Berikut adalah tabel yang merinci perbedaan antara R kuadrat (R²) dan korelasi, yang mencakup berbagai aspek seperti definisi, tujuan, interpretasi, rentang nilai, penggunaan, dan contoh. Tabel ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kedua konsep ini dalam konteks analisis statistik.
| Aspek | R Kuadrat (R²) | Korelasi |
| Definisi | – R kuadrat (R²) adalah ukuran statistik yang menunjukkan proporsi varians dalam variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen dalam model regresi. – R² digunakan untuk menilai seberapa baik model regresi cocok dengan data. |
– Korelasi adalah ukuran statistik yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linear antara dua variabel. – Korelasi dapat diukur dengan koefisien korelasi Pearson (r) atau metode lainnya. |
| Tujuan | – Tujuan utama R² adalah untuk mengevaluasi seberapa baik model regresi menjelaskan variasi dalam data. – R² membantu dalam menentukan kualitas model dan seberapa baik prediksi yang dihasilkan. |
– Tujuan utama korelasi adalah untuk mengukur dan menggambarkan hubungan antara dua variabel. – Korelasi membantu dalam memahami apakah perubahan pada satu variabel berhubungan dengan perubahan pada variabel lainnya. |
| Interpretasi | – R² berkisar antara 0 hingga 1, di mana 0 menunjukkan bahwa model tidak menjelaskan varians sama sekali, dan 1 menunjukkan bahwa model menjelaskan semua varians dalam data. – Semakin tinggi nilai R², semakin baik model dalam menjelaskan data. |
– Koefisien korelasi (r) berkisar antara -1 hingga 1. – Nilai r = 1 menunjukkan hubungan positif sempurna, r = -1 menunjukkan hubungan negatif sempurna, dan r = 0 menunjukkan tidak ada hubungan linear. |
| Rentang Nilai | – R² memiliki rentang nilai dari 0 hingga 1. – Nilai R² yang lebih tinggi menunjukkan model yang lebih baik dalam menjelaskan varians. |
– Korelasi memiliki rentang nilai dari -1 hingga 1. – Nilai mendekati 1 atau -1 menunjukkan hubungan yang kuat, sedangkan nilai mendekati 0 menunjukkan hubungan yang lemah. |
| Penggunaan | – R² digunakan dalam analisis regresi untuk menilai kecocokan model dan efektivitas prediksi. – R² sering digunakan dalam konteks regresi linier, regresi berganda, dan analisis varians. |
– Korelasi digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel dan sering digunakan dalam analisis eksploratif. – Korelasi dapat digunakan dalam berbagai konteks, termasuk penelitian sosial, ekonomi, dan kesehatan. |
| Contoh | – Contoh R²: Jika R² dari model regresi adalah 0,85, ini berarti 85% varians dalam variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen dalam model. – R² yang tinggi menunjukkan bahwa model regresi cocok dengan data. |
– Contoh korelasi: Jika koefisien korelasi antara jam belajar dan nilai ujian adalah 0,75, ini menunjukkan hubungan positif yang kuat, di mana semakin banyak jam belajar, semakin tinggi nilai ujian. – Korelasi ini tidak menunjukkan sebab akibat, hanya hubungan. |
Tabel di atas memberikan gambaran yang jelas dan terperinci mengenai perbedaan antara R kuadrat (R²) dan korelasi. Memahami perbedaan ini penting dalam konteks analisis statistik, karena kedua konsep ini memiliki karakteristik, tujuan, dan interpretasi yang berbeda. R² berfokus pada seberapa baik model regresi menjelaskan varians dalam data, sementara korelasi berfokus pada kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Keduanya memiliki peran penting dalam analisis data dan pengambilan keputusan berbasis data.