close

Perbedaan Korelasi Spearman Dan Pearson

Perbedaan Korelasi Spearman dan Pearson

Pendahuluan

Korelasi adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel. Dalam analisis statistik, ada beberapa metode yang digunakan untuk menghitung korelasi, salah satunya adalah korelasi Spearman dan Pearson. Dalam artikel ini, kita akan membahas perbedaan mendasar antara dua metode korelasi ini.

Korelasi Spearman

Korelasi Spearman, juga dikenal sebagai korelasi rank, adalah metode yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel ordinal atau data yang bukan berdistribusi normal. Metode ini didasarkan pada peringkat data, bukan pada nilai aktualnya. Dalam korelasi Spearman, data diurutkan dari yang terkecil hingga yang terbesar dan kemudian diberi peringkat. Korelasi Spearman dihitung dengan menggunakan perbedaan peringkat antara dua variabel.

Korelasi Spearman dapat digunakan ketika data tidak mengikuti distribusi normal atau ketika ada nilai outlier yang signifikan dalam data. Metode ini juga berguna ketika ada hubungan monotonic antara dua variabel, yang berarti hubungan antara variabel tersebut tidak harus linier.

Korelasi Pearson

Korelasi Pearson adalah metode yang paling umum digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel yang berdistribusi normal. Metode ini menggunakan nilai aktual dari data untuk menghitung korelasi. Korelasi Pearson dihitung dengan menggunakan perbedaan antara nilai aktual setiap variabel dan mean dari variabel tersebut.

  Perbedaan Call Center Dan Customer Service

Korelasi Pearson berguna ketika kita ingin mengetahui sejauh mana hubungan linier antara dua variabel. Metode ini juga digunakan ketika kita ingin menguji hipotesis nol bahwa tidak ada hubungan antara dua variabel.

Perbedaan Utama

Perbedaan utama antara korelasi Spearman dan Pearson terletak pada jenis data yang dapat digunakan dan asumsi yang harus dipenuhi.

1. Tipe Data: Korelasi Spearman dapat digunakan pada data ordinal atau data yang bukan berdistribusi normal. Di sisi lain, korelasi Pearson hanya dapat digunakan pada data berdistribusi normal.

2. Asumsi: Korelasi Spearman lebih tahan terhadap nilai outlier dalam data. Metode ini tidak bergantung pada asumsi distribusi normal. Sebaliknya, korelasi Pearson membutuhkan asumsi distribusi normal untuk menghitung korelasi yang akurat.

3. Non-linier vs. Linier: Korelasi Spearman mampu mendeteksi hubungan monotonic yang tidak linier antara dua variabel. Di sisi lain, korelasi Pearson digunakan untuk mengukur hubungan linier antara dua variabel.

Contoh Penggunaan

Untuk memberikan gambaran lebih jelas tentang perbedaan antara korelasi Spearman dan Pearson, berikut adalah contoh penggunaan dari kedua metode tersebut:

Contoh 1: Seorang peneliti ingin mengukur hubungan antara tingkat pendidikan dan penghasilan. Karena tingkat pendidikan biasanya diukur dengan data ordinal, peneliti memilih untuk menggunakan korelasi Spearman untuk menganalisis data tersebut.

Contoh 2: Seorang analis keuangan ingin mengetahui seberapa kuat hubungan antara suku bunga dan harga saham. Karena suku bunga dan harga saham biasanya mengikuti distribusi normal, analis menggunakan korelasi Pearson untuk menghitung korelasi antara kedua variabel tersebut.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kita telah membahas perbedaan mendasar antara korelasi Spearman dan Pearson. Korelasi Spearman digunakan pada data ordinal atau data yang bukan berdistribusi normal, sementara korelasi Pearson digunakan pada data berdistribusi normal. Korelasi Spearman mampu mendeteksi hubungan monotonic yang tidak linier, sementara korelasi Pearson mengukur hubungan linier antara dua variabel.

  Negara-negara Tanpa Huruf I: Mencari Keunikan Di Dalam Kebhinekaan Linguistik

FAQ

1. Apa itu korelasi?

Korelasi adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel.

2. Apa perbedaan antara korelasi Spearman dan Pearson?

Perbedaan utama terletak pada jenis data yang dapat digunakan dan asumsi yang harus dipenuhi. Korelasi Spearman cocok untuk data ordinal atau data yang bukan berdistribusi normal, sementara korelasi Pearson cocok untuk data berdistribusi normal.

3. Kapan saya harus menggunakan korelasi Spearman?

Anda harus menggunakan korelasi Spearman ketika data Anda adalah data ordinal atau data yang bukan berdistribusi normal.

4. Kapan saya harus menggunakan korelasi Pearson?

Anda harus menggunakan korelasi Pearson ketika data Anda adalah data berdistribusi normal dan Anda ingin mengukur hubungan linier antara dua variabel.

5. Apa itu hubungan monotonic?

Hubungan monotonic adalah hubungan antara dua variabel yang tidak harus linier tetapi tetap bergerak dalam satu arah, entah itu naik atau turun.

Leave a Comment