UJI HIPOTESIS KORELATIF

UJI HIPOTESIS KORELATIF

ROH HASTUTI P







Uji Pearson Product Moment

• Digunakan untuk uji variable numerik-
numerik berdistribusi normal

Uji Pearson Product Moment

Tabel r

Uji Pearson Product Moment

• Peneliti ingin mengetahui korelasi antara skor
depresi dengan skor ansietas

• Rumusan masalah
•“Apakah terdapat korelasi antara skor depresi
dengan skor ansietas ?”

• Hipotesis?

No Langkah Jawaban
1 Idenfikasi variabel dan skala
Variabel depresi (numerik) dan ansietas
pengukuran
2 Jenis hipotesis (numerik)
3 Kesimpulan
4 Analisis Korelatif

Korelatif numerik
 Bila paling tidak salah satu variabel normal

dan syarat linearitas terpenuhi  Korelasi
Pearson
 Bila kedua variabel tidak normal, lakukan
transformasi. Uji hipotesis yang digunakan
tergantung pada hasil transformasi
 Bila kedua variabel tidak normal dan syarat
linearitas terpenuhi  Korelasi spearman
 Bila syarat linearitas tidak terpenuhi, jangan
lakukan uji korelasi. Pertimbangkan untuk
menggunakan uji komparatif dengan terlebih
dahulu melakukan kategorisasi variabel

Langkah SPSS Uji Pearson Product Moment

• Import data pearson
• Uji Normalitas
• Uji asumsi linearitas
• Uji pearson

Out Put Uji Normalitas

• Pada uji Test of Normality baik skor ansietas maupun
depresi mempunyai nilai p>0,05 sehingga disimpulkan
dua kelompok data berdistribusi normal

Asumsi Linearitas

 Dapat diartikan sifat hubungan yang linear antar variabel, artinya
setiap perubahan yang terjadi pada satu variabel akan diikuti
perubahan dengan besaran yang sejajar pada variabel lainnya

 Asumsi linearitas dicek dengan cara membuat grafik scatter
atau test of linearity yaitu membandingkan nilai signifikansi
dengan 0,05

 Langkah membuat grafik scatterplot :
• GraphLegacy Dialogs scatter/Dot
• Pilih Simple Scatter Define
• Masukkan skor ansiaetas ke sumbu x
• Masukkan skor depresi ke sumbu y
• Klik OK

GraphLegacy Dialogs
Scatter/Dot

Pilih Simple Scatter Define

*Masukkan skor ansiaetas ke sumbu x
*Masukkan skor depresi ke sumbu y

*Klik OK

Output Asumsi Linearitas Grafik

Scatterplot

• Berdasarkan grafik scatter terlihat bahwa titik-titik plot data
membentuk garis lurus dari kiri bawah naik ke kanan atas, hal ini
menunjukkan adanya hubungan antara depresi dan ansietas
bersifat linear positif

• Dengan demikian uji korelasi pearson dapat dilakukan

Asumsi Linearitas dengan Test of
Linearity

• Analyze  Compare Means Means
• Masukkan variabel depresi ke kotak Dependent List
• Masukkan variabel ansietas ke kotak Independent

List
• Klik options
• Pada bagian Statistics for First Layer pilih Test of

Linearity
• Klik Continue Ok







Output uji asumsi linieritas

• Kesimpulan ?
• P> 0.05

Langkah Uji Pearson Product Moment

• Analyze Correlate  Bivariate
• Masukkan variabel depresi dan ansietas ke dalam

kotak variables
• Pilih uji Pearson pada kotak Correlation Coeficients
• Pilih Two Tailed pada Test of Significance (karena

hipotesis dua arah )
• Klik OK





Output Uji Pearson Product Moment

Interpretasi

Interpretasi Hasil Uji Pearson

Product Moment

• Hasil uji pearson menunjukkan p= 0,000 yang
menunjukkan bahwa korelasi antara skor depresi
dan ansietas bermakna.

• Nilai korelasi Pearson sebesar 0,836 menunjukkan
korelasi positif dengan kekuatan korelasi sangat kuat

• INGAT !!!

Penyajian Data Uji Pearson Product Moment

• Penyajian tabel hasil analisis korelasi Pearson
yang lengkap terdiri dari :

1) koefisien korelasi (r),
2)jumlah subjek dan
3)nilai p

Penyajian Data Uji Pearson Product Moment

SPEARMAN RANK



Uji Spearman Rank

• Digunakan untuk uji hipotesis korelatif skala data
Numerik-Numerik berdistribusi tidak normal

• Rumus :

Uji Spearman Rank

Interpretasi :
zh < zt = Ho diterima,
Ha ditolak
zh ≥ zt = Ho ditolak, Ha
diterima

Uji Spearman Rank

• Peneliti ingin mengetahui korelasi antara skor
keluhan somatik dengan skor masalah sosial

• Rumusan masalah (pertanyaan peneliti) :
•“Apakah tedapat korelasi antara skor keluhan
somatik dengan skor masalah sosial ?”

• Hipotesis?

No Langkah Jawaban
1 Idenfikasi variabel dan skala
Variabel skor keluhan somatik (numerik) dan
pengukuran
2 Jenis hipotesis skor masalah sosial (numerik)
3 Kesimpulan
4 Analisis Korelatif

Korelatif numerik

 Bila paling tidak salah satu variabel normal dan
syarat linearitas terpenuhi  Korelasi Pearson

 Bila kedua variabel tidak normal, lakukan
transformasi. Uji hipotesis yang digunakan
tergantung pada hasil transformasi

 Bila kedua variabel tidak normal dan syarat
linearitas terpenuhi  Korelasi spearman

 Bila syarat linearitas tidak terpenuhi, jangan
lakukan uji korelasi. Pertimbangkan untuk
menggunakan uji komparatif dengan terlebih
dahulu melakukan kategorisasi variabel

Langkah SPSS Spearman Rank

• Import data Spearman rank
• Uji normalitas
• Uji transformasi
• Uji Asumsi Linearitas
• Uji Spearman

Out Put Uji Normalitas

• Pada bagian Test of Normality terlihat bahwa nilai
significancy untuk semua variabel adalah p<0,05,
sehingga dapat disimpulkan mempunyai distribusi
tidak normal.

• Lakukan transformasi data

Output Transformasi Data

Dari hasil tranformasi data disimpulkan bahwa distribusi
data tidak normal, sehingga uji hipotesis yang dilakukan
adalah uji korelasi Spearman

Output Uji Asumsi Linearitas

• Berdasarkan grafik scatter hubungan antar variable adalah linear,
dengan demikian dapat dilakukan uji korelasi Spearman

Langkah SPSS Uji Spearman Rank

• Import data Spearman ke dalam SPSS

• Analyze Correlate Bivariate

• Masukkan variabel keluhan somatik dan
masalah sosial ke dalam Test Variables

• Pilih uji Spearman pada kotak Correlation
Coefficients

• Pilih Two tailed pada Test of Significance
• Klik OK





Output Uji Spearman Rank

Interpretasi Hasil Spearmen Rank

• Nilai significancy yang diperoleh adalah p= 0,000
yang menunjukkan bahwa korelasi antara skor
keluhan somatik dan masalah sosial bermakna

• Nilai korelasi Spearman sebesar 0,731 menunjukkan
korelasi positif dengan kekuatan korelasi yang kuat

Penyajian Data Spearman Rank

• Suatu tabel yang lengkap terdiri atas :
1) koefisien korelasi (r),
2) jumlah subjek dan
3) nilai p

Penyajian Data Spaerman Rank

GAMMA



Uji Gamma

 Digunakan untuk uji hipotesis korelatif variabel ordinal-
ordinal (tabel BxK)

 Rumus :

Uji Gamma

Interpretasi :
zh < zt = Ho diterima,
Ha ditolak
zh ≥ zt = Ho ditolak, Ha
diterima