Regresi dan korelasi adalah dua metode statistik umum yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel. Meskipun dua metode ini mengukur hubungan, keduanya melakukannya dengan cara yang berbeda. Dalam artikel ini kita akan membahas perbedaan korelasi dan regresi
Korelasi
Korelasi mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Metode ini dilakukan dengan cara menghitung koefisien korelasi, yang dapat berkisar dari -1 hingga 1. Koefisien korelasi -1 menunjukkan hubungan negatif yang sempurna, koefisien korelasi 0 menunjukkan tidak adanya hubungan, dan koefisien korelasi 1 menunjukkan hubungan positif yang sempurna.
Misalnya, jika kita ingin melihat apakah ada hubungan antara jumlah jam belajar seorang siswa dan IPK mereka, kita dapat mengumpulkan data jumlah jam belajar setiap siswa dan IPK mereka, lalu menghitung koefisien korelasi.
Jika koefisien korelasi positif, itu berarti ada hubungan positif antara kedua variabel. Dalam kata lain, siswa yang belajar lebih banyak cenderung memiliki IPK yang lebih tinggi. Sebaliknya, jika koefisien korelasi negatif, itu berarti ada hubungan negatif antara kedua variabel. Dalam kata lain, siswa yang belajar lebih banyak cenderung memiliki IPK yang lebih rendah.
Regresi
Regresi adalah teknik statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai suatu variabel dari nilai variabel lain. Metode ini dilakukan dengan cara mencocokkan garis atau kurva pada titik data. Garis atau kurva disebut garis regresi, dan ini mewakili penyesuaian terbaik untuk data.
Misalnya, jika kita ingin memprediksi IPK siswa dari jumlah jam belajar mereka, kita dapat menggunakan regresi untuk memasangkan garis pada titik data. Garis regresi akan mewakili cara terbaik untuk memprediksi IPK siswa dari jumlah jam belajar mereka. Dalam regresi, kita tidak terbatas pada dua variabel saja. Kita juga bisa memprediksi nilai IPK tidak hanya dari jumlah jam belajar saja, tetapi juga dari variabel lain seperti tingkat mahasiswa, jenis kelamin, dan variabel-variabel lainnya.
Perbedaan antara Korelasi dan Regresi
Perbedaan utama antara korelasi dan regresi adalah bahwa korelasi hanya mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel, sementara regresi dapat digunakan untuk memprediksi nilai suatu variabel dari satu atau lebih variabel.
Perbedaan lain antara korelasi dan regresi adalah bahwa korelasi adalah ukuran asosiasi, sementara regresi adalah ukuran kausalitas (atau lebih tepatnya, mengasumsikan kausalitas). Ini berarti bahwa korelasi hanya dapat memberi tahu Anda jika dua variabel saling terkait, tetapi tidak dapat memberi tahu Anda jika satu variabel menyebabkan variabel lain.
Misalnya, jika kita menemukan korelasi antara penjualan es krim dan tingkat kejahatan, itu tidak berarti bahwa es krim menyebabkan kejahatan atau sebaliknya. Bisa jadi kedua variabel dipengaruhi oleh variabel ketiga, seperti suhu. Namun, jika kita menemukan persamaan regresi antara penjualan es krim dan tingkat kejahatan, itu berarti bahwa kita dapat memprediksi tingkat kejahatan berdasarkan penjualan es krim, dengan mengasumsikan bahwa ada hubungan sebab-akibat antara keduanya.
Berikut adalah perbedaan utama antara korelasi dan regresi:
| Fitur | Korelasi | Regresi |
|---|---|---|
| Definisi | Ukuran statistik yang menggambarkan kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel | Metode statistik yang memperkirakan hubungan antara satu variabel (variabel tergantung) dan satu atau lebih variabel (variabel independen) |
| Hubungan antara variabel | Variabel terkait, tetapi tidak harus saling menyebabkan | Variabel independen diasumsikan menyebabkan perubahan pada variabel tergantung |
| Arah hubungan | Bisa positif atau negatif | Bisa positif, negatif, atau kurvilinear |
| Kekuatan hubungan | Diukur dengan koefisien korelasi | Diukur dengan koefisien determinasi |
| Penggunaan | Untuk menjelaskan hubungan antara dua variabel | Untuk memprediksi nilai suatu variabel dari nilai variabel lain |
| Jumlah variabel | 2 | 2 atau lebih (1 variabel tergantung dan 1 atau lebih variabel independen) |
| Asumsi linearitas | Mengasumsikan hubungan linear | Dapat memodelkan hubungan linear atau non-linear |
| Variabel tergantung dan independen | Tidak ada perbedaan | Variabel tergantung (y) dan variabel independen (x) |
| Output | Koefisien korelasi (r) | Persamaan garis regresi (y = a + bx) |
Kapan Menggunakan Korelasi dan Regresi
Korelasi dan regresi keduanya adalah alat yang berguna untuk analisis data, tetapi digunakan dalam situasi yang berbeda. Korelasi adalah alat yang baik untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel, sedangkan regresi adalah alat yang baik untuk memprediksi nilai suatu variabel dari nilai variabel lain.
Berikut adalah beberapa contoh kapan kamu mungkin menggunakan korelasi dan regresi:
- Korelasi
- Kamu ingin tahu apakah ada hubungan antara dua variabel, seperti jumlah jam belajar seorang siswa dan IPK mereka.
- Regresi
- Kamu ingin memprediksi nilai suatu variabel dari nilai variabel lain, seperti memprediksi IPK siswa dari jumlah jam belajar mereka, jurusan dan jenis kelamin.
- Kamu ingin mengontrol efek dari variabel lain, seperti memprediksi IPK siswa dari jumlah jam belajar mereka sambil mengontrol nilai UTBK mereka.
✌️✌️✌️