Perbedaan Antara Korelasi dan Regresi
Korelasi dan Regresi adalah dua analisis berdasarkan distribusi multivariat. Distribusi multivariat digambarkan sebagai distribusi beberapa variabel.
Korelasi digambarkan sebagai analisis yang memungkinkan kita mengetahui hubungan atau tidak adanya hubungan antara dua variabel 'x' dan 'y'.
Di sisi lain, analisis Regresi, memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui, dengan asumsi bahwa hubungan matematis rata-rata antara dua variabel atau lebih.
Perbedaan antara korelasi dan regresi adalah salah satu pertanyaan umum dalam wawancara. Selain itu, banyak orang mengalami ambiguitas dalam memahami keduanya. Jadi, baca artikel ini sepenuhnya untuk memiliki pemahaman yang jelas tentang keduanya.
Tabel Perbandingan
Definisi Korelasi
Istilah korelasi merupakan gabungan dari dua kata 'Co' (bersama) dan relasi (hubungan) antara dua besaran. Korelasi adalah ketika, pada saat mempelajari dua variabel, diamati bahwa perubahan satuan dalam satu variabel dibalas oleh perubahan yang setara pada variabel lain, yaitu langsung atau tidak langsung. Atau variabel dikatakan tidak berkorelasi ketika pergerakan dalam satu variabel tidak sama dengan pergerakan dalam variabel lain dalam arah tertentu. Ini adalah teknik statistik yang mewakili kekuatan hubungan antara pasangan variabel.
Korelasi bisa positif atau negatif. Ketika dua variabel bergerak ke arah yang sama, yaitu peningkatan satu variabel akan mengakibatkan peningkatan yang sesuai pada variabel lain dan sebaliknya, maka variabel tersebut dianggap berkorelasi positif. Misalnya: keuntungan dan investasi.
Sebaliknya, ketika dua variabel bergerak ke arah yang berbeda, sedemikian rupa sehingga peningkatan satu variabel akan mengakibatkan penurunan variabel lain dan sebaliknya, situasi ini dikenal sebagai korelasi negatif. Misalnya: Harga dan permintaan suatu produk.
Ukuran korelasi diberikan sebagai berikut:
- Koefisien korelasi Produk-momen Karl Pearson
- Koefisien korelasi peringkat Spearman
- Diagram sebar
- Koefisien deviasi bersamaan
Definisi Regresi
Teknik statistik untuk memperkirakan perubahan variabel dependen metrik karena perubahan satu atau lebih variabel independen, berdasarkan hubungan matematis rata-rata antara dua variabel atau lebih dikenal sebagai regresi.
Ini memainkan peran penting dalam banyak aktivitas manusia, karena merupakan alat yang kuat dan fleksibel yang digunakan untuk meramalkan peristiwa masa lalu, sekarang atau masa depan berdasarkan peristiwa masa lalu atau sekarang. Misalnya: Berdasarkan catatan masa lalu, laba masa depan bisnis dapat diperkirakan.
Dalam regresi linier sederhana terdapat dua variabel x dan y, dimana y bergantung pada x atau katakanlah dipengaruhi oleh x. Di sini y disebut sebagai variabel dependen, atau kriteria dan x adalah variabel independen atau prediktor. Garis regresi y pada x dinyatakan sebagai berikut:
y = a + bx
dimana, a = konstan,
b = koefisien regresi,
Dalam persamaan ini, a dan b adalah dua parameter regresi.
Perbedaan Utama Antara Korelasi dan Regresi
Poin-poin yang diberikan di bawah ini, menjelaskan perbedaan antara korelasi dan regresi secara rinci:
1. Ukuran statistik yang menentukan hubungan atau asosiasi dua kuantitas dikenal sebagai Korelasi. Regresi menggambarkan bagaimana variabel independen secara numerik terkait dengan variabel dependen.
2. Korelasi digunakan untuk merepresentasikan hubungan linier antara dua variabel. Sebaliknya, regresi digunakan agar sesuai dengan garis terbaik dan memperkirakan satu variabel berdasarkan variabel lain.
3. Dalam korelasi, tidak ada perbedaan antara variabel dependen dan independen yaitu korelasi antara x dan y mirip dengan y dan x. Sebaliknya, regresi y pada x berbeda dengan x pada y.
4. Korelasi menunjukkan kekuatan hubungan antar variabel. Berlawanan dengan, regresi mencerminkan dampak perubahan unit dalam variabel independen terhadap variabel dependen.
5. Korelasi bertujuan untuk menemukan nilai numerik yang menyatakan hubungan antar variabel. Tidak seperti regresi yang tujuannya adalah untuk memprediksi nilai variabel acak berdasarkan nilai variabel tetap.
