Baik Korelasi dan Regresi adalah alat statistik yang berhubungan dengan dua atau lebih variabel. Meskipun keduanya berhubungan dengan materi pelajaran yang sama, ada perbedaan di antara keduanya. Perbedaannya, antara keduanya dijelaskan di bawah ini.
Istilah korelasi dengan referensi ke dua atau lebih variabel menandakan bahwa variabel terkait dalam beberapa cara. Analisis korelasi menentukan apakah ada hubungan antara dua variabel, dan kekuatan hubungan. Jika dua variabel x (independen) dan y (dependen) sangat terkait sehingga variasi dalam besarnya variabel independen disertai, dengan variasi dalam besarnya variabel dependen maka kedua variabel tersebut dikatakan berkorelasi..
Korelasi dapat linear atau non-linear. Korelasi linier adalah hubungan di mana variabel sangat terkait sehingga perubahan nilai satu variabel akan menyebabkan perubahan nilai variabel lain secara konsisten. Dalam korelasi linier, titik-titik yang tersebar terkait dengan nilai masing-masing variabel dependen dan independen akan mengelompok di sekitar garis lurus non-horisontal, meskipun garis lurus horizontal juga akan menunjukkan hubungan linear antara variabel jika garis lurus dapat menghubungkan titik-titik yang mewakili variabel.
Analisis regresi, di sisi lain, menggunakan data yang ada untuk menentukan hubungan matematis antara variabel yang dapat digunakan untuk menentukan nilai variabel dependen sehubungan dengan nilai dari variabel independen.
Korelasi berkaitan dengan pengukuran kekuatan asosiasi atau intensitas hubungan, sedangkan regresi berkaitan dengan prediksi nilai variabel dependen dalam kaitannya dengan nilai variabel independen yang diketahui. Ini bisa dijelaskan dengan rumus berikut.
Koefisien korelasi atau koefisien korelasi (r) antara x & y ditemukan dengan rumus berikut;
r = kovarians (x, y) /σx.σy, cov (x, y) = Σxy / n - (Σx / n) (Σy / n), σx & σy adalah standar deviasi masing-masing x dan y, dan, - 1 < r 0, then correlation coefficient between x and y = correlation coefficient between u and v.
Koefisien korelasi r adalah bilangan murni dan tidak tergantung pada satuan pengukuran. Jadi, jika x adalah tinggi (inci) dan y adalah berat (lbs.) Orang-orang dari daerah tertentu, maka r tidak dalam inci atau dalam lbs., Tetapi hanya sebuah angka.
Persamaan regresi ditemukan dengan rumus berikut;
Persamaan regresi y pada x (untuk mengetahui estimasi y) adalah y - y '= byx (x-x‾), byx disebut koefisien regresi y pada x. Persamaan regresi x pada y (untuk mengetahui estimasi x) adalah x - x '= bxy (y-y‾), bxy disebut koefisien regresi x pada y.
Analisis korelasi tidak mengasumsikan ketergantungan variabel apa pun pada variabel lain, juga tidak mencoba untuk mengetahui hubungan antara keduanya. Ini hanya memperkirakan tingkat hubungan antara variabel. Dengan kata lain analisis korelasi menguji interdependensi variabel. Analisis regresi di sisi lain menggambarkan ketergantungan dari variabel dependen atau variabel respon pada variabel independen atau penjelas. Analisis regresi mengasumsikan bahwa ada hubungan kausal satu arah antara variabel penjelas dan respons, dan tidak memperhitungkan apakah hubungan kausal itu positif atau negatif. Untuk korelasi baik nilai-nilai variabel dependen dan independen adalah acak, tetapi untuk nilai-nilai regresi variabel independen tidak perlu acak.
1. Analisis korelasi adalah tes inter-dependensi antara dua variabel. Analisis regresi memberikan rumus matematika untuk menentukan nilai variabel dependen sehubungan dengan nilai variabel independen.
2. Koefisien korelasi tidak tergantung pada pilihan asal dan skala, tetapi koefisien regresi tidak demikian.
Untuk korelasi, nilai kedua variabel harus acak, tetapi tidak demikian halnya dengan koefisien regresi.
1. Das, N. G., (1998), Metode Statistik, Calcutta
2. Korelasi & Regresi, tersedia di www.le.ac.uk/bl/gat/virtualfc/stats/regress
3. Regresi & Korelasi, tersedia di www.abyss.uoregon.edu