Korelasi mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel, yang menunjukkan bagaimana keduanya bergerak bersama. Regresi, di sisi lain, memodelkan hubungan antar variabel, memungkinkan prediksi dan pemahaman tentang bagaimana perubahan dalam satu variabel mempengaruhi variabel lainnya, termasuk mengukur dampak melalui koefisien dan intersep.
Pengambilan Kunci
- Korelasi mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel, sedangkan regresi digunakan untuk memprediksi nilai satu variabel berdasarkan nilai variabel lainnya.
- Korelasi tidak menyiratkan sebab akibat, sedangkan regresi dapat membantu mengidentifikasi hubungan sebab akibat.
- Korelasi dapat dihitung menggunakan rumus sederhana, sedangkan regresi membutuhkan model matematika yang lebih kompleks.
Korelasi vs Regresi
Korelasi mengacu pada tingkat hubungan antara dua variabel. Regresi digunakan untuk memodelkan hubungan antara dua variabel. Korelasi mengukur derajat hubungan antara dua variabel, sedangkan regresi memodelkan hubungan antara dua variabel.
Hubungan antara dua variabel yang berbeda pada awalnya dinilai. Regresi memiliki penerapan intuitif yang tak terhitung jumlahnya dalam kehidupan sehari-hari. Berikut adalah tabel perbandingan menyeluruh yang berhasil menjelaskan perbedaan antara kedua istilah tersebut.
Tabel perbandingan
| Fitur | Korelasi | Regresi |
|---|---|---|
| Tujuan | Mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel | Model itu ketergantungan satu variabel (dependen) terhadap variabel lain (independen) |
| Keluaran | Koefisien tunggal (r) berkisar antara -1 hingga 1 (-1: negatif sempurna, 0: tidak ada hubungan, 1: positif sempurna) | Persamaan atau model yang memprediksi nilai variabel terikat berdasarkan variabel bebas |
| Hubungan sebab dan akibat | Tidak menyiratkan sebab akibat | Dapat menyarankan sebab akibat, namun memerlukan analisis lebih lanjut untuk memastikannya |
| Asumsi | Membutuhkan linearitas dan homoskedastisitas (varians yang sama) pada data | Asumsi yang lebih ketat, termasuk normalitas residu (kesalahan) |
| Aplikasi | Mengidentifikasi tren, memahami hubungan, mengeksplorasi data | Memprediksi nilai masa depan, membuat perkiraan, mengambil keputusan berdasarkan prediksi model |
| contoh | Mempelajari korelasi suhu dan penjualan es krim | Membangun model untuk memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi |
Apa itu Korelasi?
Korelasi adalah ukuran statistik yang mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel kuantitatif. Ini menilai bagaimana perubahan dalam satu variabel dikaitkan dengan perubahan dalam variabel lain.
Jenis Korelasi
- Korelasi positif: Ketika kedua variabel bergerak ke arah yang sama. Artinya, semakin besar satu variabel maka variabel yang lain juga cenderung meningkat, begitu pula sebaliknya. Misalnya, mungkin ada korelasi positif antara jumlah jam belajar dan nilai ujian.
- Korelasi Negatif: Ketika variabel bergerak berlawanan arah. Artinya jika salah satu variabel meningkat maka variabel yang lain cenderung menurun, begitu pula sebaliknya. Contohnya adalah hubungan antara suhu dan penjualan pakaian musim dingin.
- Korelasi Nol: Ketika tidak ada hubungan yang jelas antar variabel. Perubahan pada satu variabel tidak memprediksi perubahan pada variabel lainnya. Hal ini tidak berarti bahwa variabel-variabel tersebut tidak berhubungan, hanya saja hubungannya tidak linier.
Mengukur Korelasi
- r = +1 menunjukkan korelasi positif sempurna
- r = -1 menunjukkan korelasi negatif sempurna
- r = 0 menunjukkan tidak ada korelasi
Metode pengukuran korelasi lainnya adalah koefisien korelasi peringkat Spearman dan koefisien tau Kendall, yang digunakan untuk data ordinal atau bila hubungan antar variabel tidak linier.
Apa itu Regresi?
Analisis regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji hubungan antara satu variabel terikat (dilambangkan dengan “Y”) dan satu atau lebih variabel bebas (dilambangkan dengan “X”). Hal ini memungkinkan kita untuk memprediksi nilai variabel terikat berdasarkan nilai satu atau lebih variabel bebas.
Jenis Regresi
- Regresi Linier Sederhana: Ini melibatkan satu variabel independen dan satu variabel dependen. Hubungan kedua variabel diasumsikan linier, artinya dapat diwakili oleh garis lurus. Misalnya saja memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran rumahnya.
- Regresi Linear Berganda: Ini melibatkan lebih dari satu variabel independen dan satu variabel dependen. Ini memperluas regresi linier sederhana untuk mengakomodasi banyak prediktor. Misalnya saja memprediksi gaji seseorang berdasarkan tingkat pendidikan, pengalaman bertahun-tahun, dan lokasi.
- Regresi Polinomial: Regresi polinomial memodelkan hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat sebagai polinomial derajat ke-n. Hal ini memungkinkan adanya hubungan yang lebih kompleks antar variabel yang tidak dapat ditangkap oleh model linier.
- Regresi logistik: Berbeda dengan regresi linier, regresi logistik digunakan jika variabel terikatnya bersifat kategoris. Ini memprediksi kemungkinan terjadinya suatu peristiwa dengan memasukkan data ke kurva logistik. Misalnya, memprediksi apakah pelanggan akan membeli suatu produk berdasarkan informasi demografisnya.
Langkah-Langkah Analisis Regresi
- Pengumpulan data: Kumpulkan data tentang variabel yang diminati.
- Eksplorasi Data: Jelajahi data untuk memahami hubungan antar variabel, mengidentifikasi outlier, dan menilai kualitas data.
- Bangunan Model: Pilih model regresi yang sesuai berdasarkan sifat data dan pertanyaan penelitian.
- Pemasangan Model: Perkirakan parameter model regresi menggunakan teknik seperti estimasi kuadrat terkecil atau estimasi kemungkinan maksimum.
- Evaluasi Model: Menilai kesesuaian model dan keakuratan prediksinya menggunakan ukuran seperti R-squared, R-squared yang disesuaikan, dan root mean squared error (RMSE).
- Interpretasi: Menafsirkan koefisien model regresi untuk memahami hubungan antar variabel dan membuat prediksi atau menarik kesimpulan berdasarkan model.
Perbedaan Utama Antara Korelasi dan Regresi
- Tujuan:
- Korelasi mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel.
- Regresi memodelkan hubungan antar variabel, memungkinkan prediksi dan pemahaman tentang bagaimana perubahan dalam satu variabel mempengaruhi variabel lainnya.
- Perwakilan:
- Korelasi diwakili oleh koefisien tunggal (misalnya r Pearson), yang menunjukkan tingkat hubungan antar variabel.
- Regresi melibatkan pemodelan hubungan antar variabel melalui persamaan, memungkinkan prediksi dan interpretasi dampak variabel independen terhadap variabel dependen.
- directionality:
- Korelasi tidak menyiratkan hubungan sebab-akibat dan tidak menetapkan arah hubungan antar variabel.
- Regresi memungkinkan untuk menilai kausalitas dan memahami arah hubungan, membedakan antara variabel independen dan dependen.
- Aplikasi:
- Analisis korelasi digunakan untuk memahami derajat hubungan antar variabel dan untuk mengidentifikasi pola dalam data.
- Analisis regresi digunakan untuk prediksi, penjelasan, dan pengujian hipotesis, memungkinkan kuantifikasi hubungan dan estimasi parameter.
- Keluaran:
- Korelasi memberikan koefisien tunggal yang mewakili kekuatan dan arah hubungan antar variabel.
- Regresi memberikan koefisien (kemiringan dan intersep) yang mengukur hubungan antar variabel dan memungkinkan prediksi variabel terikat berdasarkan variabel bebas.
- https://psycnet.apa.org/record/1960-06763-000
- https://link.springer.com/content/pdf/10.3758/BRM.41.4.1149.pdf
- https://psycnet.apa.org/record/1995-97110-002
Terakhir Diperbarui : 05 Maret 2024
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 ️
Piyush Yadav telah menghabiskan 25 tahun terakhir bekerja sebagai fisikawan di masyarakat setempat. Dia adalah fisikawan yang bersemangat membuat sains lebih mudah diakses oleh pembaca kami. Dia memegang gelar BSc dalam Ilmu Pengetahuan Alam dan Diploma Pasca Sarjana dalam Ilmu Lingkungan. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang dia di nya halaman bio.
Artikel tersebut berhasil menggambarkan perbedaan antara korelasi dan regresi. Ini adalah sumber daya berharga bagi mereka yang terlibat dalam analisis statistik.
Artikel ini menyajikan perbandingan komprehensif antara korelasi dan regresi, namun artikel ini dapat mengambil manfaat dari lebih banyak contoh nyata untuk mengilustrasikan penerapan praktisnya.
Saya setuju, skenario dunia nyata akan membuat konsep tersebut lebih relevan bagi pembaca.
Saya mengerti maksud Anda, Grant. Contoh yang lebih konkrit tentu akan meningkatkan kegunaan artikel ini.
Tabel perbandingan artikel secara efektif merangkum perbedaan inti antara korelasi dan regresi. Ini sangat membantu dalam memahami tujuan mereka yang berbeda.
Memang, tabel perbandingan adalah fitur menonjol dari artikel ini, yang menawarkan gambaran singkat tentang dua konsep statistik.
Artikel tersebut memberikan penjelasan yang jelas dan rinci tentang perbedaan antara korelasi dan regresi. Ini sangat informatif dan bermanfaat bagi mereka yang ingin memahami konsep statistik ini dengan lebih baik.
Saya setuju, tabel perbandingan sangat berguna untuk memahami perbedaan utama antara korelasi dan regresi.
Saya menemukan bagian tentang menafsirkan koefisien korelasi sangat bermanfaat, terutama bagi mereka yang baru mengenal analisis statistik.
Artikel ini secara efektif menjelaskan perbedaan antara korelasi dan regresi. Bahasanya yang jelas membuatnya dapat diakses bahkan oleh mereka yang tidak terbiasa dengan terminologi statistik.
Saya sangat setuju. Kejelasan artikel ini patut diacungi jempol, terutama ketika membahas konsep statistik yang kompleks.
Artikel ini dapat memperoleh manfaat dari eksplorasi yang lebih rinci tentang keterbatasan korelasi dan regresi. Analisis yang lebih mendalam terhadap kendala-kendala tersebut akan memberikan pemahaman yang lebih holistik.
Saya setuju, Ruby. Pembahasan yang lebih mendalam mengenai keterbatasan ini akan meningkatkan ketelitian artikel ini.
Pemeriksaan yang mendalam terhadap batasan-batasan tersebut memang akan menambah nilai signifikan pada artikel tersebut.
Penjelasan artikel tentang korelasi dan regresi sangat luar biasa. Dimasukkannya contoh-contoh praktis akan semakin memperkuat nilai pendidikannya.
Saya sepenuh hati setuju, Louis. Contoh-contoh dunia nyata tidak diragukan lagi akan memperkaya sifat instruktif artikel tersebut.
Artikel ini berhasil menjelaskan tujuan dan penerapan korelasi dan regresi. Ini adalah sumber berharga bagi mereka yang mempelajari atau bekerja dengan data statistik.
Tentu saja, artikel ini wajib dibaca oleh siapa pun yang ingin memperdalam pemahaman tentang konsep statistik tersebut.
Artikel ini secara efektif membedakan antara korelasi dan regresi, namun beberapa pembaca mungkin mendapat manfaat dari rincian aspek matematika yang lebih mudah diakses.
Saya mengerti maksud Anda, Lauren. Tinjauan sederhana tentang elemen matematika akan dapat menjangkau khalayak yang lebih luas.
Memang benar, presentasi komponen matematika yang lebih mudah diakses akan meningkatkan inklusivitas artikel.
Penjelasan artikel tentang korelasi dan regresi sangat menyeluruh dan terstruktur dengan baik. Ini berfungsi sebagai alat pendidikan yang sangat baik bagi mereka yang tertarik pada statistik.