Bagaimana interpretasi kekuatan korelasi Pearson (nilai r)?

Konvensi umum: 0,00-0,19 sangat lemah, 0,20-0,39 lemah, 0,40-0,59 sedang, 0,60-0,79 kuat, 0,80-1,00 sangat kuat (baik positif maupun negatif). Tapi kekuatan hubungan yang "bermakna" tetap tergantung r dibandingkan r tabel — r kecil pun bisa signifikan kalau sampelnya besar.

Korelasi tinggi apakah berarti hubungan sebab akibat (kausalitas)?

Tidak. Korelasi hanya menunjukkan dua variabel bergerak bersama secara linear, bukan bahwa satu menyebabkan yang lain. Hubungan sebab-akibat butuh desain penelitian khusus (eksperimen, atau minimal analisis yang mengontrol variabel perancu) — korelasi saja tidak cukup untuk klaim kausalitas.

Berapa jumlah data minimal untuk korelasi Pearson?

Secara teknis minimal 3 pasang data untuk bisa dihitung, tapi untuk hasil yang bermakna statistik, umumnya disarankan minimal 30 pasang data — semakin kecil n, semakin besar r tabel yang harus dilewati agar korelasi dinyatakan signifikan.

Apa beda korelasi Pearson dengan regresi linear sederhana?

Korelasi Pearson mengukur kekuatan dan arah hubungan linear antara dua variabel secara simetris (tidak ada variabel "penyebab"). Regresi linear sederhana memodelkan satu variabel sebagai fungsi dari variabel lain (ada arah X memprediksi Y) dan menghasilkan persamaan prediksi, bukan cuma koefisien hubungan.

ReStatOlah Data

Portfolio Harga Alat Bantu Olah Data Gratis Artikel Log In

Kalkulator Korelasi Pearson

Ukur keeratan hubungan linear antara dua variabel numerik — masukkan datamu, dapatkan r, signifikansi, dan perbandingan otomatis dengan r tabel.

Ditinjau oleh Lukman S.Stat, Statistical Analyst

Variabel X

Variabel Y

Hasil

0,988

14,448

p-value (2-tailed)

r Tabel (α=0,05)

0,754

p = 0 < 0,05 dan |r hitung| (0,988) > r tabel (0,754) — ada hubungan linear yang signifikan antara X dan Y, arahnya positif.

Referensi & Metode

Pearson, K. (1895). Proceedings of the Royal Society of London, 58, 240-262.

Data ordinal atau tidak normal?

Kalau salah satu variabelmu berskala ordinal, atau datamu tidak berdistribusi normal, pakai Kalkulator Korelasi Spearman sebagai gantinya. Baca juga panduan Korelasi Pearson di SPSS kami, atau konsultasikan langsung dengan tim statistisi kami.

Konsultasi Gratis Sekarang

Pertanyaan Umum

🎁 Bantu teman, kamu dapat 10%, dia dapat diskon Rp50.000. Klik disini

Contact

Telepon: +62 852-1828-9639

Jl. Ayub, RT.15/RW.8, Bidara Cina, Kecamatan Jatinegara,
Kota Jakarta Timur, DKI Jakarta 13330

Area layanan: Seluruh Indonesia (online)

Jam operasional: Setiap hari, 24 jam