Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Korelasi & Regresi Linier Sederhana, Sabrina Azahra B 221071302 -…
Korelasi & Regresi Linier Sederhana
KORELASI
Tujuan:
Mengukur adanya / derajat / kuatnya / arah hubungan antara dua variabel numerik
Contoh:
Apakah ada hubungan antara berat badan bayi saat lahir dengan lingkar lengan atas bayi (LILA)?
Rumus menghitung besar dan arah nilai r
Koefisien Korelasi Pearson
Standar error nilai r
Uji Statistik nilai r
SCATTER PLOT
untuk melihat secara visual hubungan 2 variabel-
Derajat keeratan (kuat-lemah)hubungan dilihat dari tebaran datanya
Makin rapat =
makin kuat hubungan
Makin lebar = makin lemah hubungan
Nama lain: diagram tebar/pencar
Grafik yang menunjukkan titik-titik perpotongan nilai data dari dua variabel (X dan Y)
Variabel independen (X) garis horisontal
Variabel dependen (Y) garis vertikal
REGRESI LINIER
Suatu
model matematis
yang dapat digunakan untuk mengetahui bentuk hubungan antara dua atau lebih variabel
Tujuan:
Membuat perkiraan (prediksi) nilai suatu variabel (var.dependen) melalui variabel yang lain (var.indepen)
Mencari garis terbaik regresi linier: Metoda Least Square (Persamaan garis dibuat sedemikian rupa sehingga jumlah kuadrat dari selisih nilai observasi dengan nilai pada garis adalah minimum)
Koefisien Determinasi
Berguna untuk mengetahui seberapa besar variasi variabel dependen (Y) dapat dijelaskan oleh variabel independen (X)
Seberapa jauh variabel independen (X) dapat memprediksi variabel dependen (Y)
Besarnya nilai R square antara 0 s/d 1 atau 0%-100%
Makin besar R square maka makin baik / makin tepat var. independen memprediksi var.dependen
Sabrina Azahra
B
221071302
