis dari Koefisien Korelasi. Derajat kebebasan dihitung sebagai jumlah pengamatan berpasangan dikurangi 2. Dengan menggunakan nilai ini, identifikasi nilai kritis yang sesuai dalam tabel korelasi baik untuk uji 0,05 dan 0,01 yang mengidentifikasi 95 dan 99 persen tingkat kepercayaan masing-masing. Bandingkan nilai kritis dengan koefisien korelasi yang dihitung sebelumnya. Jika koefisien korelasi lebih besar, hasilnya dikatakan signifikan.
Hal yang Anda Butuhkan
- Kalkulator ilmiah atau program statistik
- Nilai Kritis Tabel Koefisien Korelasi
Tips
Interval kepercayaan untuk koefisien korelasi juga dapat digunakan dalam studi populasi.