Pengertian Regresi dan Korelasi

LancangKuning.com - Ditahun 1886 regresi dikenalkan oleh Sir Francis Galton. Sir Francis Galton menemukan orang yang mempunyai tubuh yang tinggi dan anaknya juga mempunyai tubuh yang tinggi, dan juga orang yang mempunyai tubuh rendah maka anaknya juga mempunyai tubuh yang rendah. Kemudian Galton juga meneliti tinggi anak lebih cenderung bergerak dirata-rata secara populasi semuanya.

Dan juga untuk anak anak yang ketinggian dan mempunyai orang tua yang lebih rendah biasanya cendrung mengikuti rata-rata populasi. Itu sudah termasuk dalam hokum gultom regresi universal dimana galton menyebutkan bahwa regresi mediokritas.Galton yang dibantu bersama temannya Karl Pearson untuk mengumpulkan data yang lebih kuat dan mendapatkan seribu data keluarga beserta tinggi rata ratanya.

Dia menyimpulkan bahwa rata-rata tinggi anak laki-laki mempuyai ayah bertubuh pendek lebih besar kemungkinan dia lebih tinggi dari pada ayahnya, jadi menurut galton itu semua adalah penurunan populasi kearah sedang.Menganalisa regresi adalah sebagai dasar mengenai keturunan dengan nilai variable dependen atau biasa di sebut dengan terikat satu sama lain dengan bermaksud untuk memprediksi rata-rata populasi yang berdasarkan variable yang mengetahui.

Baca juga : Tempat Wisata di Riau

Untuk mengevaluasi dan menjelaskan suatu hubungan variable dibutuhkan satu dan lebih variable independent.Hasil menganalisa regresi merupakan koefisien untuk masing-masing variable independent. Koefisien dapat diperoleh melalui variable dependen caranya adalah memprediksi nilai dependen dengan satu persamaan.

Koefisien regresi dapat dihitung bermaksud untuk mencari tujuan meminimumkan nilai yang penyimpangannya antara nilai variable actual dan nilai estimasi. Dan pengoptimalkan antara nilai variabel actual dan nilai estimasi berdasarkan data yang di terima. Analisis mempunyai teknik estimasi yang sering disebut sebagai pangkat kuadrat terkecil bisa.

Korelasi adalah suatu teknik menganalisa dalam suatu teknik untuk pengukuran hubungan dan biasa di sebut dengan measures of associations. Pengukuran asosiasi adalah untuk mengacu teknik dalam sekelompok statistic yang biasa menggunakan mengukur hubungan dua variable kekuatannya.

Ada beberapa teknik pengukuran asosiasi dari banyaknya cara yang digunakan teknik korelasi yang paling popular Korelasi Pearson Product Moment dan Korelasi Rank Spearman. Dan ada juga teknik korelasi lain contohnya Kendal, Chi-Square, Phi Coefficien, Godman-Kruskal, Shomer, dan Whilson.

Untuk pengukuran biasanya digunakan dengan nilai numerik supaya bisa mengetahui kekuatan hubungan variable. Variable asosiasi berpengaruh dengan variable yang lain. Apabila tidak berpengaruh maka variable asosiasi tersebut dengan independen.

Baca juga : Strategi Pemasaran Tiap Tahap Siklus Kehidupan Produk

Cara mengukur kekuatan hubungan kedua variable tersebut bermanfaat untuk skala-skala berikut, contohnya Pearshon data harus bersifat skala interval atau rasio, Sparman dan Kendal digunakan untuk skala ordinal, Chi Square digunakan dengan yang lebih nominal. Hubungan diukur antara jara 0 sampai 1 untuk menentukan kuat lemanya hubungan.

Korelasi memiliki pengujian dua arah kemungkinan hipotesis two tailed. Korelasi sejalan apabila koefisien ditemukan positif, dan apabila koefesien korelasi negatif, korelasi berarti tidak searah. Maksud dari korelasi adalah pengukuran yang berbentuk statistic dan asosiasi diantar dua variable.

Apabila koefisien ditemukan tidak sama nilai 0 maka mendapatkan tidak tergantungan terhadap kedua variable tersebut. Apabila koefisien ditemukan +1 berarti hubungannya di sebut korelasi sempurna dan positif. Apabila koefisien korelasi ditemukan -1 maka hubungannya sempurna dengan kemiringan negative.

Korelasi yang sempurna tidak memerlukan lagi untuk pengujian hipotesi, dikarenakan variable tersebut punya hubungan yang linear lebih sempurna. Contohnya variable A berpengaruh dengan variable B secara lebih sempurna. Apabila korelasi bernilai 0 maka tidak akan mendapatkan hubungan antara variable tersebut.

Baca juga : Tempat Wisata di Pekanbaru

Korelasi yang sebenarnya tergantung tidak dikenal dalam istilah variable bebas biasanya untuk penghitungan menggunakan symbol yang berbeda symbol pertama biasa digunakan huruf A dan symbol kedua digunakan dengan huruf B. contoh hubungan variable remunerasi untuk kepuasan bekerja maka variable A dan kepuasan bekerja bisa variable B.(Ade)