keencalculator
  1. Beranda
  2. Statistika
  3. Kalkulator Korelasi

Kalkulator Korelasi

Ukur seberapa erat dua variabel bergerak bersama. Masukkan nilai X dan Y yang berpasangan untuk mendapatkan koefisien korelasi Pearson r, koefisien determinasi r², kovarians sampel, dan penjelasan kekuatan hubungannya dalam bahasa sehari-hari.

Contoh cepat

Pisahkan dengan koma atau spasi.

Banyaknya sama dengan X, dengan urutan yang sesuai.

Angka Anda tetap berada di browser Anda. Tidak ada yang diunggah.
Koefisien korelasi (r)0,7746
Koefisien determinasi (r²)
0,6
Kekuatan
Positif kuat
Kovarians sampel
1,5
Jumlah pasangan
5

Pengaturan tersimpan

Simpan masukan yang sering Anda pakai, seperti tarif biasa, pinjaman, atau ukuran ruangan, lalu muat kembali dengan satu ketukan.

    Perhitungan terbaru Anda

    Hasil perhitungan Anda di sini disimpan di perangkat ini supaya bisa dilihat lagi nanti.

      Rumus

      r = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ √( Σ(x − x̄)² × Σ(y − ȳ)² )
      Kovarians sampel = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ (n − 1)

      Cara menggunakan

      1. Ketik nilai X, dipisahkan dengan koma.
      2. Ketik nilai Y dengan urutan yang sama, satu untuk setiap X.
      3. Baca r: tandanya menunjukkan arah dan besarnya menunjukkan kekuatan.

      Contoh perhitungan

      X = 1, 2, 3, 4, 5 dan Y = 2, 4, 5, 4, 5

      Koefisien korelasi (r)
      0,7746
      Koefisien determinasi (r²)
      0,6
      Kekuatan
      Positif kuat
      Kovarians sampel
      1,5
      Jumlah pasangan
      5

      Harga terhadap unit terjual

      Koefisien korelasi (r)
      -0,9928
      Kekuatan
      Negatif sangat kuat
      Kovarians sampel
      -30,75

      Cara membaca r

      Nilai r berkisar dari −1 sampai 1. Positif berarti Y cenderung naik ketika X naik; negatif berarti Y turun. Nilai ±1 adalah garis lurus sempurna dan 0 berarti tidak ada hubungan linear.

      Label yang dipakai di sini adalah patokan yang lazim: 0,8 ke atas sangat kuat, 0,6 sampai 0,8 kuat, 0,4 sampai 0,6 sedang, 0,2 sampai 0,4 lemah, di bawah 0,2 sangat lemah. Apa yang dianggap kuat berbeda-beda menurut bidangnya. r² adalah bagian variasi Y yang dapat dijelaskan oleh hubungan garis lurus dengan X.

      Hal yang perlu diwaspadai

      Korelasi tidak membuktikan bahwa satu hal menyebabkan hal lain; keduanya bisa saja bergantung pada hal ketiga. r Pearson hanya mendeteksi hubungan garis lurus, sehingga kurva yang kuat pun bisa menghasilkan nilai mendekati nol. Satu pencilan dapat menggeser r cukup jauh, jadi sebaiknya data digambar dalam plot. Di Excel dan Google Sheets, fungsinya adalah CORREL.

      Pertanyaan yang sering diajukan

      Berapa korelasi antara X = 1, 2, 3, 4, 5 dan Y = 2, 4, 5, 4, 5?

      r = 0,7746, korelasi positif yang kuat, dengan r² = 0,6.

      Seperti apa korelasi yang kuat?

      Sebagai patokan, r sekitar 0,6 atau lebih ke arah mana pun tergolong kuat dan 0,8 atau lebih sangat kuat, tetapi standarnya berbeda antarbidang.

      Bisakah r lebih besar dari 1?

      Tidak. Nilainya selalu berada di antara −1 dan 1. Nilai di luar rentang itu berarti ada kesalahan hitung.

      Kalkulator terkait