5 KORELASI PEARSON. Pengenalan. Chua Bee Seok Ferlis Hj. Bahari Jasmine Adela Mutang

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "5 KORELASI PEARSON. Pengenalan. Chua Bee Seok Ferlis Hj. Bahari Jasmine Adela Mutang"

Leony Hadiman
6 tahun lalu
Tontonan:

1 5 KORELASI PEARSON Chua Bee Seok Ferlis Hj. Bahari Jasmine Adela Mutang Pengenalan Korelasi adalah statistik yang digunakan untuk melihat hubungan linear antara dua pembolehubah. Pekali korelasi Pearson product-moment digunakan untuk menjelaskan hubungan antara dua pembolehubah selanjar (tahap skala pengukuran nisbah atau sela) dengan command Analyze dan Correlate. Korelasi Simple Bivariate juga dikenali sebagai zero-order correlation. Ia merujuk kepada korelasi di antara dua pembolehubah selanjar (continuous). Ia juga adalah ukuran hubungan linear yang paling umum. Pekali korelasi merupakan indeks atau nilai yang menentukan hubungan antara dua pembolehubah. Ia merujuk kepada kajian berkaitan hubungan atau perkaitan antara pembolehubah yang wujud dalam sesuatu masalah yang ingin dikaji. Pekali korelasi terbahagi kepada dua unsur; tanda (tanda positif/+ dan negatif/-) dan pekali korelasi (nilai di antara sifar dengan 1) mempunyai julat di antara 1.0 hingga

2 Tanda positif (+) menunjukkan perkadaran seiras antara variasi dalam satu pembolehubah dengan variasi dalam satu lagi pembolehubah. Contohnya, semakin tinggi amalan keagamaan pelajar, maka semakin tinggi juga kepuasan hidup yang dipamerkan pelajar. Tanda negatif (-) menunjukkan perkadaran songsang antara variasi pada kedua-dua pembolehubah. Contohnya, semakin tinggi stres yang dialami pelajar, maka semakin rendah kepuasan hidup yang ditunjukkan pelajar. Nilai pekali (sifar hingga 1.0) menunjukkan kekuatan/ keteguhan hubungan atau perkaitan antara dua pembolehubah. Nilai pekali korelasi +1.0 menunjukkan hubungan positif antara dua pembolehubah yang sempurna/ kuat/ teguh. Manakala nilai pekali korelasi -1.0 menunjukkan hubungan songsang atau negatif yang kuat. Nilai pekali korelasi boleh menjadi sifar (0) dan ini menunjukkan dua pembolehubah tersebut tidak mempunyai hubungan. Dua pembolehubah yang tidak mempunyai hubungan boleh ditafsirkan bahawa pembolehubah tersebut bebas antara satu dengan yang lain. Secara ringkasnya, hubungan antara dua pembolehubah dikatakan lemah apabila nilai pekali korelasi mendekati sifar dan dikatakan kuat apabila nilai pekali menghampiri 1. Antara jenis atau kaedah korelasi ialah korelasi Pearson, Spearman, Pangkat Seri, Tau Kendall, Dwisiri, dan korelasi Separa. Namun, buku ini hanya akan menerangkan korelasi Pearson dan korelasi Spearman. Syarat-syarat Menggunakan Analisis Korelasi Pearson Related pairs Data mestilah dikumpul dari pasangan yang berkaitan. Contohnya, skor bagi pembolehubah X dan skor pembolehubah Y mestilah diperoleh dari responden yang sama. Andaian ini berhubung dengan rekabentuk kajian. Scale of measurement Data perlulah dalam bentuk sela atau nisbah. Andaian ini berhubung dengan rekabentuk kajian. Normality Skor untuk setiap pembolehubah perlulah bertabur secara normal. Andaian ini boleh diuji dengan menggunakan prosedur transformasi data.

Linearity Hubungan antara kedua-dua pembolehubah tersebut mestilah linear. Andaian ini boleh dikenalpasti dengan merujuk kepada hasil scatterdots bagi pembolehubah yang dikaji.

3 Linearity Hubungan antara kedua-dua pembolehubah tersebut mestilah linear. Andaian ini boleh dikenalpasti dengan merujuk kepada hasil scatterdots bagi pembolehubah yang dikaji. Homoscedasticity Penyebaran bagi skor untuk satu pembolehubah adalah lebih kurang sama dengan semua nilai bagi pembolehubah yang lain. Ini adalah berkaitan dengan bagaimana skor tersebut berkumpul secara seragam di sekitar garis regresi. Andaian ini boleh dikenalpasti dengan merujuk kepada hasil scatter/dot bagi pembolehubah yang dikaji. Contoh Kes Persoalan Kajian: Pengkaji ingin mengkaji sama ada terdapat hubungan antara kepuasan hidup seseorang dengan spiritualnya. Data telah dikumpul daripada 397 orang pelajar Sekolah Psikologi dan Kerja Sosial, Universiti Malaysia Sabah. Objektif: Mengkaji perhubungan di antara spiritual dan kepuasan hidup. Hipotesis nol: Tidak terdapat hubungan antara kepuasan hidup dan spiritual. Command Mengesahkan andaian Homoscedasticity Pilih menu Graphs

Spiritual) dan klik butang untuk memindahkan pembolehubah itu ke kotak Y Axis: Pilih pembolehubah

4 Klik Scatter/dot untuk membuka kotak Scatter/dot Klik Define untuk membuka kotak Simple Scatter Pastikan option Simple Scatter dipilih Pilih pembolehubah pertama yang hendak diuji (Contoh: Spiritual) dan klik butang untuk memindahkan pembolehubah itu ke kotak Y Axis: Pilih pembolehubah kedua (Contoh: Kepuasan Hidup) dan klik buttang untuk memindahkan pembolehubah itu ke kotak X Axis: Klik OK

yang hendak dikaji (Contoh: Kepuasan Hidup dan Spiritual) dan klik butang untuk memindahkan pembolehubah itu

5 Output Mengesahkan andaian Homoscedasticity Interpretasi Mengesahkan andaian Homoscedasticity Pilih menu Analyze Klik Correlate dan kemudian Bivariate untuk membuka kotak Bivariate Correlations Pilih pembolehubah yang hendak dikaji (Contoh: Kepuasan Hidup dan Spiritual) dan klik butang untuk memindahkan pembolehubah itu ke kotak Variables: Pastikan option korelasi Pearson dipilih Dalam kotak Test of Significance, pilih butang Two-tailed

6 Klik Options dan Bivariate Correlations: Options akan terpapar. Kemudian klik pada kotak Means and standard deviations untuk mendapatkan statistik deskriptif kedua-dua pembolehubah Klik Continue Klik OK Output Analisis Korelasi Pearson Product-Moment Interpretasi Analisis Korelasi Pearson Product-Moment Nilai pekali korelasi antara pembolehubah kepuasan hidup dan spiritual =.202. Aras kesignifikanan yang sebenar =.0001 (sangat signifikan). 397 pasang skor digunakan untuk mendapatkan pekali korelasi antara pembolehubah kepuasan hidup dan spiritual (N = 397).

7 Melapor Analisis Korelasi Pearson Product-Moment Perkara penting yang perlu dilaporkan semasa melaporkan output korelasi Pearson: Arah hubungan Kekuatan hubungan Pekali korelasi Kesignifikanan hubungan Hasil analisis korelasi menunjukkan hubungan antara kepuasan hidup dan spiritual merupakan satu hubungan positif yang lemah tetapi signifikan (r =.202, k <.05). Keputusan ini menjelaskan bahawa pelajar yang mempunyai kepuasan hidup yang tinggi melaporkan mempunyai spiritual yang juga tinggi ATAU korelasi positif yang signifikan ini mengesahkan bahawa apabila kepuasan hidup pelajar itu tinggi, maka spiritual pelajar tersebut juga dilaporkan tinggi. Oleh itu, hipotesis nol yang mengatakan tidak terdapat hubungan antara kepuasan hidup dan spiritual adalah ditolak/ tidak disokong/ gagal diterima.

dokumen-dokumen yang mirip

Korelasi Product Moment. Contoh Kasus

Korelasi Product Moment. Contoh Kasus Korelasi Product Moment Korelasi product moment disebut juga korelasi Pearson adalah teknik analisis statistik yang mempunyai kegunaan untuk menganalisis data penelitian yang mempunyai karakteristik di