Analisis Korelasi Bertujuan untuk mengetahui hubungan dua variabel atau lebih. Korelasi sederhana: jika variabel ada 2 Korelasi berganda: jika variabel lebih dari 2

Koefisien Korelasi Di dalam perhitungan/ analisis korelasi akan didapatkan koefisien korelasi, yang digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan, arah hubungan, dan berarti atau tidaknya hubungan tersebut.

Contoh: Penelitian tentang hubungan antara kontrol diri dengan perilaku. Penelitian tentang hubungan antara kepribadian siswa dengan prestasi belajar. Penelitian tentang hubungan antara nilai statistik dengan nilai matematika. Penelitian tentang hubungan antara jenis kelamin dengan kinerja

Uji korelasi tidak membedakan jenis variabel Korelasi = Hubungan Analisis korelasi: suatu analisis yang digunakan untuk melihat hubungan antar variabel. Analisis korelasi tidak mempersoalkan pengaruh antar variabel.

Uji korelasi tidak membedakan jenis variabel Analisis signifikansi hubungan (uji korelasi) bertujuan untuk menguji hubungan antar variabel yang tidak menunjukkan hubungan fungsional (berhubungan bukan berarti disebabkan)

Pengelompokan Nilai Korelasi 0,00-0,20 korelasi keeratan sangat lemah 0,21-0,40 korelasi keeratan lemah 0,41-0,70 korelasi keeratan kuat 0,71-0,90 korelasi keeratan sangat kuat 0.91-0,99 korelasi keeratan sangat kuat sekali 1 berarti korelasi keeratan sempurna

Macam Analisis Korelasi Dalam SPSS, analisis korelasi yang banyak digunakan antara lain: Korelasi Product Moment (Pearson), Korelasi Kendall’s Tau, Korelasi Spearman. Pemilihan tergantung ukuran/ jenis data: nominal, ordinal, atau scale (interval atau rasio)

Macam Analisis Korelasi Ukuran Data Variabel 1 Variabel 2 Product Momen (Pearson) scale Kendall’s Tau ordinal Spearman Parsial Kontingensi nominal Eta

Syarat penting Korelasi Product Moment (Pearson) Asumsi yang mendasari analisis Korelasi Product Moment adalah bahwa distribusi data kedua variabel adalah normal. Pada Korelasi Kendall’s Tau dan Spearman tidak mensyaratkan distribusi data normal

Korelasi Product Moment Karena korelasi product moment mensyaratkan distribusi data normal, maka dilakukan uji normalitas data terlebih dahulu Uji normalitas dapat menggunakan uji Kolgomorov-Smimov

KORELASI PARSIAL Hubungan antara dua variable dengan mengendalikan variabel lain yang dianggap mempengaruhi. Mengendalikan = menganggap konstan. Hal ini dimaksudkan agar hubungan kedua variabel tidak dipengaruhi oleh faktor lain.

KORELASI KONTINGENSI Digunakan untuk menunjukkan keeratan antara dua variabel yang berskala nominal.