Sebuah peringatan buatku
Teguran yang mengharusku membuat suatu perubahan
Tak mungkin terus2n seperti ini
Harus lebih focus kuliah
Meraih cita2 yang telah ditulis di buku mimpi
Bersyukur ketika tuhan cepat memberikan petunjuknya kepadaku
Allah sangat sayang kepadaku
Dan sekarang aku telah mengikhlaskan masalalu ku
Ku anggap semuanya indah, dan dapat dijadikan pelajaran
buatku
*IaN
A. KORELASI
Uji korelasi bertujuan untuk mengetahui arah dan kekuatan hubungan antara variabel numerik dan numerik, contoh untuk mengetahuai hubungan berat badan (numerik) dan tekanan darah (numerik).
Arah hubungan dalam korelasi ada dua, yaitu :
Keterangan :
n = banyaknya sampel
X = variabel independen (prediktor)
Y = variabel dependen (outcome)
Uji korelasi bertujuan untuk mengetahui arah dan kekuatan hubungan antara variabel numerik dan numerik, contoh untuk mengetahuai hubungan berat badan (numerik) dan tekanan darah (numerik).
Arah hubungan dalam korelasi ada dua, yaitu :
- Bila kenaikan suatu variabel diikuti oleh kenaikan variabel lain, arah ini disebut arah positif.
- Bila kenaikan variabel diikuti penurunan oleh variabel lain, ini disebut arah negatif.
Keterangan :
n = banyaknya sampel
X = variabel independen (prediktor)
Y = variabel dependen (outcome)
Nilai
“r” berkisar antara 0.0 yang berarti tidak ada korelasi, sampai dengan
1.0 yang berarti adanya korelasi yang sempurna. Semakin kecil nilai “r”
semakin lemah korelasi, sebaliknya semakin besar nilai “r” semakin kuat
korelasi.
Berikut pembagian kekuatan korelasi menurut Colton :
r = 0,00 - 0,25 --> tidak ada hubungan/hubungan lemah
r = 0,26 - 0,50 --> hubungan sedang
r = 0,51 - 0,75 --> hubungan kuat
r = 0,76 - 1,00 --> hubungan sangat kuat/sempurna
B. REGRESI LINEAR
Regresi
linear bertujuan untuk memprediksi variabel dependen melalui variabel
independen. Untuk memprediksi digunakan persamaan garis regresi dengan
metode Least Square :
Keterangan :
Y = variabel Dependen
X = variabel Independen
a = Intercep
b = Slope
Dimana Slope :
*Intercep : Besarnya nilai Y, ketika X=0
*Slope : Besarnya perubahan nilai Y bila nilai X berubah setiap unitnya.
Sebetulnya
persamaan garis di atas merupakan model deterministik yang secara
sempurna/tepat dapat digunakan hanya untuk peristiwa alam. Namun ketika
kita berhadapan dengan kondisi ilmu sosial, ada kemungkinan terjadi
kesalahan atau penyimpangan (tidak eksak) pada hubungan antara variabel,
artinya untuk beberapa nilai X yang sama akan menghasilkan nilan Y yang
berbeda. Sehingga persamaan garis yang dibentuk menjadi :
e
= nilai keslahan (error) yaitu selisih anatara nilai Y individual
teramati dengan nila Y yang sesungguhnya pad titik X tertentu.
Oke..sampai disini bahasan tentang korelasi dan regresi
- See more at: http://statistik-kesehatan.blogspot.com/2011/03/uji-korelasi-dan-regresi-linear.html#sthash.9o59zEWo.dpuf


Comments
Post a Comment