PEARSON PRODUCT MOMENT & RANK SPEARMANN

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Kuswanto, Uji Normalitas  Untuk keperluan analisis selanjutnya, dalam statistika induktif harus diketahui model distribusinya  Dalam uji.
Advertisements

ANALISIS KORELASI Oleh: Dr. Suliyanto, SE,MM
ANALISA BIVARIAT: KORELASI DAN REGRESI
Uji Mann Whitney Uji Mc Namer
Regresi Linear Berganda: Perkiraan Interval dan Pengujian Hipotesis
Korelasi dan Regresi Ganda
Bab 11A Nonparametrik: Data Frekuensi Bab 11A.
Uji Non Parametrik Dua Sampel Independen
ANALISIS DATA Dr. Adi Setiawan.
Korelasi dan Regresi 2011 Program Studi Magister Biomedik
Modul 7 : Uji Hipotesis.
BAB 13 PENGUJIAN HIPOTESA.
STATISTIKA NON PARAMETRIK
Bab 6B Distribusi Probabilitas Pensampelan
Uji Normalitas.
UJI DUA VARIANS Varians adalah simpangan baku kuadrat (s kuadrat)
KORELASI RANK SPEARMAN
Analisis Regresi Kelompok 3 3SK1
APLIKASI KOMPUTER Dosen: Fenni Supriadi, SE.,MM
Regresi Linier Sederhana dan Korelasi
analisis KORELASIONAL Oleh: Septi Ariadi
Chapter 11 Sulidar Fitri, M.Sc
Regresi dan Korelasi Linier
Mugi Wahidin, SKM, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat Univ Esa Unggul
PENGUJIAN HIPOTESA Probo Hardini stapro.
HIPOTESIS & UJI PROPORSI
KORELASI Budi Murtiyasa Jur Pend. Matematika
MASALAH HUBUNGAN ANTAR VARIABEL (TEHNIK ANALISIS KORELASIONAL)
Koefisien Korelasi Pearson dan Regresi Linier Sederhana
PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA (MEAN) 1 SAMPEL
HIPOTESIS DAN UJI RATA-RATA
PENGUJIAN HIPOTESIS ASOSIATIF
Oleh : Setiyowati Rahardjo
Korelasi dan Regresi Ganda
DISTRIBUSI PELUANG Pertemuan ke 5.
Korelasi Fungsi : Mempelajari Hubungan 2 (dua) variabel Var. X Var. Y.
Mugi Wahidin, SKM, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat Univ Esa Unggul
Analisis Koefisien Korelasi Rank Spearman
KOEFISIEN KORELASI TATA JENJANG SPEARMAN (rho = ρ  rs)
Joko Tri Nugraha, S.Sos, M.Si
BAB 9 KORELASI.
Analisis Korelasional
REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS KORELASI.
Uji Hipotesis.
Contoh Korelasi oleh: Jonathan Sarwono
Analisis Koefisien Korelasi Rank Spearman
Analisis Korelasi dan Regresi linier
KORELASI DAN REGRESI IRFAN.
Oleh Moh. Amin FE/AKUNTANSI UNISMA
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
Oleh: Nurratri Kurnia Sari
REGRESI LINIER DAN KORELASI
Pertemuan ke-2 KORELASI
STATISTIK NON PARAMETRIK
KORELASI DAN REGRESI SEDERHANA
METODE PENELITIAN KORELASIONAL
UJI KORELASI Choirudin, M.Pd.
KORELASI.
-ANALISIS KORELASI-.
ANALISIS KORELASI Statistik Sosial KD2515 Oleh: Darwis, M.Si
REGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI DAN KORELASI DISUSUN OLEH : 1.AVERIO ALVAREZ ( ) 2.FRANS HENDRIKO MARPAUNG ( ) 3.CLAUDIA ELSHA ALVINCE ( ) 4.STEVEN.
Korelasi dan Regresi Linier Sederhana & Berganda
TEORI KORELASI RANK SPEARMAN
Uji Asosiasi Korelasi Spearman.
UJI KORELASI Vilda Ana Veria S.
FIKES – UNIVERSITAS ESA UNGGUL
Analisis KORELASIONAL.
Mugi Wahidin, SKM, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat Univ Esa Unggul
Transcript presentasi:

PEARSON PRODUCT MOMENT & RANK SPEARMANN UJI KORELASI PEARSON PRODUCT MOMENT & RANK SPEARMANN

Uji Hipotesis Korelasi Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT : Tujuan : untuk mengetahui adanya hubungan / keterkaitan antara 2 variabel Tidak mengharuskan adanya variabel bebas dan variabel terikat Jenis hubungan: simetris (dapat dianalisisdari variabel manapun) Analisis Korelasi : angka yg menunjukan arah dan eratnya hub. Antar 2 variabel. Arah hubungan : positif(meningkat+meningkat), negatif (meningkat+menurun) Kuatnya hub. Dinyatakan dlm koefisien regresi

Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT Koefisien Korelasi (r) : - Besar r : -1  r  1 = a) makin dekat -1 atau 1 : korelasi makin kuat b) makin dekat 0 : korelasi makin lemah c) r = 1 korelasi (+) sempurna d) r = -1 korelasi (-) sempurna e) r = 0 tidak berkorelasi f) -1  r  0 dan 0  r  korelasi tidak sempurna

Interpretasi Koefisien Korelasi 0,00 – 0,199 : Sangat rendah 0,20 – 0,399 : Rendah 0,40 – 0,599 : Sedang 0,60 – 0,799 : Kuat 0,80 – 1,00 : Sangat Kuat

Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT - Diagram tebar (Scatter Plot) : digunakan untuk mengetahui adanya hubungan antara 2 variabel melalui diagram (grafik) r = -1 r = 1

Kapan PPM dpt di gunakan?? Syarat : Data mempunyai Skala Pengukuran Numerik (interval-Rasio) Sampel Jumlahnya besar (n ≥ 30) Distribusi data HARUS normal

Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT Hipotesis : Ho : Tidak ada hubungan antara 2 variabel Ha : Ada hubungan antara 2 variabel Pengujian hipotesis : harga probabilitas (p) p > 0,05 : Ho gagal ditolak, Ha ditolak p  0,05 : Ho ditolak, Ha diterima

Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT Rumus Perhitungan Koefisien Korelasi (r) : n  XY - X Y r =  {n  X2 - (X)2} {nY2 – (Y)2 uji statistik : t (hitung) r  n-2 t =  1-r2 I t hitungI  t tabel : Ho ditolak, Ha diterima

Langkah-langkah Menghitung Koefisien Korelasi Tulis Ho dan Ha dalam bentuk kalimat. Tulis Ho dan Ha dalam bentuk statistik. Buat tabel penolong sebagai berikut:

Cari r hitung. Tentukan taraf signifikansinya (α) Cari r tabel dengan dk = n-2 Tentukan kriteria pengujian Jika -rtabel≤r hitung≤+rtabel, maka Ho diterima Bandingkan thitung dengan ttabel Buatlah kesimpulan.

Contoh Tulis Ho dan Ha dalam bentuk kalimat. Ho : Tidak terdapat hubungan yang positip dan signifikan antara variabel Biaya Promosi dengan Nilai Penjualan. Ha : Terdapat hubungan yang positip dan signifikan antara variabel Biaya Promosi dengan Nilai Penjualan. Tulis Ho dan Ha dalam bentuk statistik. Ho : r = 0. Ha : r ≠ 0.

Buat tabel penolong sebagai berikut:

Taraf signifikansi (α) = 0,05. r tabel dengan dk = 8-2=6 adalah 0,707 Tentukan kriteria pengujian Jika –rtabel ≤ rhitung≤+rtabel, maka Ho diterima Bandingkan rhitung dengan rtabel r hitung (0,86) > r tabel (0,707), jadi Ho ditolak. Kesimpulan. Terdapat hubungan yang positip dan signifikan antara variabel Biaya Promosi dengan Nilai Penjualan

Latihan PEARSON PRODUCT MOMENT Permasalahan penelitian : “Apakah ada hubungan antara pendapatan keluarga dengan pengeluaran konsumsi rumah tangga?” Hipotesis : Ho : Tidak ada hubungan antara pendapatan dengan pengeluaran konsumsi rumah tangga Ha : Ada hubungan antara pendapatan dengan pengeluaran konsumsi rumah tangga

Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT X (10.000) Y X2 Y2 XY 18 23 28 32 41 59 86 99 17 20 27 46 63 74 324 529 784 1074 1681 3481 7396 9801 289 400 729 1024 2116 3969 5476 306 460 644 864 1312 2714 5418 7326  X  Y  X2  XY 386 302 25020 14532 19044

Cara penyelesaian : Hitung koefisien korelasi (r) Uji hipotesis dengan uji t Bandingkan dengan t tabel 1% dan t tabel 5%

Uji Korelasi RANK SPEARMAN

Uji Rank Spearman digunakan untuk menguji hipotesis korelasi dengan skala pengukuran variabel minimal ordinal. dalam Uji Rank Spearman, skala data untuk kedua variabel yang akan dikorelasikan dapat berasal dari skala yang berbeda (skala data ordinal dikorelasikan dengan skala data numerik) atau sama (skala data ordinal dikorelasikan dengan skala data ordinal). Data yang akan dikorelasikan tidak harus membentuk distribusi normal. Merupakan uji alternatif bila syarat uji Pearson Product Moment tidak terpenuhi

Jadi Uji korelasi Rank Spearman adalah uji yang bekerja untuk skala data ordinal atau berjenjang atau rangking, dan bebas distribusi

Langkah-langkah Uji Rank Spearman Berikan peringkat pada nilai-nilai variabel x dari 1 sampai n. Jika terdapat angka-angka sama, peringkat yang diberikan adalah peringkat rata-rata dari angka-angka yang sama. Berikan peringkat pada nilai-nilai variabel y dari 1 sampai n. Jika terdapat angka-angka sama, peringkat yang diberikan adalah peringkat rata-rata dari angka-angka yang sama. Hitung di untuk tiap-tiap sampel (di=peringkat xi - peringkat yi)

Langkah-langkah Uji Rank Spearman Kuadratkan masing-masing di dan jumlahkan semua di2 Hitung Koefisien Korelasi Rank Spearman (ρ) baca rho: 6. Bila terdapat angka-angka sama. Nilai-nilai pengamatan dengan angka sama diberi ranking rata-rata.

Aturan mengambil keputusan No Parameter Nilai Interpretasi 1. ρhitung dan ρtabel. ρtabel dapat dilihat pada Tabel J (Tabel Uji Rank Spearman) yang memuat ρtabel, pada berbagai n dan tingkat kemaknaan α ρhitung ≥ ρtabel Ho ditolak Ha diterima ρhitung < ρtabel Ho diterima Ha ditolak 2. Kekuatan korelasi ρhitung 0.000-0.199 Sangat Lemah 0.200-0.399 Lemah 0.400-0.599 Sedang 0.600-0.799 Kuat 0.800-1.000 Sangat kuat 3. Arah Korelasi ρhitung + (positif) Searah, semakin besar nilai xi semakin besar pula nilai yi - (negatif) Berlawanan arah, semakin besar nilai xi semakin kecil nilai yi, dan sebaliknya

Contoh Sebuah penelitian dilakukan untuk mengetahui korelasi antara Kadar SGOT (Unit Karmen/100ml) dengan Kolesterol HDL (mg/100ml) pada 7 sampel yang diambil secara random. Hasil pengumpulan data dapat dilihat pada Tabel. Bagaimana kesimpulan yang dapat diambil dari data tersebut?α=0.01 Sampel Kadar SGOT Kadar HDL 1 5,7 40,0 2 11,3 41,2 3 13,5 42,3 4 15,1 42,8 5 17,9 43,8 6 19,3 43,6 7 21,0 46,5 Ctt : Hasil uji normalitas, data tidak terdistribusi normal

Prosedur Uji Tetapkan hipotesis H0 : Tidak ada korelasi antara kadar SGOT dengan HDL Ha : Ada korelasi antara kadar SGOT dengan HDL Tentukan nilai ρ tabel pada n=7 α=0,01 0,8571 Hitung nilai ρ hitung

Sampel Kadar SGOT (xi) Ranking x Kadar HDL yi Ranking y di di2 1 5,7 40,0 2 11,3 41,2 3 13,5 42,3 4 15,1 42,8 5 17,9 43,8 6 -1 19,3 43,6 7 21,0 46,5 ∑di2=2

6∑di2 6 x 2 12 1 - 1 - 1 - P = = = n3 - n 73 - 7 336 336 - 12 = 336 = 0,964 Kesimpulan Karena nilai ρhitung (0,964) ≥ ρtabel (0,8571), maka Ho ditolak Ha diterima berarti Ada korelasi yang sangat kuat dan positif antara Kadar SGOT dengan Kadar HDL.

Latihan Sebuah penelitian dilakukan untuk mengetahui korelasi antara Keotoriterian mahasiswa dengan Perjuangan untuk Status Sosial.. Hasil pengumpulan data dapat dilihat pada tabel dibawah. Bagaimana kesimpulan yang dapat diambil dari data tersebut? α=0.05 Hasil uji normalitas, data tidak terdistribusi normal

Prosedur Uji Tetapkan hipotesis H0 : Tidak ada korelasi antara kadar keotoriterian mahasiswa dengan perjuangan status sosialnya Ha : Ada korelasi antara kadar keotoriterian Tentukan nilai ρ tabel pada n=7 α=0,01 0,929 Hitung nilai ρ hitung

Perjuangan Status Sosial Mahasiswa Skor Keotoriterian Perjuangan Status Sosial Ranking x Ranking y di di2 1 82 42 2 3 -1 98 46 6 4 87 39 5 9 40 37 116 65 10 8 113 88 11 -2 7 111 86 83 56 -3 85 62 126 92 12 106 54 117 81 ∑di2= 52

6∑di2 6 x 52 312 1 - 1 - 1 - P = = = n3 - n 123 -12 1716 1716 - 312 = 1716 = 0,82 Kesimpulan Karena nilai ρhitung (0,82) ≥ ρtabel (0,591), maka Ho ditolak Ha diterima berarti Ada korelasi yang sangat kuat dan positif antara Keotoriterian mahasiswa dengan perjuangan status sosialnya.

TABEL NILAI-NILAI RHO N Taraf Signif 5% 1% 5 1.000   16 0.506 0.665 6 0.886 18 0.475 0.626 7 0.786 0.929 20 0.450 0.591 8 0.738 0.881 22 0.428 0.562 9 0.683 0.833 24 0.409 0.537 10 0.648 0.794 26 0.392 0.515 12 0.777 28 0.377 0.496 14 0.544 0.715 30 0.364 0.478

Latihan: Berikut ini adalah data tentang hubungan antara X yaitu nilai UTS (Ujian Tengah Semester) dengan Y yaitu nilai UAS (Ujian Akhir Semester) dari 12 responden yang dinyatakan pada tabel. Akan diuji hipotesis yang menyatakan bahwa terdapat hubungan positif antara nilai UTS dan UAS.

Data

Kerjakan sekarang dan di kumpulkan!!!!