Jenis Uji Korelasi: Pearson, Spearman-rho, Kendall-Tau, Gamma dan Somers
Jenis Uji Korelasi termasuk dalam salah satu Jenis Uji Statistik. Dalam memilih jenis uji statistik ada beberapa faktor dimana salah satunya adalah Jenis Data. Dalam membuat Rancangan Analisa Data atau memilih uji statistik yang sesuai tentunya tidaklah mudah, sebab banyak sekali pertimbangan. Pertimbangan itu didasarkan pada beberapa faktor, antara lain:
- Tujuan Penelitian
- Desain Penelitian
- Bentuk Hipotesa
- Jumlah Variabel
- Skala Data Variabel
- Sumber Data
- Ties
- Target Pengujian
- Asumsi
Tujuan Penelitian
Pada kesempatan kali ini kita tidak akan membahas semua pertimbangan di atas, tetapi kita akan fokus pada tujuan penelitian korelasi dengan bentuk hipotesa asosiatif pada 2 variabel. Agar bahasan ini dapat diserap dengan mudah, alangkah baiknya pembaca memahami terlebih dahulu arti penelitian korelasional, bentuk hipotesa asosiatif, definisi variabel dan berbagai macam skala data.
Sebagai ilustrasi dalam permasalahan dalam memilih jenis uji korelasi yang saya maksud di atas adalah penelitian dengan judul:
- Hubungan IQ dengan Nilai Ujian.
- Kesesuaian Nilai Ujian siswa kelas A oleh Guru I dan Guru II.
- Hubungan Tingkat Pengetahuan (Baik, Cukup, Kurang) dengan Tingkat Pemahaman (Baik, Cukup, Kurang).
Contoh Pengujian Asosiatif
Kedua uji di atas akan kita simulasikan jika diuji dengan 4 alat uji untuk penelitian korelasional, bentuk hipotesa asosiatif 2 variabel. Alat uji yang tersedia bagi pengujian ini ada banyak sekali, antara lain:
Pearson, Spearman Rho, Kendall Tau, Gamma, Somer’s, Phi, Kontingensi, Cramer, Uncertainty, dll.
Oleh karena 2 judul di atas menggunakan skala data interval dan ordinal, maka abaikan alat pengujian asosiatif untuk skala data nominal, yaitu: Phi, Kontingensi, Cramer, Uncertainty, dll. Jadi kita fokus pada alat uji skala interval/rasio dan ordinal.
Uji Korelasi Data Kuantitatif
Mengapa saya katakan berskala interval/rasio dan ordinal? Sebab untuk no. 1, nilai IQ berbentuk angka dari 0 sd tak terhingga (biasanya maksimal 100 sd 150) sehingga berskala interval. Nilai Ujian berkisar antara 0 sd 100 maka berskala rasio. Sedangkan untuk no 2 adalah kategorik yang bertingkat, di mana Baik lebih tinggi derajatnya dari pada Cukup, dan Cukup lebih tinggi dari pada Kurang. Maka skalanya adalah ordinal.
Langsung kita masuk pada penelitian No. 1.
Jenis Uji Korelasi Pearson Product Moment
Karena skala datanya interval dan rasio, maka uji asosiatif yang tepat digunakan adalah uji pearson, spearman dan kendall tau. Manakah dari ketiganya yang tepat?
Jawabannya:
Pilihan terbaik adalah uji pearson. Tetapi jenis uji korelasi ini memiliki beberapa persyaratan atau yang disebut asumsi. Dari beberapa asumsi, yang terpenting adalah normalitas. Apabila data berdistribusi normal, maka gunakan uji pearson. Bagaimana untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak? Lakukan uji normalitas. Apabila terbukti berdistribusi normal dan memenuhi asumsi lainnya (linearitas dan homoskedastisitas) maka gunakan uji pearson. Selanjutnya pelajari lebih lanjut tentang uji pearson.
Jenis Uji Korelasi Spearman Rho
Apabila tidak berdistribusi normal dan/atau asumsi lain lain tidak terpenuhi, maka apa pilihannya? Jawabannya adalah spearman rho. Tetapi jenis uji korelasi ini memiliki syarat yaitu sumber data harus berasal dari subjek yang berbeda. Misal pada soal no. 2 di atas, di mana Nilai Ujian Siswa kelas A antara Guru I dan Guru II berasal dari subjek yang berbeda. Subjeknya yaitu guru, di mana guru yang memberi nilai ada 2, yaitu guru I dan guru II. Selanjutnya pelajari lebih lanjut tentang uji spearman rho.
Jenis Uji Korelasi Kendall Tau
Apabila sumber data berasal dari subjek yang sama atau berpasangan, maka apa pilihannya?
Pilihannya adalah uji Kendall Tau. Perhatikan pada soal No. 1, di mana nilai IQ dan Nilai Ujian adalah variabel yang berasal dari subjek yang sama, yaitu siswa yang sama. Jadi setiap siswa, memiliki IQ dan Nilai Ujian. Sumber data yang sama tersebut mengindasikan bahwa pengujian dengan spearman rho tidaklah tepat. Jenis uji korelasi yang tepat adalah uji Kendall Tau.
Apakah boleh pada sumber data yang sama kita gunakan uji spearman?
Jawabannya boleh. Sebab uji kendall tau adalah turunan dari uji pearson. Bedanya dengan jenis uji korelasi pearson adalah: Kalau uji pearson langsung menilai keeratan korelasi dan besarnya perbedaan arah antara 2 variabel pada nilai asli. Nilai asli yang dimaksud adalah bila sebuah sampel mendapatkan nilai 80, maka nilai 80 itulah yang digunakan. Hal ini sama dengan uji pearson, tetapi yang dinilai bukanlah nilai asli, melainkan peringkatnya. Misal yang mendapatkan nilai 80 adalah peringkat ketiga, maka nilai peringkat 3 itulah yang diuji. Sistem pemberian peringkat menggunakan sistem natural order. Untuk lebih jelasnya pelajarai tentang uji spearman rho.
Korelasi Data Ordinal
Apabila data bukanlah data interval/rasio seperti no. 1 dan 2, melainkan skala ordinal seperti no. 3 di atas, maka uji apa yang tepat?
Pilihannya adalah uji gamma, somer’s, kendall tau b, kendall tau c.
Mana yang paling tepat di antara keempat pilihan itu?
Jawabannya:
Jenis Uji Korelasi Somer’s D
Apakah ada variabel yang mempengaruhi dan dipengaruhi? misal judul: hubungan tingkat pengetahuan dengan tingkat kesehatan, di mana pengetahuan mempengaruhi kesehatan, maka uji yang tepat adalah uji somer’s d.
Mengapa uji somer’s d? sebab uji korelasi ini adalah yang terbaik dengan alasan uji ini dalam rumusnya memperhatikan arah hubungan atau tidak dan banyaknya ties. Jadi dalam rumus somer’s ada tiga macam rumus: Simetris (tidak ada arah), directional (ada arah) variabel pertama mempengaruhi variabel kedua dan directional (ada arah) variabel kedua mempengaruhi variabel pertama. Selanjutnya pelajari lebih lanjut tentang uji somer’s d.
Jenis Uji Korelasi Kendall Tau B dan C
Apabila tidak ada arah atau simetris, apakah boleh memilih uji yang lain? Jawabannya boleh. Uji Apa?
Banyakkah Ties atau tidak? (Ties adalah banyaknya sampel dengan peringkat yang sama).
Kalau banyak, gunakan uji kendall tau b dan kendall tau c.
Kendall Tau B
Mana yang terbaik antara 2 jenis uji kendall tau ini?
Apakah tabel kontingensi atau tabel silang yang dibuat berbentuk square (Square artinya jumlah baris dan kolom sama, misal pengetahuan sebagai baris ada 3 kategori dan pemahaman juga ada 3 kategori)? Kalau benar square, gunakan uji kendall tau b.
Kendall Tau C
Apabila tidak square, misal baris 4 kategori dan kolom 5 kategori? maka gunakanlah uji kendall tau c.
Jenis Uji Korelasi Gamma
Jika Ties sedikit, uji apa?
Gunakanlah uji Gamma. Selanjutnya pelajari lebih lanjut tentang uji Gamma.
Apakah boleh menggunakan uji gamma, kendall tau a atau b pada data yang ada arahnya? jawabannya ya boleh.
Kesimpulan Uji Korelasi Ordinal
Jadi di antara 4 uji (somer’s, gamma, kendall tau b dan kendall tau c) silahkan anda pilih sebab tidak ada larangan yang pasti. Para pakar tidak menganjurkan benar untuk memilih mana yang terbaik.
Demikian semoga bermanfaat.
By Anwar Hidayat
terima kasih. saya save dulu.
Terimakasih ka… saya ingin bertanya ka… kalau data yg saya olah dari Objek yg sama..kemudian data hanya 5. data Ahasilnya persentase sedangkan data B hasilnya adalah skor,dimana skor ini dapat di inteprestasikan dengan kategori. saya menggunakan uji korelasi apa ya ka?
misalkan data A merupakan data dari 0% – tak terhingga%. data B menggunakan data berupa skor padapengolahan data , dimana skor tersebut akan diinteperestasikan kedalam kategori, kategori tersebut memiliki kategori
0 – 20 = sangat rendah
21-40 = randah
41 – 60 = sedang
61-80 = tinggi
81-100 = sangat tinggi.
mohon ka bantuannya
Gunakan uji korelasi untuk skala data terendah. Data anda data A adalah skala interval, sedangkan data B skala ordinal. Maka gunakan uji spearman atau kendall tau.
Mas saya mau tanya. Judul saya Hubungan Tingkat Pengetahuan tentang diit dan aktivitas fisik dengan kadar gula darah pasien DM. Semua variabel berskala ordinal. Tingkat Pengetahuan (Cukup baik, baik), Aktivitas (Ringan, Sedang, Berat), Kadar Gula Darah (Tinggi, normal). Data berdistribusi tidak normal. Saya menggunakan uji spearman rho. Apakah sudah benar? Mohon bantuannya. Terimakasih.
Data anda itu data ordinal semuanya, jadi tidak perlu uji normalitas. Langsung saja gunakan uji non parametris, dimana salah satunya adalah uji spearman rho.
Kak, mau tanya. Apalagi syarat uji kendall tau selain data berskala ordinal-ordinal ? Yang saya baca dibuku kalau spearman sampel nya kecil yaitu < 30 orang. Lalu bagaimana dg kendall? Thanks
Tidak jauh beda dengan spearman, hanya saja spearman lebih diperuntukkan bagi data dari sumber yang berbeda. Sedangkan kendall tau dari sumber data yang sama.
salam pak, saya sudah banyak baca blog bapak
ijinkan saya memastikan uji saya
ijin bertanya data saya yaitu skala apa ya pak?
variaber bebas kadar debu (>NAB dan < NAB) (ada standar baku)
variabel terikat KVP (Retriksi, obstruksi, Mixed, normal) (ada standar baku)
variabel terikat kebugaran jasmani (prima, baik sekali, baik, sedang, kurang, kurang sekali dan buruk)(ada standar baku)
pengambilan data mengunakan instrumen alat ukur
jumlah sampel 30 dengan metode total sampling yaitu responden sama
1 responden saya ukur 3 variabel diatas
saya ingin melihat hubungan, apabila berhubungan ingin melihat pengaruhnya
apakah bisa pakai uji spearman tp jumlah kategorinya beda2?
banyak yang menyarankan chi square tp tidak berhubungan, pas pakai t kendall berhubungan, dan spearman juga berhubungan
bolehkah saya minta masukannya pak?
Uji Chi Square itu digunakan sebagai uji komparatif pada data berskal nominal. Sedangkan kalau melihat data anda, itu adalah data bertingkat kualitatif atau disebut ordinal. Sedangkan bentuk hipotesisnya adalah HUBUNGAN atau asosiatif bukan komparatif. Jadi sebaiknya gunakan uji asosiatif untuk data ordinal, yaitu spearman, kendall tau, gamma atau somer’s d.
Saya mau bertanya. Apakah data nominal bisa menggunakan uji korelasi spearman? Soalnya data saya itu normal tetapi ketika uji linieritas tidak ada hubungannya. Apakah uji korelasi spearman bisa menggunakan data nominal atai hanya boleh data ordinal. Terimakasih
Seharusnya jika data nominal tidak bisa dan tidak perlu dilakukan uji normalitas. Uji normalitas hanya untuk data kuantitatif yaitu data interval atau rasio. Sedangkan untuk uji spearman itu dapat digunakan untuk uji korelasi pada data ordinal, interval atau rasio.
mas saya mau bartanya
judul skripsi saya hubungan komunikasi bidan dengan tingkat kepuasan ibu hamil
skala ukur ordinal
sampel ditentuin dari jumlah rata2
untuk ujia bivariat nya harus menggunakan apa ya mas ?
terimakasih
Anda sudah tepat membaca artikel ini. Intinya: Jika bentuk hipotesisnya adalah asosiatif dengan 2 variabel ordinal, maka anda bisa gunakan salah satu dari uji statistik yang dibahas dalam artikel ini.