Analisis Regresi dan Korelasi | Pengertian dan Contoh, Lengkap

Analisis korelasi dan regresi merupakan teknik analisis terhadap variabel-variabel yang ada dalam ilmu statistika. Kali ini kita akan sedikit membahas mengenai kedua teknik analisis tersebut.


Analisis Regresi dan Korelasi


Analisi korelasi merupakan sebuah analisis yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel kontinu. Misal antara variabel independen dan variabel dependen atau antara dua variabel independen.

Sementara analisis regresi merupakan teknik yang digunakan untuk menilai hubungan antara variabel hasil dengan satu atau lebih faktor resiko atau variabel perancu. Variabel hasil sering juga disebut respon atau variabel penjelas atau independen.

Analisis Regresi

Pada analisis regresi, variabel terikat dilambangkan dengan y dan variabel bebas dilambangakn dengan x. seperti yang telah kita ketahui, analisis regresi melibatkan identifikasi hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel dependen.

Model hubungan dihipotesiskan dan diperkirakan nilai parameter yang digunakan untuk mengembangkan persamaan regresi yang diperkirakan. Berbagai pengujian kemudian dilakukan untuk menentukan apakah model tersebut memuaskan.

Apabila model dianggap memuaskan, persamaan regresi yang diestimasi dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen yang diberikan nilai untuk variabel independen.

Model Regresi

Dalam regresi linier sederhana, model yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara suatu variabel terikat y dengan satu variabel bebas x adalah y = a0 + a1x + k. a0 disebut sebagai parameter model. Itu juga merupakan istilah kesalahan probabilistik.

Dimana keselahan probabilistik tersebut menjelaskan variabilitas dalam y yang tidak dapat dijelaskan oleh hubungan linier dengan x. jika istilah kesalahan tidak ada, model akan menjadi deterministik yang dalam hal ini pengetahuan tentang nilai x akan cukup untuk menentukan nilai y.

Metode Kuadrat Terkecil

Baik model regresi sederhana atau berganda awalnya diajukan sebagai hipotesis tentang hubungan antara variabel dependen dan independen. Metode kuadrat terkecil adalah prosedur yang paling banyak digunakan untuk mengembangkan estimasi parameter model.

Sebagai contoh dari analisis regresi dan metode kuadrat terkecil, misalnya sebuah pusat medis universitas sedang menyelidiki hubungan antara stress dan tekanan darah. Asumsikan bahwa skor tes stress dan tekanan darah telah dicatat untuk 20 sapel pasien.

Data ditampilkan secara grafis pada gambar di bawah ini, yang disebut dengan diagram pencar. Nilai variabel bebas, yakni nilai uji stress digambarkan pada sumbu horizontal. Sedangkan nilai variabel terikat, yakni tekanan darah ditampilkan pada sumbu vertikal.

analisis regresi dan korelasi
source: http://abyss.uoregon.edu

Garis yang melewati titik-titik data adalah grafik persamaan regresi taksiran: y= 42,3 + 0,49x. estimasi parameter: b0 = 42,3 dan b1 = 0,49 diperoleh dengan menggunakan metode kuadrat terkecil.

Korelasi

Analisis korelasi dan regresi terkait dalam arti keduanya berhubungan antar variabel. Koefisien korelasi adalah ukuran hubungan linier antara kedua variabel. Nilai koefisien korelasi selalu antara -1 dan +1.

Koefisien korelasi +1 menunjukkan bahwa dua variabel berhubungan sempurna dalam pengertian linier negatif. Dimana koefisien korelasi 0 menunjukkan bahwa tidak ada hubungan variabel linier antara kedua variabel.

Untuk regresi linier sederhana, koefisien korelasi sampel merupakan akar kuadrat dari koefisien determinasi. Tanda koefisien korelasi sama dnegan tanda b1, yakni koefisien x1 pada persamaan regresi taksiran.

Baik analisis regresi maupun korelasi tidakk dapat diartikan sebagai membangun hubungan sebab akibat. Keduanya hanya dapat menunjukkan bagaimana atau sejauh mana variabel dikaitkan satu sama lainnya.

Selain itu, koefisien korelasi hanya mengukur tingkat hubungan linier antar dua variabel. Setiap kesimpulan tentang hubungan sebab akibat harus didasarkan pada penilaian analisis.

Nah itu tadi sedikit penjelasan mengenai analisis regresi dan korelasi. Semoga penjelasan diatas bisa memberikan kalian gambaran mengenai metode yang akan kalian gunakan.

Originally posted 2021-04-22 09:44:10.

Tinggalkan komentar

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.