Orang-orang saat ini menggunakan istilah korelasi dan asosiasi secara bergantian dalam kehidupan sehari-hari dan dalam statistik. Penggunaannya harus jelas dengan perbedaan antara istilah dan artinya.
Korelasi dan asosiasi memiliki berbagai kesamaan namun masih merupakan konsep yang berbeda dalam statistika dan bahasa Inggris.
Pengambilan Kunci
- Korelasi mengacu pada sejauh mana dua variabel terkait, sedangkan Asosiasi mengacu pada hubungan umum antara dua variabel.
- Korelasi adalah ukuran statistik yang mengukur hubungan antara dua variabel, sedangkan Asosiasi dapat bersifat kualitatif atau kuantitatif.
- Korelasi digunakan dalam penelitian ilmiah untuk mengidentifikasi hubungan antara dua variabel, sedangkan Asosiasi lebih umum digunakan dalam penelitian bisnis dan ilmu sosial.
Korelasi vs Asosiasi
Perbedaan antara korelasi dan asosiasi adalah bahwa korelasi mendefinisikan hubungan linier antara dua variabel, dan mengkuantifikasi hubungan ini dengan menggunakan angka antara -1 dan 1. Asosiasi mendefinisikan hubungan umum apa pun antara dua variabel acak dan tidak dapat diukur.
Korelasi adalah hubungan antara 2 objek atau lebih dalam bahasa Inggris. Ini adalah istilah yang tepat yang terdiri dari satu makna.
Statistik mengukur hubungan linier antara variabel sambil mengukurnya dengan angka. Ini berguna baik dalam statistik maupun sains.
Di sisi lain, asosiasi adalah tindakan mengasosiasikan berbagai variabel. Ini adalah istilah samar yang tidak memiliki arti yang tepat untuk itu.
Statistik mengukur hubungan umum antara dua variabel atau lebih. Ini adalah konsep yang hampir tidak digunakan dalam sains, tetapi digunakan dalam psikologi.
Tabel perbandingan
| Parameter Perbandingan | Korelasi | Asosiasi |
|---|---|---|
| statistika | Itu dapat mengukur hubungan linier antara variabel acak | Itu dapat mengukur hubungan linier atau non-linier antara variabel acak. |
| Arti | Ini adalah ukuran asosiasi. | Itu adalah sebuah konsep. |
| Penggunaan Ilmiah | Ini digunakan dalam statistik dan sains. | Ini hampir tidak pernah digunakan dalam sains, tetapi digunakan dalam psikologi. |
| Hitungan | Ini mengukur hubungan antara 2 variabel dengan bantuan angka antara -1 dan 1. | Itu tidak menggunakan angka apa pun untuk mengukur hubungan antar variabel. |
| Inggris | Istilah yang tepat dengan satu makna. | Istilah samar yang tidak memiliki definisi yang tepat tetapi dapat menggambarkan hal yang berbeda. |
| Definisi Umum | Ini adalah hubungan antara 2 objek atau lebih. | Itu adalah tindakan bergaul. |
Apa itu Korelasi?
Korelasi adalah ukuran statistik antara dua variabel acak yang memiliki hubungan linier. Korelasi mengkuantifikasi hubungan tetapi tidak mengungkapkan apakah x menyebabkan y atau sebaliknya.
Atau apakah asosiasi tersebut merupakan hasil dari komponen ketiga. Korelasi dapat mengukur hubungan menggunakan angka antara -1 dan +1.
Korelasi umum antara 2 variabel adalah PPMCC adalah singkatan dari Koefisien Korelasi momen-produk Pearson. Ini dianggap sebagai ketepatan kuadrat-terkecil yang sesuai dengan informasi asli.
Ini dihitung dengan membagi rasio kovarians dari berbagai variabel dalam kumpulan data kuantitatif dengan akar kuadratnya. Dalam bahasa Inggris, itu didefinisikan sebagai hubungan timbal balik antara 2 hal atau lebih.
Korelasi memiliki 3 kemungkinan hasil. Ini adalah korelasi positif, korelasi negatif, dan korelasi nol.
Ketika satu variabel meningkat, variabel lainnya menurun. Ini disebut sebagai korelasi negatif.
Korelasi nol menunjukkan tidak ada hubungan antara dua variabel yang dinilai. Korelasi secara visual dapat diekspresikan dengan menggambar scattergram.
Ini membantu menunjukkan kekuatan dan arah korelasi antara variabel.
Apa itu Asosiasi?
Dalam bahasa Inggris, asosiasi adalah istilah samar yang tidak hanya memiliki satu arti yang tepat. Itu juga bisa berarti sekelompok orang dengan kesamaan tujuan atau kepentingan serupa.
Ini adalah tindakan bergaul. Dalam statistik, asosiasi menunjukkan adanya hubungan antara 2 variabel.
Ini mengacu pada suatu hubungan tanpa menguraikannya dan tidak harus menjadi hubungan sebab akibat. Dalam statistik, asosiasi menunjukkan adanya hubungan antara 2 variabel.
Ini mendefinisikan hubungan umum yang dapat berupa linier dan non-linier. Beberapa contoh asosiasi dalam statistik adalah Lambda Goodman dan Kruskal dan rho Spearman, korelasi jarak, dll.
Asosiasi dapat ditentukan dengan bantuan berbagai analisis yang berbeda, seperti analisis korelasi, regresi analisis, dll. Metode mana yang Anda gunakan untuk menentukan hubungan antar variabel.
Dan kekuatan asosiasi tergantung pada karakteristik data variabel. Cara paling umum untuk menganalisis asosiasi adalah koefisien korelasi rank-order Spearman.
Rasio risiko dan peluang relatif, korelasi serial, koefisien korelasi Pearson. Dalam psikologi, asosiasi adalah tautan mental yang dibentuk oleh pertemuan khusus yang menghubungkan konsep atau kondisi mental.
Asosiasi dapat ditemukan di banyak aliran pemikiran yang berbeda, seperti behaviorisme, psikoanalisis, strukturalisme, psikologi sosial, dll.
Perbedaan Utama Antara Korelasi dan Asosiasi
- Korelasi mengukur hubungan linier antara 2 variabel acak. Di sisi lain, asosiasi mengukur hubungan umum antara 2 variabel acak, yang berarti dapat diukur dalam hubungan linier dan non-linier.
- Korelasi dapat dijelaskan sebagai pengukuran asosiasi dengan berbagai alat yang dapat membantu mengukur besarnya. Asosiasi, bagaimanapun, adalah sebuah konsep.
- Korelasi dapat digunakan dalam sains dan statistik. Asosiasi hampir tidak digunakan dalam sains, tetapi cukup digunakan dalam psikologi di berbagai aliran pemikiran.
- Korelasi mengukur hubungan antara dua variabel dengan bantuan angka antara -1 dan +1, sedangkan asosiasi tidak dapat mengukur hubungan antara variabel menggunakan angka.
- Dari sudut pandang ini, korelasi adalah istilah yang tepat dengan arti yang tepat, sedangkan asosiasi berarti tindakan mengasosiasikan.
- Korelasi adalah hubungan antara 2 objek atau lebih, dan asosiasi adalah tindakan mengasosiasikan.
- https://www.nature.com/articles/nmeth.3587
- http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&profile=ehost&scope=site&authtype=crawler&jrnl=15487091&AN=110030895&h=1vpmMT%2BldAwaS10UlDyO0h8jP8TYWEWEXQf8Qt5Qozk1S4Sk%2BTDKi3RkHv9nGK5cC36K82Xb4r0F47bJlGDccA%3D%3D&crl=c
Terakhir Diperbarui : 11 Juni 2023
Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ️
Sandeep Bhandari meraih gelar Bachelor of Engineering in Computers dari Thapar University (2006). Beliau memiliki pengalaman selama 20 tahun di bidang teknologi. Dia memiliki minat dalam berbagai bidang teknis, termasuk sistem database, jaringan komputer, dan pemrograman. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang dia di nya halaman bio.
Artikel ini secara efektif membedakan korelasi dari asosiasi, menawarkan wawasan berharga mengenai relevansi statistik dan praktisnya.
Perbandingan mendalam antara korelasi dan asosiasi sangat informatif dan membantu memahami makna dan penerapan sebenarnya.
Korelasi dan asosiasi adalah dua konsep yang disalahgunakan namun perbedaannya jelas dan penggunaannya harus akurat.
Korelasi dan asosiasi dapat menjadi istilah yang menyesatkan, artikel tersebut sangat memperjelas perbedaannya dan harus dijadikan acuan saat menggunakan istilah ini.
Artikel ini secara efektif menyoroti perbedaan antara korelasi dan asosiasi, memberikan perbandingan rinci tentang penggunaan dan penerapannya.
Artikel ini memberikan pemahaman yang jelas tentang konsep korelasi dan asosiasi, serta cara penggunaannya dalam statistik dan bahasa sehari-hari.
Artikel ini memberikan diskusi komprehensif tentang korelasi dan asosiasi, menyoroti perbedaan dan penerapannya. Ingin melihat lebih banyak contoh konsep ini.
Artikel ini menawarkan penjelasan komprehensif tentang korelasi dan asosiasi, merinci signifikansinya dan memberikan pemahaman yang jelas tentang perbedaannya.