Korelasi antara dua variabel menggambarkan kemungkinan bahwa perubahan dalam satu variabel akan menyebabkan perubahan proporsional pada variabel lainnya. Korelasi yang tinggi antara dua variabel menunjukkan bahwa mereka memiliki penyebab yang sama atau perubahan pada salah satu variabel secara langsung bertanggung jawab atas perubahan pada variabel lainnya. Nilai r Pearson digunakan untuk mengukur korelasi antara dua variabel diskrit.
Beri label pada variabel yang Anda yakini menyebabkan perubahan pada variabel lain sebagai x (variabel bebas) dan variabel lain y (variabel terikat).
Buatlah tabel dengan lima kolom dan baris sebanyak titik data untuk x dan y. Beri label kolom A sampai E dari kiri ke kanan.
Isi setiap baris dengan nilai berikut untuk setiap (x,y) titik data pada kolom pertama — nilai x pada Kolom A, nilai x kuadrat pada Kolom B, nilai y pada Kolom C, nilai dari y kuadrat di Kolom D dan nilai x dikalikan y di Kolom E.
Buat baris terakhir di bagian paling bawah tabel dan masukkan jumlah semua nilai dari setiap kolom di sel yang sesuai.
Hitung produk dari sel terakhir di Kolom A dan C.
Kalikan sel terakhir di Kolom E dengan jumlah titik data.
Kurangi nilai yang diperoleh pada Langkah 5 dari nilai yang diperoleh pada Langkah 6 dan garis bawahi jawabannya.
Kalikan sel terakhir Kolom B dengan jumlah titik data. Kurangi dari nilai ini kuadrat dari nilai sel terakhir Kolom A.
Kalikan sel terakhir Kolom D dengan jumlah titik data dan kurangi kuadrat dari nilai sel terakhir Kolom C.
Kalikan nilai yang ditemukan di Langkah 8 dan 9 bersama-sama, lalu ambil akar kuadrat dari hasilnya.
Bagilah nilai yang diperoleh pada Langkah 7 (harus digarisbawahi) dengan nilai yang diperoleh pada Langkah 10. Ini adalah r Pearson, juga dikenal sebagai koefisien korelasi. Jika r mendekati 1, ada korelasi positif yang kuat. Jika r mendekati -1, ada korelasi negatif yang kuat. Jika r mendekati 0, ada korelasi yang lemah.
Jupiterimages/Comstock/Getty Images
