Koefisien korelasi (R) adalah nilai antara 0 sd 1 yang mencerminkan kuat (atau rendahnya) suatu hubungan antara dua variabel. Ada banyak metode penghitungan korelasi antara dua variabel, dan salah satu yang sering dipergunakan untuk data parametris adalah Korelasi Pearson atau juga sering disebut Product Moment. Untuk Non parameteris, juga dikenal Korelasi Spearman atau juga Korelasi Kendall. Berikut adalah contoh output Korelasi Pearson dengan SPSS Versi 23:
| Output Korelasi Pearson dengan SPSS Versi 23 |
Gambar di atas menunjukkan bahwa koefisien korelasi PO1 dengan PO2 adalah sebesar 0,652. Untuk menentukan apakah korelasi ini signifikan atau tidak, maka perlu dibandingkan dengan nilai R yang terdapat pada Tabel. Berikut adalah contoh Tabel R
| Contoh Tabel R |
Tabel di atas hanya untuk df 30 saja, tetapi sebenarnya sampai 50 atau bahkan 100. Kolom paling kiri adalah df, yang dihitung dengan N - 2 = 30 - 2 = 28 Di mana N adalah jumlah sampel dan 2 adalah dua arah. Jadi nilai R tabel diambil pada df 28 dengan taraf signifikansi 0,05 atau 5% yaitu sebagai berikut:
| Mencari Nilai R Tabel |
Tampak bahwa nilainya adalah sebesar 0,3610. Jadi tinggal dibandingkan antara nilai tabel dengan hasil hitung atau 0,652 > 0,3610 yang berarti berarti bahwa mempunyai korelasi yang signifikan. Hasil itu juga didukung dengan nilai Signifikansi pada Output SPSS yang berada di bawah 0,05.
Share:
Pada SPSS kita juga bisa menghitung nilai r tabel. Berbagai sumber menyebutkan bahwa untuk menghitung nilai r tabel kita harus terlebih dahulu menghitung nilai t tabel . Hal ini karena nilai t tabel dihasilkan dari rumus sebagai berikut:
Dimana: r = nilai r tabel, t = nilai t tabel dan df = derajat bebas
Berdasarkan rumus tersebut, maka pada SPSS dilakukan tahapan sebagai berikut: (kita ikuti cara panjang ini sebelum melihat cara ringkas agar bisa memahami prosesnya)
1. Buka program SPSS, kemudian buat variabel baru dengan nama misalnya nama variabelnya adalah df. Klik disini jika belum memahami cara menginput data di SPSS
2. Kemudian isikan nilai derajat bebas (df) pada variabel tersebut. Terserah Sdr. mulai dari 1 sampai berapapun. Lihat contoh pada gambar berikut, misalnya dari df 1 – 5
3. Setelah itu klik Transform > Compute Variable. Akan muncul tampilan berikut: (hanya bagian yang penting yang ditampilkan)
Pada kotak isian Target Variable, isikan nama variabel untuk nilai t tabel yang akan kita hitung. Misalnya dalam contoh diatas kita beri nama t_0.05 (karena kita ingin menghitung t tabel dengan taraf signifikansi 5 %).
Pada kotak isian Numeric Expression: isikan rumus berikut: IDF.T(0.95,df)
(Catatan: sebenarnya rumus tersebut bisa dibuat dengan menu dropdown, tapi tidak kita bahas disini).
Pada rumus diatas, angka pertama dalam kurung (sebelum tanda koma) yaitu 0.95 adalah tingkat/taraf keyakinan (level of confidence). Taraf keyakinan ini = 1 – α. Nilai α (alpha) ini sendiri adalah tingkat/taraf signifikansi (level of significance). Jadi dalam contoh, misalnya kita ingin mencari nilai t tabel pada taraf signifikansi = 5 % (0.05), maka diisi pada rumus tersebut 1 – 0.05 = 0.95. (catatan: perhatikan perbedaannya dengan Excel. Pada rumus Excel, angka yang kita masukkan adalah langsung nilai α nya).
Selanjutnya, pada rumus diatas, setelah tanda koma adalah nama variabel tempat penyimpanan nilai derajat bebas yang telah kita tuliskan sebelumnya. Karena nama variabel yang kita buat sebelumnya adalah df, maka tulis df pada rumus tersebut.
4. Setelah itu klik OK, maka akan muncul hasil sebagai berikut:
Kita sudah mendapatkan nilai t tabel. Sekarang lanjutkan pada tahap berikutnya dengan kembali meng klik Transform > Compute Variable. Akan muncul tampilan seperti pada tahapan 3. Tetapi sekarang pada kotak isian target variable kita tuliskan nama variabel untuk nilai r tabel yang akan kita hitung. Misalnya sebagai contoh kita beri nama r_0.05. Selanjutnya pada kotak isian Numeric Expression isikan rumus berikut: t_0.05/SQRT(df+t_0.05**2)
Setelah itu klik OK, maka akan muncul hasil sebagai berikut:
Nah, sudah kita dapatkan nilai r tabel disamping nilai t tabel.
Tapi, bagaimana kalau kita persingkat tahapannya dengan cara menggabungkan kedua rumus tersebut sehingga lebih praktis.
Mari kita ulangi tahapan ini dari awal, dengan penjelasan yang lebih ringkas
- Buat variabel baru dengan nama variabel misalnya df. Isikan angka df misalnya dari 1-5
- Klik Transform > Compute Variable. Selanjutnya pada kotak isian Target Variable tuliskan nama variabel untuk nilai r tabel. Misalnya kita beri nama r_0.05, dan pada kotak isian Numeric Expression isikan rumus berikut: IDF.T(0.95,df)/SQRT(df+( IDF.T(0.95,df))**2)
Hasilnya sama kan ? Tapi yang perlu diingat adalah, nilai r tabel ini adalah nilai satu arah (catatan: berbeda dengan Metode Excel yang hasilnya adalah untuk dua arah). Kalau anda melakukan pengujian dua arah dengan α yang sama seperti diatas yaitu 5 %, maka Anda merubah alpha tersebut menjadi 2,5% (5% / 2).
Filed under: Tip-Trik(2) | Tagged: ekonometrik, SPSS, statistik, Tip-Trik(1) |