Dalam analisis statistik, korelasi korelasi (correlation coefficient) adalah suatu nilai yang menunjukkan arah dan kekuatan hubungan linier antara dua variabel. Namun, menghitung nilainya sendiri tidak mudah, sehingga kita biasanya menggunakan teknologi untuk melakukan perhitungan.
Dalam artikel ini, kita akan memahami apa yang korelasi korelasi katakan tentang scatter plot (grafik titik-titik). Dalam sintetisnya, korelasi korelasi mengukur seberapa kuat hubungan linier antara dua variabel, dengan nilai yang berada di antara -1 dan 1.
Mengapa Nilai Korelasi Selalu Berada di Antara -1 dan 1?
Sebuah pertanyaan logis yang diajukan oleh Shreyes M. Untuk menjawabnya, kita perlu memahami bahwa korelasi korelasi adalah suatu nilai yang menunjukkan arah dan kekuatan hubungan linier antara dua variabel. Karena itulah, nilai korelasi harus berada di antara -1 dan 1.
Mengapa R = 0 Tidak Berarti Tidak Ada Hubungan Antara Variabel?
Sementara itu, WeideVR menanyakan, "Jika r = 0, maka tidak ada hubungan antara variabel?" Jawaban yang tepat adalah bahwa nilai korelasi sebenarnya hanya menunjukkan adanya hubungan linier antara dua variabel. Jika r = 0, maka tidak ada hubungan linier, tetapi masih mungkin ada hubungan non-linier.
Apakah Dapat Mengestimasi Korelasi dengan Melihat Scatter Plot?
Jake Kroesen menanyakan apakah dapat mengestimasi korelasi dengan melihat scatter plot. Jawaban yang tepat adalah bahwa tidak dapat, karena perhitungan korelasi memerlukan analisis matematis yang kompleks.
Apakah Menghitung Korelasi Sama-sama Kompleks dengan Menghitung Data Point yang Banyak?
Dalam beberapa kasus, orang-orang menanyakan apakah menghitung korelasi sama-sama kompleks dengan menghitung data point yang banyak. Jawaban yang tepat adalah bahwa tidak, karena definisi korelasi sendiri mudah dipahami.
Apa Saja Spearman's Correlation Coefficient?
Spearman's correlation coefficient adalah suatu nilai yang menunjukkan hubungan antara dua variabel yang tidak memiliki distribusi normal. Nilai ini digunakan dalam analisis non-parametrik.
Kritik Terhadap Korelasi Korelasi
Eric Bandera membagikan kritiknya terhadap korelasi korelasi, bahwa nilai ini dapat dipengaruhi oleh distribusi dan penyebaran data point, serta deviasi dari rata-rata variabel. Oleh karena itu, sangat penting untuk memahami konteks data dan menginterpretasikan korelasi korelasi bersama-sama dengan ukuran statistik lainnya dan representasi grafis.
Apakah Korelasi Dapat Digunakan dalam Masing-Masing Fitur?
Pertanyaan akhir yang diajukan adalah apakah korelasi dapat digunakan dalam masing-masing fitur. Jawaban yang tepat adalah bahwa tidak, karena korelasi hanya dapat digunakan untuk dua fitur, bukan untuk clustering fitur.
Dalam kesimpulan, korelasi korelasi adalah suatu nilai yang menunjukkan arah dan kekuatan hubungan linier antara dua variabel. Nilai ini dipengaruhi oleh distribusi dan penyebaran data point, serta deviasi dari rata-rata variabel. Oleh karena itu, sangat penting untuk memahami konteks data dan menginterpretasikan korelasi korelasi bersama-sama dengan ukuran statistik lainnya dan representasi grafis.