Korelasi adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Biasanya dinyatakan sebagai nilai antara -1 dan 1, di mana -1 menunjukkan hubungan negatif yang kuat, 0 menunjukkan tidak ada hubungan, dan 1 menunjukkan hubungan positif yang kuat. Korelasi digunakan untuk menentukan apakah ada hubungan antara dua variabel, tetapi tidak menunjukkan sifat hubungan atau apakah satu variabel menyebabkan yang lain.

Regresi, di sisi lain, adalah teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Ini melibatkan pemasangan garis (atau kurva) ke data yang paling mewakili hubungan antara variabel. Persamaan garis (atau kurva) digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen. Regresi juga dapat digunakan untuk menentukan kekuatan dan arah hubungan antar variabel.

Satu perbedaan utama antara korelasi dan regresi adalah bahwa korelasi hanya mengukur hubungan antara dua variabel, sedangkan regresi dapat digunakan untuk memodelkan hubungan antara banyak variabel. Selain itu, regresi dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen, sedangkan korelasi tidak dapat digunakan untuk tujuan ini.

Perbedaan lain antara korelasi dan regresi adalah bahwa regresi melibatkan penyesuaian garis (atau kurva) ke data, sedangkan korelasi tidak melibatkan penyesuaian model ke data. Sebaliknya, korelasi didasarkan pada perhitungan statistik yang digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan antar variabel.

Secara keseluruhan, korelasi dan regresi adalah teknik statistik yang berguna yang digunakan untuk menguji hubungan antar variabel, tetapi keduanya digunakan untuk tujuan yang berbeda dan melibatkan pendekatan yang berbeda.

Contoh 

Misalkan Anda adalah seorang peneliti yang mempelajari hubungan antara kebiasaan belajar siswa dan nilai mereka. Anda mengumpulkan data tentang jumlah jam per minggu yang dihabiskan sekelompok siswa untuk belajar, serta nilai mereka dalam serangkaian ujian. Anda dapat menggunakan data ini untuk memeriksa hubungan antara kebiasaan belajar dan nilai dengan dua cara berbeda: dengan menghitung korelasi antara kedua variabel, dan dengan menyesuaikan model regresi pada data.

Untuk menghitung korelasi antara kebiasaan belajar dan nilai, pertama-tama Anda akan mengatur data ke dalam tabel atau sebar, dengan jumlah jam belajar pada sumbu x dan nilai pada sumbu y. Anda kemudian akan menggunakan perhitungan statistik untuk menentukan kekuatan dan arah hubungan antara kedua variabel tersebut. Misalnya, jika Anda menemukan bahwa siswa yang belajar lebih banyak cenderung memiliki nilai yang lebih tinggi, Anda dapat menyimpulkan bahwa terdapat korelasi positif antara kebiasaan belajar dan nilai. Di sisi lain, jika Anda menemukan bahwa siswa yang belajar lebih banyak cenderung memiliki nilai yang lebih rendah, Anda dapat menyimpulkan bahwa terdapat korelasi negatif antara kedua variabel tersebut.

Untuk menyesuaikan model regresi dengan data, Anda akan menggunakan teknik statistik untuk menyesuaikan garis (atau kurva) dengan data yang paling mewakili hubungan antara kebiasaan belajar dan nilai. Persamaan garis (atau kurva) ini kemudian akan digunakan untuk memprediksi nilai siswa berdasarkan kebiasaan belajar mereka. Misalnya, jika persamaan regresinya adalah “nilai = 50 + 2*jam belajar”, Anda dapat menggunakan persamaan ini untuk memprediksi nilai siswa yang belajar 10 jam per minggu, atau untuk membandingkan nilai prediksi dari dua siswa dengan jumlah jam belajar yang berbeda. 

Singkatnya, korelasi adalah ukuran kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel, sedangkan regresi adalah teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan dan memprediksi hubungan antar variabel. Dalam contoh ini, Anda dapat menggunakan kedua teknik tersebut untuk memeriksa hubungan antara kebiasaan belajar dan nilai, tetapi keduanya akan memberikan wawasan yang berbeda ke dalam data.