KORELASI
KORELASI Tujuan Untuk mengetahui apakah di antara 2 variabel terdapat hubungan, dan jika ada hubungan bagaimana arah hubungan dan seberapa besar hubungan tersebut Data : bisa kualitatif, bisa kuantitatif Contoh : Menghitung Korelasi antara Gaji, Usia dan Pengalaman Kerja Karywan (file Karyawan)
Buka file Karyawan
H0 : Tidak ada korelasi antara dua variabel. HA : Ada korelasi antara dua variabel.
Kriteria : Bila bilangan sig. > 0.05, maka H0 diterima. Bila bilangan sig. < 0.05, maka H0 ditolak. Keputusan : 1. Tidak ada korelasi gaji dan usia Tidak ada korelasi antara gaji dan p.kerja Ada korelasi antara usia dan p. kerja
KORELASI PARTIAL Tujuan : Korelasi parsial memasukkan satu variabel tambahan yang berfungsi sebagai pengontrol dari dua variabel yang berkorelasi terdahulu. Data : bisa kualitatif atau kuantitatif. Contoh : Menghitung korelasi partial antara Gaji dan Usia, dengan P.Kerja sbg V.Kontrol.
Buka file Karyawan
Arti bilangan korelasi Korelasi Gaji dan Usia tanpa pengontrol 0.316 Korelasi Gaji dan Usia dgn pengontrol 0.166 Dengan adanya pengontrol P.Kerja, korelasi menurun menjadi 0.166. Hal ini berarti dengan mempertimbangkan besarnya P.Kerja seorang karyawan korelasinya masih positif antara Usia dan Gaji, artinya semakin tinggi P.Kerja seorang karyawan : jika usia bertambah kecendrungan gaji bertambah. DK = N – k – 1 = 75 – 2 – 1 = 72 , k = 2 variabel yang berkorelasi
KORELASI PRODUCT MOMENT PEARSON Notasi korelasi product moment adalah : rxy
X adalah lama belajar di rumah (dalam jam) Y adalah hasil belajar matematika (skor 1 – 10)
Isikan data berikut ke SPSS
KORELASI TATA JENJANG (SPEARMAN) Notasi korelasi tata jenjang Rho
Korelasi biserial rbs