Video: Dua Cara menghitung Koefisien Korelasi dengan Ms Excel 2025
Koefisien korelasi Spearman, r S , adalah tes non-parametrik paling awal berdasarkan peringkat. Untuk sampel individu masing-masing diukur pada dua variabel di Excel, idenya adalah untuk memberi peringkat setiap skor dalam variabelnya sendiri. Kemudian, untuk masing-masing individu kurangi satu peringkat dari yang lain. Jika korelasi sempurna (dalam arah positif), semua perbedaannya adalah nol.
Gambar di bawah menunjukkan sebuah contoh. Seorang psikolog industri menilai kegairahan 20 karyawan Fardrate Timepiece Corporation. Skala berkisar dari 1 (paling tidak ramah) sampai 100 (paling mudah bergaul). Setiap karyawan FarDrate juga menilai kepuasan kerjanya pada skala 1 (kepuasan minimal) sampai 80 (kepuasan paling). Hipotesis nol adalah bahwa keramahan tidak berkorelasi dengan kepuasan kerja. Hipotesis alternatifnya adalah kedua variabel tersebut berkorelasi.
Data ada di kolom B dan C, dan barisan berada di kolom E dan F. Perbedaan antara masing-masing pasangan barisan ada pada kolom G.
Rumusnya adalah
di mana d adalah selisih sela. Seperti halnya dengan koefisien korelasi biasa, jika hipotesis nol benar, nilai r S seharusnya sekitar nol.
Untuk menghitung rangking di kolom E, ketik
= RANK. AVG (B2, $ B $ 2: $ B $ 21, 1)
ke E2 dan autofilled. Untuk barisan di kolom E, ketik
= RANK. AVG (C2, $ C $ 2: $ C $ 21, 1)
ke F2 dan autofilled.
Anda tidak perlu mengetikkan formula Excel yang rumit ke dalam sel J4 untuk menghitung koefisien korelasi. Mengapa? Karena Excel dan statistik matematika tim untuk kejutan membengkak: Yang harus Anda lakukan adalah mengetik
= KOROR (E2: E21, F2: F21)
ke J4. Itu saja yang ada untuk itu. Menggunakan
KORREL
pada barisan memberikan jawaban yang sama seperti rumus di atas. (Jadi tidak perlu menghitung perbedaan peringkat interpair di kolom G.)
Hitung
N adalah jumlah pasangan, dan tesnya memiliki N-2 derajat kebebasan.
Anda dapat menentukan
Number_of_pairs
sebagai nama untuk nilai di sel I2. Jadi ketik
= J4 * SQRT (Number_of_Pairs-2) / SQRT (1-J4 ^ 2)
ke J6 dan
= T. DIST. 2T (J6, Number_of_Pairs-2)
ke J7. Anda bisa menggunakan fungsi distribusi two-tailed t jika Anda tidak mengetahui arah korelasi terlebih dahulu. Dan sekali lagi, nilai p yang rendah memberitahu Anda untuk menolak hipotesis nol.
