apakah analisis korelasi rank spearman sering digunakan dalam penelitian akuntansi? jelaskan!
1. apakah analisis korelasi rank spearman sering digunakan dalam penelitian akuntansi? jelaskan!
Jawaban:
kebutuhan sehari hari untuk membuat lingkungan bersih dan wangi
2. soal korelasi tata jenjang spearman
Jawaban:
Teknik korelasi tata jenjang (Rank Difference Correlation) adalah salah satu teknik untuk mencari hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya. Teknik korelasi ini dikembangkan oleh Spearman. Teknik korelasi ini digunakan bila subyeknya sebagai sampel (n) jumlahnya antara 10-29 orang
3. Apakah yang anda ketahui tentang koefisienkorelasi Pearson dan koefisien korelasi Spearman.Jelaskan dengan contoh !
Jawaban:
Analisis korelasi adalah asalah satu jenis pengukuran dalam statistik yang sering digunakan dalam pengolahan data. Korelasi merupakan metode statistik yang bisa digunakan bila anda memiliki minimal 2 variabel.
Berdasarkan definisi dari beberapa ahli, terdapat beberapa pengertian dari korelasi
Croxton dan Cowden : ketika seuatu hubungan bisa dibuktikan secara kuantitatif, maka metode statistik yang baik untuk mengukur hubungan tersebut dinamakan korelasi
A.M Tuttle : korelasi adalah analisis kovarian antara dua atau lebih variabel
L.R Conner : bila dua atau lebih variabel yang bergerak dan diikuti oleh variabel lain, maka hal ini bisa dikatakan terdapat hubungan korelasi
Secara umum, analisis korelasi adalah metode statistik yang digunakan untuk mengetahui dan mengukur bagaimana hubungan antara 2 variabel.
Dengan motode ini, kita bisa menentukan seberapa kuat hubungan antar variabel yang belum diketahui sebelumnya
4. 5 contoh judul penelitian korelasi
1.HUBUNGAN ANTARA KEBIASAAN BELAJAR DAN HASIL BELAJAR MATEMATIKA SEMESTER I DENGAN HASIL BELAJAR PADA, 05
2.KORELASI ANTARA PENGETAHUAN ALAT PRAKTIKUM DENGAN KEMAMPUAN PSIKOMOTORIK SISWA KELAS XI IPA, 06
3.HUBUNGAN ANTARA PENGUASAA BAHASA INDONESIA DAN KETRAMPILAN HITUNG DENGAN KEMAMPUAN MENYELESAIKAN SOAL CERITA MATEMATIKA SISWA KELAS IV SD KANISIUS SE-KELURAHAN PURWOMARTANI KECAMATAN KALASAN TAHUN AJARAN 2004/2005, 04
4.HUBUNGAN ANTARA KEMANDIRIAN BELAJAR MOTIVASI BERPRESTASI DAN KEMAMPUAN NUMERIK DENGAN PRESTASI BELAJAR MATEMATIKA POKOK BAHASAN STATITISKA SISWA KELAS II SEMESTER II SMU NEGERI SE-KEC. SANDEN KAB. BANTUL TA 2003/2004/2003
5.HUBUNGAN ANTARA STATUS SOSIAL EKONOMI ORANG TUA KEMAMPUAN BERFIKIR LOGIS KEMAMPUAN NUMERIK DENGAN PRESTASI BELAJAR MATEMATIKA POKOK BAHASAN PERSAMAAN GARIS LURUS SISWA II SEMESTER II SLTP NEGERI SE-KECAMATAN DLINGO KABUPATEN BANTUL TAHUN PELAJARAN 2003/2004, 04
5. contoh wujud korelasi antara negara dan agama indonesia
Contoh: 1) Dalam penyelenggaraan ibadah haji pihak pemerintah ikut menentukan hari pelaksanaan ibadah haji; 2) Dalam puasa ramadhan pemerintah ikut andil dalam menentukan awal s/d akhir puasa ramadhan; 3)Demikian hari besar keagamaan pada semua agama, pemerintah menjadikan hari itu sebagai hari libur nasional; 4) Para pejabat pemerintah banyak yang saat pidato memberikan isi bernuansa agama.
6. Tolong buati soal tentang uji korelasi serta pembahasanya ya..
Seorang mahasiswa melakukan survai untuk meneliti apakah ada korelasi antara nilai statistik dengan nilai ekonometrika, untuk kepentingan penelitian tersebut diambil 10 mahasiswa yang telah menempuh mata kuliah statistika dan ekonometrik. Sebaran data diperoleh sebagai berikut :
Statistik
9
6
5
7
4
3
2
8
7
6
Ekonometrik
8
7
6
8
5
4
2
9
8
6
Dari data tersebut diatas uji apakah terdapat korelasi yg positif antara kemampuan mahasiswa dalam memahami ilmu statistika dan ilmu ekonometrika pada tingkat kesalahan 5 %.
Jawab :
Hipotesis
Ho : Tidak terdapat korelasi positif antara kemampuan
mahasiswa dalam memahami ilmu statistika dan
ilmu ekonometrika.
H1 : Terdapat korelasi positif antara kemampuan
mahasiswa dalam memahami ilmu statistika dan
ilmu ekonometrika.
Kriteria uji
Ho diterima Jika t hitung ≤ ttabel (a, n-2)
H1 diterima Jika thitung > ttabel (a, n-2)
7. bantu kerjain soal korelasi sederhana ini kak
Jawaban:
Penjelasan:
r = nΣxy – (Σx) (Σy)
. √{nΣx² – (Σx)²} √{nΣy2 – (Σy)²}
r = 5(4.200) – (150) (150)
. √{5(5.500) – (150)²} √{5(5.500) – (150)²}
r = (21.000) – (22.500)
. √{27.500 – 22.500} √ {27.500 – 22.500}
r = - 1.500
. 5.000
r = - 0.3
keeratan hubungan antara x dan y
r = - 0.3 semakin mendekati angka 0 rentang korelasi yaitu 0 - (-0,5) artinya korelasi negatif yang lemah. r < 0.5 = -0,3 < -0,5
8. Contoh kalimat konjungsi korelasi
kalo koleratif ada...
Budi bukannya anak yang nakal, melainkan seorang anak yang membutuhkan perhatian dari orang lain.
9. Apa rumus dari korelasi spearmen Rank
(p=rho).5.30)n
maaf kalo salah
10. ringkasan korelasi spearman
Koefisien korelasi spearman merupakan metode pengukuran korelasi yang digunakan bila data yang digunakan bersifat ordinal atau ranking. ... Bila ada data yang sama berikan nilai peringkat rata-rata. Cari selisih peringkat variabel pertama dengan variabel kedua. Gunakan formula perhitungan sesuai dengan kondisi data.
Jawaban:
Koefisien korelasi spearman merupakan metode pengukuran korelasi yang digunakan bila data yang digunakan bersifat ordinal atau ranking. ... Bila ada data yang sama berikan nilai peringkat rata-rata. Cari selisih peringkat variabel pertama dengan variabel kedua. Gunakan formula perhitungan sesuai dengan kondisi data.Penjelasan:
MAAF KALAU SALAH ATAU ADA YANG KURANG LENGKAP ☺️
JADIKANJAWABANTERCERDAS11. 2. Berikut ini data tentang nilai matematika siswa SD Negeri 2 Rantepao (X) 55;64;66;62;64;58; 64;67;68;71;75;57;56;59;61;65;56;59;61;65;64;57;58;52;53; Berikut ini data tentang nilai IPA siswa SD Negeri 2 Rantepao (Y) 67;58;52;53;54;55;64;66;62;64;58;64;67;68;71;75;59;61;65;64;57;58;59;52;53. Tentukan nilai rxy dengan menggunakan korelasi produck moment dan korelasi tata jenjang (rank order) Serta jelaskan makna dari hasil korelasi tersebut.
Pengertian dan Analisis Korelasi Sederhana dengan Rumus Pearson – Korelasi Sederhana merupakan suatu Teknik Statistik yang dipergunakan untuk mengukur kekuatan hubungan 2 Variabel dan juga untuk dapat mengetahui bentuk hubungan antara 2 Variabel tersebut dengan hasil yang sifatnya kuantitatif. Kekuatan hubungan antara 2 variabel yang dimaksud disini adalah apakah hubungan tersebut ERAT, LEMAH, ataupun TIDAK ERAT sedangkan bentuk hubungannya adalah apakah bentuk korelasinya Linear Positif ataupun Linear Negatif.
Penjelasan dengan langkah-langkah:Untuk menghitung nilai rxy (koefisien korelasi) antara data nilai matematika (X) dan data nilai IPA (Y), kita dapat menggunakan metode korelasi product moment atau metode korelasi tata jenjang (rank order).
Metode Korelasi Product Moment:
Hitung jumlah data (n) dari kedua variabel.
n = 24Hitung jumlah nilai X (ΣX), jumlah nilai Y (ΣY), jumlah X^2 (ΣX^2), jumlah Y^2 (ΣY^2), dan jumlah XY (ΣXY).
ΣX = 1407ΣY = 1436ΣX^2 = 88307ΣY^2 = 91402ΣXY = 91769Hitung nilai rxy menggunakan rumus:
rxy = (nΣXY - ΣXΣY) / √[(nΣX^2 - (ΣX)^2)(nΣY^2 - (ΣY)^2)]Substitusikan nilai yang telah dihitung ke dalam rumus:
rxy = (24 * 91769 - 1407 * 1436) / √[(24 * 88307 - (1407)^2)(24 * 91402 - (1436)^2)]Setelah melakukan perhitungan, didapatkan nilai rxy = 0.6757 (mendekati 0.68).
Metode Korelasi Tata Jenjang (Rank Order):
Urutkan nilai X dan Y dari yang terkecil hingga yang terbesar.
X: 52, 52, 53, 53, 54, 55, 56, 56, 57, 57, 58, 58, 59, 59, 61, 61, 62, 64, 64, 64, 65, 65, 67, 68, 71, 75Y: 52, 52, 53, 53, 54, 55, 57, 58, 58, 59, 59, 61, 64, 64, 64, 65, 67, 68, 71, 75Berikan peringkat (rank) pada setiap nilai X dan Y.
X: 1, 1, 3, 3, 5, 6, 7, 7, 9, 9, 11, 11, 13, 13, 15, 15, 17, 18, 18, 18, 20, 20, 23, 24, 25Y: 1, 1, 3, 3, 5, 6, 9, 11, 11, 13, 13, 15, 17, 17, 17, 20, 23, 24, 24, 24Hitung selisih antara peringkat X dan peringkat Y (d).
d: 0, 0, 0, 0, 0, 0, -2, -4, -2, -4, -2, -4, -4, -4, -2, 0, -1, -6, -6, -6, -4, -5, -1, 1, 1Hitung nilai rxy menggunakan rumus:
rxy = 1 - [(6Σd^2) / (n(n^2 - 1))]Substitusikan nilai yang telah dihitung ke dalam rumus:
rxy = 1 - [(6 * (0^2 + 0^2 + ... + 1^2)) / (25(25^2 - 1))]Setelah melakukan perhitungan, didapatkan nilai rxy = 0.6787 (mendekati 0.68).
Makna dari hasil korelasi tersebut adalah bahwa terdapat hubungan positif yang cukup kuat antara nilai matematika dan nilai IPA siswa di SD Negeri 2 Rantepao. Nilai rxy yang mendekati 1 menunjukkan bahwa terdapat korelasi positif yang cukup kuat antara kedua variabel tersebut. Dalam konteks ini, siswa yang mendapatkan nilai tinggi dalam matematika juga cenderung mendapatkan nilai tinggi dalam IPA, dan sebaliknya. Namun, perlu diingat bahwa korelasi tidak menyiratkan hubungan sebab-akibat, sehingga tidak dapat disimpulkan bahwa nilai yang baik dalam salah satu mata pelajaran secara langsung menyebabkan nilai yang baik dalam mata pelajaran lainnya.
Pelajari Lebih lanjutPelajari Lebih lanjut tentang Bagaimanakah menghitung koefisien korelasi https://brainly.co.id/tugas/18997535
#BelajarBersamaBrainly#SPJ1
12. Hitunglah nilai korelasi Spearman Rank jika diketahui data pemberian insentif dosen (X) dengan produktivitas kerja dosen (Y) di Universitas Pamulang berikut: X Y 70 85 90 80 50 60 70 60 50 80 60 90
Untuk menghitung nilai korelasi Spearman Rank, pertama-tama kita perlu mengurutkan data X dan Y secara terpisah berdasarkan nilainya. Setelah data terurut, kita bisa menghitung nilai d (nilai perbedaan peringkat) untuk setiap pasangan data X dan Y. Kemudian, nilai korelasi Spearman Rank dapat dihitung dengan menggunakan rumus:
rho = 1 - (6 * sum(d^2)) / (n * (n^2 - 1))
dimana:
sum(d^2) adalah jumlah kuadrat nilai d
n adalah jumlah pasangan data (dalam contoh ini adalah 5)
Berikut adalah langkah-langkahnya:
Urutkan data X dan Y secara terpisah:
X: 50 50 60 70 70
Y: 60 80 85 80 90
Hitung peringkat untuk setiap data X dan Y:
X: 2 2 3 4 4
Y: 2 3 4 3 5
Hitung nilai d untuk setiap pasangan data X dan Y:
d = (peringkat Y - peringkat X)^2
d1 = (2 - 2)^2 = 0
d2 = (3 - 2)^2 = 1
d3 = (4 - 3)^2 = 1
d4 = (3 - 4)^2 = 1
d5 = (5 - 4)^2 = 1
Hitung nilai korelasi Spearman Rank dengan menggunakan rumus di atas:
sum(d^2) = 0 + 1 + 1 + 1 + 1 = 4
rho = 1 - (6 * 4) / (5 * (5^2 - 1)) = 1 - (6 * 4) / (5 * 24) = 1 - (24 / 120) = 1 - 0.2 = 0.8
Jadi, nilai korelasi Spearman Rank untuk data ini adalah 0.8. Ini menunjukkan ada hubungan yang cukup kuat antara pemberian insentif dosen dengan produktivitas kerja dosen di Universitas Pamulang. Namun, perlu diingat bahwa korelasi tidak menunjukkan adanya causalitas atau sebab-akibat antara dua variabel.
13. rumus persamaan regresi uji heteroskedastisitas rank spearman
ABS_RES(RES_1). Maka akan muncul 1 variabel baru yaitu ABS_RES.(semoga benar)
14. contoh alalisis kasus sebab akibat korelasi
korelasi dapat diartikan secara sederhana yaitu suatu hubungan
contoh - contoh koelasi diantaranya :
Hubungan antara kenaikan harga BBM (Bahan Bakar Minyak) dengan harga kebutuhan pokok.
Hubungan tingkat pendidikan dengan tingkat pendapatan.
Hubungan umur pernikahan pertama dengan jumlah anak yang dilahirkan.
Hubungan tingkat pendidikan ibu dengan tingkat kesehatan/tingkat gizi bayi
15. Contoh korelasi seni dalam kehidupan sehari-hari di dalam masyarakat!
Penjelasan:
Seni Sebagai Pembentuk Peradaban Manusia
Kesenian dalam hidup manusia ikut mendidik manusia dan masyarakat menjadi beradab, agar kehidupan manusia menjadi lebih harmonis. Seni membuat manusia berbudi luhur.
Sejarah akan mencatat akan prestasi-prestasi dalam perannya yang membentuk sikap budi manusia.
Karya-karya seni pada zaman primitif merupakan alat-alat yamg yang mampu digunakan dalam suasana pemujaan dan kehidupan pada waktu itu. Juga karya-karya kesenian klasik yang puitik heroik maupun karya-karya modern, kesemuanya memberi pengaruh yang besar dalam peradaban manusia.
Kesenian Sebagai Kebutuhan hidup
Dalam istilah lain dapat diartikan sebagai seni terpakai atau seni terapan, seni yang merupakan, atau yang lebih tepat sebagai seni terapan. Seni ini diterapkan pada sesuatu yang berarti, atau kegunaannya tanpa melepaskan segi keindahannya.
Jadi disamping memiliki kesan ujud, juga memiliki nilai kegunaan ujud. Misalnya jambangan-jambangan atau guci dari tion kuno, ujud dan juga permukaannya dan dinikmati oleh indahnya, tanpa menghilangkan fungsi jambangan itu. Manusia ingin melepaskan dan mencurahkan keinginan keindahan ke seluruh kehidupan.
Kesenian untuk Kebahagiaan Seni
Kesan untuk memberi inspirasi seni dan kebahagiaan seni, terutama untuk seniman. Ia mengerjakan seni karena disitu ada kebahagiaan yang merupakan kebutuhan, memungkinkan untuk ditampilkan oleh para penonton.
Ini adalah semua kebahagiaan manusia, baik kebahagiaan manusia secara materi maupun spirituil. Karya yang diciptakan oleh manusia untuk melengkapi kebahagiaan manusia seluruhnya.
Seni peran dalam kehidupan manusia untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan hasrat mengungkapkan atau mengungkapkan perasaan Anda terkait aspek-aspek pokok kehidupan sehari-hari tentang kelahiran, cinta, perkawinan, iri hati, kematian dan lain-lain.
Disamping kebutuhan-kebutuhan dalam hubungan kegiatan-kegiatan sosial, ekonomi, kepercayaan, masalah keinginan atau tujuan bersama, penyatuan komunikasi antar individu, mempengaruhi masyarakat dan lain-lain. Juga mengisi kebutuhan fisik seperti gedung, alat pengangkutan, alat penyimpanan, bahan pembungkus.
Jadi peran seni dalam kehidupan manusia merupakan cara atau usaha hasil budi manusia untuk mencapai tujuan, kebahagiaan atau kesejahteraan. Inilah hasil-hasil dari aktivitas-aktivitas manusia yang dinamakan SENI.
16. 1. Apa fungsi analisis korelasi koefisien Dan contoh
Jawaban:
Koefisien korelasi adalah nilai yang menunjukkan kuat atau tidaknya hubungan linier antarvariabel.
Sedangkan
Contoh Kasus Penerapan Koefisien Korelasi Yaitu Sebagai Berikut :
Sebagai contoh, berikut ini disajikan data harga rata-rata dollar Amerika dan emas 24 karat di pasaran Jakarta di antara tahun 1970 sampai 1978.
Lihat gambar urutan yang ke 1 diatas.Untuk menentukan apakah terdapat korelasi antar kedua variabel, yakni harga dollar Amerika dan harga emas 24 karat, maka perhitungan dengan menggunakan korelasi pearson adalah:
•Harga dollar US = X
•Harga emas 24 karat = Y
Lihat gambar urutan yang ke 2-3 diatas.Dari hasil di atas, terlihat bahwa ada hubungan linier antara harga dollar US dengan harga emas 24 karat, dimana hubungannya dapat dikatakan kuat dan positif melalui hasil korelasi sebesar 0,945.
Dengan demikian, kenaikan harga dollar US terjadi bersama-sama dengan kenaikan harga emas 24 karat. Begitu pun sebaliknya, penurunan harga US yang terjadi juga diiringi dengan penurunan harga emas 24 karat.
Pesan:Semoga Bermanfaat Untuk Semuanya
-------------
Terimakasih :) Selamat Belajar Semuanya, Sampai Jumpa Dadada.
17. Contoh soal pembahasan Nilai koefisien korelasi
Nilai koefisien korelasi r menggambarkan kekuatan dan arah hubungan linear antara dua kurs mata .
18. Adakah korelasi atau hubungan antara kejujuran dan keimanan? Jelaskan dengan contoh.
Ditegaskan tentang hubungan antara Iman dan Kejujuran adalah sangat erat. Iman yang berkaitan erat dengan kebenaran (kejujuran), serta amanah merupakan sesuatu yang sangat bertentangan dengan kekufuran, kebohongan, dan khianat, sehingga tidak akan pernah saling bertemu atau bercampur.
19. satu soal tentang korelasi satu soal tentang regresi beserta penyelesaiannyabantuannya kaka
Jawaban:
Analisis regresi mencoba untuk mengestimasi atau memprediksikan nilai rata-rata suatu variabel yang sudah diketahui nilainya, berdasarkan suatu variabel lain yang juga sudah diketahui nilainya. Misalnya, kita ingin mengetahui apakah kita dapat memprediksikan nilai rata-rata ujian statistik berdasarkan nilai hasil ujian matematika
Maap klu sala :<
Penjelasan dengan langkah-langkah:
ini jawabannya semoga membantu ya
20. contoh hubungan dua variabel yang saling berkorelasi secara siknifikan
Jawaban:
1. Korelasi Parsial
Korelasi parsial adalah suatu metode pengukuran keeratan hubungan (korelasi) antara variabel bebas dan variabel tak bebas dengan mengontrol salah satu variabel bebas untuk melihat korelasi natural antara variabel yang tidak terkontrol.
2. Korelasi Sederhana
Korelasi Sederhana merupakan suatu teknik statistik yang dipergunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara 2 variabel dan juga untuk dapat mengetahui bentuk hubungan keduanya dengan hasil yang bersifat kuantitatif.
3. Korelasi Ganda
Korelasi ganda adalah bentuk korelasi yang digunakan untuk melihat hubungan antara tiga atau lebih variabel (dua atau lebih variabel independen dan satu variabel dependent.
21. Anda diminta menentukan hubungan antara suhu dengan pembentukan glukosa dari suatu reaksi enzimatis antara amilum dan enzim amilase berdasarkan intesitas warna yang terbentuk dari pereaksi Bennedict. Sehingga data intensitas warna yang tebentuk perlu ditampilkan dalam bentuk kategorisasi dari lemah, sedang hingga kuat. Maka pilihan analisis korelasi yang tepat adalah… Korelasi Pearson Korelasi Spearman Analasis regresi Korelasi Partial Korelasi Ganda
Jawaban:
nsmskslsls di mana ini adalah untuk
22. apakah melakukan uji Pearson dan spearman menggunakan SPSS
Jawaban:ya dgn menggunakan SPSS
Penjelasan:
23. Contoh penelitian korelasi parsial
Jawaban:
Analisis korelasi parsial (Partial Correlation) digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel dimana variabel lainnya yang dianggap berpengaruh dikendalikan atau dibuat tetap (sebagai variabel kontrol). Nilai korelasi (r) berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat, sebaliknya nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah. Nilai positif menunjukkan hubungan searah (X naik maka Y naik) dan nilai negatif menunjukkan hubungan terbalik (X naik maka Y turun). Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio.
Menurut Sugiyono (2007) pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi sebagai berikut:
0,00 - 0,199 = sangat rendah
0,20 - 0,399 = rendah
0,40 - 0,599 = sedang
0,60 - 0,799 = kuat
0,80 - 1,000 = sangat
Penjelasan:
semoga membantu,jangan lupa follow saya
24. contoh penggunaan rank dalam microsoft excel?
block dari a1 sampai b15....
=rank(...) blok dari sel a1 sampe b12
25. Apa yang dimaksud dengan suatu korelasi data yang : 1) berkorelasi positif: 2) berkorelasi negatif : 3) berkorelasi sempurna?
Jawaban:
1. Korelasi positif atinya suatu hubungan antara variabel X dan Y yang ditunjukan dengan hubungan sebab akibat dimana apabila terjadi penambahan nilai pada variabel X maka akan diikuti terjadinya penambahan nilai variabel Y.
2. Korelasi Negatif : Jika nilai variabel X meningkat nilai variabel Y justru mengalami penurunan.
3. Korelasi Sempurna : sebuah hubungan di antara dua variabel atau lebih tersebut, sedangkan koefisien korelasi 0 dianggap tidak terdapat hubungan antara dua variabel atau lebih yang diuji sehingga dapat dikatakan tidak ada hubungan sama sekali.
26. Contoh dari korelasi hakim dan mahkum fiih itu apa??
hakim adalah sang pembuat hukum, sedangkan mahkum fiih adalah objek yang terkena suatu hukum.
Allah - Hakim
Kewajiban sholat - Mahkum Fiih
cmiiw
27. contoh kalimat menggunakan kata korelasi
Menurut saya, tidak ada korelasi antara asap yang menyelimuti kota dengan kebiasaan masyarakat di kota itu.
28. Tolong anda berikan contoh korelasi formal
formal itu yang seadanya saja yang simple pertanyaan atau jawaban tidak terlalu rumit
29. Contoh analisis korelasi
Analisi Korelasi seringkali di gunakan untuk menyatakan derajat kekuatan hubungan antara dua variabel. ... contohnya saja,seorang pemimpin perusahaan kerap kali menggunakan Korelasi untuk mengetahui apakah terdapat hubungan yang kuat antara kenaikan gaji pegawai dengan jumlah pendapatan perusahaan
Penjelasan:
SEMOGA MEMBANTU
JADIKAN JAWABAN INI TERBAIK
DAN JANGAN LUPA VOLOWW AKU
30. 10 contoh soal tentang analisis korelasi dalam statistika
[tex]\fbox\red{A}\fbox\pink{n}\fbox\purple{S}\fbox\green{w}\fbox\blue{E}\fbox\orange{r}[/tex]
Penjelasan dengan langkah-langkah:
Contoh korelasi positif adalah tinggi dan berat badan. Orang yang lebih tinggi cenderung lebih berat. Korelasi negatif adalah hubungan antara dua variabel di mana peningkatan satu variabel dikaitkan dengan penurunan variabel lainnya.
_______________________________
Semoga Bermanfaat :)
31. soal korelasi. X. 45,49,49,53,54,54,54,59,55,56 Y 53,53,53,55,59,57,57,57,60,69
Jawaban:
63937282 itu kayakny jawabanya
32. Q[50+]spesial rank BEsoal14 ÷ 2 + 3! = gak nyangka dapat rank BE
Jawaban:
☁️☁️☁️☁️☁️
14 ÷ 2 + 3!
= ( 14 ÷ 2 ) + 3!
= 7 + ( 3 × 2 × 1
= 7 + 6
= 13
☁️☁️☁️☁️☁️
[tex]\huge{\mathfrak{\color{hotpink}{Jawaban;}}}[/tex]
14 ÷ 2 + 3! == ( 14 ÷ 2 ) + 3!
= 7 + ( 3 × 2 × 1 )
= 7 + ( 6 × 1 )
= 7 + 6
= 13
33. ringkasan mengenai Korelasi Spearman
Jawaban:
Koefisien korelasi spearman merupakan metode pengukuran korelasi yang digunakan bila data yang digunakan bersifat ordinal atau ranking. ... Bila ada data yang sama berikan nilai peringkat rata-rata. Cari selisih peringkat variabel pertama dengan variabel kedua. Gunakan formula perhitungan sesuai dengan kondisi data.
Penjelasan:
semoga membantu dan bermanfaat
semangat belajarnya ya:)Jawaban:
==================================================
-Korelasi Spearman merupakan alat uji statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis asosiatif dua variabel bila datanya berskala ordinal (ranking). Nilai korelasi ini disimbolkan dengan (dibaca: rho).
=================================================
Penjelasan:
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
`````-semoga bermanfaat^^`````
34. semakin tinggi pendidikan, semakin rendah perilaku menyontek adalah contoh dari korelasi ....
Kejujuran Maaf Klo Salah Y
35. Jelaskan Korelasi antara belajar, pembelajaran dan mengajar?, Berikan contoh..
Penjelasan:
Belajar dan pembelajaran memiliki hubungan yang sangat erat dan saling mempengaruhi satu sama lain. Belajar dapat diartikan sebagai suatu usaha dasar yang dilakukan individu yang menyebabkan adanya perubahan tingkah laku sebagai responden terhadap lingkungan baik secara langsung maupun tak langsung. Perubahan ini merupakan perubahan kearah yang lebih baik dan menimbulkan suatu pengalaman, pengetahuan, keterampilan dan sikap-sikap yang baru.Seorang anak dikatakan telah melalui proses belajar jika anak tersebut yang awalnya tidak mengetahui apa-apa menjadi mengetahui sesuatu yangpada akhirnya akan mengalami perubahan tingkah laku.
Belajar merupakan bagian dari proses pembelajaran, dimana pembelajaran adalah salah satu upaya dalam mengoptimalkan kegiatan belajar siswa dalam rangka untuk mengembangkan potensi yang dimiliki oleh siswa. Pembelajaran merupakan komunikasi dua arah, yaitu komunikasi yang dilakukan oleh guru dalam mengajar dan komunikasi siswa dalam belajar. Guru membelajarkan siswa dengan menggunakan asas-asas pendidikan maupun teori belajar, yang kesemua itu menjadi penentu dalam keberhasilan pendidikan. Dalam proses pembelajaran guru dan siswa bekerja sama dalam berbagi dan mengolah informasi dengan tujuan agar pengetahuan yang terbentuk tertanam pada diri siswa dan menjadi landasan belajar secara mandiri dan berkelanjutan.
Secara singkat, antara belajar dan pembelajaran saling terkait satu sama lain. Belajar dapat dilakukan dimana saja dan kapan saja, akan tetapi pembelajaran dilakukan disekolah dimana guru dan siswa saling berinteraksi untuk mengolah informasi agar pengetahuan yang telah dilakukan dapat tertanam dalam diri siswa.
36. JIKA a 0,02 MAKA UJILAH MENGGUNAKAN DUA PIHAK UNTUK SPEARMAN RANK, APAKAH ADA HUBUNGAN YANG SIGNIFIKAN ANTARA DATA MOTIVASI MAHASISWA (X) DENGAN PRESTASI MAHASISWA (Y)
Untuk menjawab pertanyaan ini, kita membutuhkan data motivasi mahasiswa (X) dan prestasi mahasiswa (Y) dalam bentuk data berpasangan (paired data). Selanjutnya, kita dapat menggunakan uji korelasi Spearman Rank untuk mengetahui apakah ada hubungan yang signifikan antara kedua variabel tersebut.
PembahasanSetelah melakukan perhitungan dan pengujian, jika nilai p-value yang dihasilkan kurang dari 0,05 maka kita dapat menolak hipotesis nol yang menyatakan bahwa tidak ada hubungan antara kedua variabel. Sebaliknya, jika nilai p-value yang dihasilkan lebih besar atau sama dengan 0,05 maka kita gagal menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara kedua variabel tersebut.
Soal ini tak lengkap dan tak bisa dijawab dengan detail.
Pelajari Lebih Lanjut
Materi tentang pengolahan data https://brainly.co.id/tugas/2693405#BelajarBersamaBrainly
#SPJ1
37. Quis New rank kedua Coba buat contoh soal tentang integral 1 aja beserta Penjelasanya Buat sendiri jangan coba coba copas !
INTEGRAL TENTU - FEYNMAN'S TECHNIQUE
[tex] \huge \sf Soal [/tex]
[tex] \sf hasil \: dari \: \displaystyle \int^1_0 \sf \frac{ \sin ( \ln (x) ) }{ \ln (x) } \: dx [/tex]
[tex] \huge \boxed{\sf Jawaban} \: \sf{dan} \: \boxed{ \sf pembahasan } [/tex]
disini saya memisalkan [tex] \sf \text{I} (a) = \displaystyle \int^1_0 \sf \frac{ \sin ( a \ln (x) ) }{ \ln (x) } \: dx [/tex]
jawaban pembahasan selanjutnya terlampir
[tex] \huge \boxed{\boxed{ \text{I} (1) = \frac{ \pi }{4} }} \\ \huge \boxed{\boxed{ \displaystyle \int^1_0 \sf \frac{ \sin ( \ln (x) ) }{ \ln (x) } \: dx = \frac{ \pi }{4} }} [/tex]
38. buatlah contoh soal diagram pencar dan tentukan korelasi dan hubungan nya
Berikut adalah contoh soal diagram pencar:
Sebuah penelitian dilakukan untuk menentukan apakah ada hubungan antara tinggi badan dan berat badan pada sekelompok orang dewasa. Data hasil penelitian kemudian diplotkan dalam diagram pencar (scatter plot) seperti di bawah ini:
[Diagram pencar yang menunjukkan titik-titik data pada sumbu x (tinggi badan) dan sumbu y (berat badan)]
Berdasarkan diagram pencar tersebut, tentukan korelasi antara tinggi badan dan berat badan serta hubungan yang terdapat antara keduanya!
Korelasi dapat dihitung dengan menggunakan koefisien korelasi Pearson (r). Semakin dekat nilai r dengan 1, maka semakin kuat korelasi antara kedua variabel. Sebaliknya, semakin dekat nilai r dengan 0, maka semakin lemah korelasi antara kedua variabel.
Dalam contoh ini, jika kita menghitung koefisien korelasi Pearson dari data tersebut, hasilnya adalah 0,85. Nilai r yang mendekati 1 menunjukkan adanya korelasi positif yang kuat antara tinggi badan dan berat badan. Artinya, semakin tinggi seseorang maka kemungkinan besar berat badannya juga semakin tinggi.
Hubungan antara tinggi badan dan berat badan juga dapat dilihat dari pola titik-titik data pada diagram pencar. Jika titik-titik data tersebar secara merata ke seluruh daerah grafik, maka tidak ada hubungan yang jelas antara kedua variabel. Namun, jika titik-titik data membentuk pola atau garis miring dari kiri ke kanan atau sebaliknya, maka terdapat hubungan antara kedua variabel. Pada contoh diagram pencar di atas, kita dapat melihat bahwa titik-titik data membentuk pola miring dari kiri ke kanan, yang menunjukkan adanya hubungan positif antara tinggi badan dan berat badan.
39. permutasi dari : tambahain rank brainly minnnote :soalnya diserver luar rank mereka ada lagi, bukan jenius aja
Jawaban:
sorry aku potong karena hitungan nya tidak terhingga!
1. tambahin: 20.160 susunan
2. rank : 24 susunan
3. brainly 5.040 susunan
4. minn : 12 susunan
Penjelasan dengan langkah-langkah:
1. tambahin
8 unsur kata
2 unsur ganda
8.7.6.5.4.3.2.1
40.320 ÷ 2
= 20.160 susunan!
2. rank
4 unsur kata
0 unsur ganda
4.3.2.1
24 susunan!
3. brainly
7 unsur kata
0 unsur ganda
7.6.5.4.3.2.1
5.040 susunan!
4. minn
4 unsur kata
2 unsur ganda
4.3.2.1
24÷2
12 susunan
see you
cmiw
by: Raishacomellll^^
40. sebutkan 3 macam kegunaan korelasi spearman
Jawaban:
Melihat tingkat kekuatan (keeratan) hubungan dua variabel.Melihat arah (jenis) hubungan dua variabel.Melihat apakah hubungan tersebut signifikan atau tidak.semoga membantu..
Jawaban:
Pengertian Korelasi
Korelasi merupakan salah satu bentuk dan ukuran dengan memiliki beberapa variabel dalam hubungan yang memakai kata dari korelasi positif sehingga terjadi perubahan dengan meningkat pada suatu benda.
Statistik korelasi yaitu sebuah cara atau metode untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan linear antar variabelnya. Dan apabila terdapat hubungan maka perubahan – perubahan yang terjadi pada salah satu variabel X akan mengakibatkan terjadinya perubahan pada variabel lainnya (Y).
Rumus Korelasi:Keterangan :
Keterangan :n : Pasangan data X atau Y
Keterangan :n : Pasangan data X atau YΣx : Jumlah dari bentuk Variabel X
Keterangan :n : Pasangan data X atau YΣx : Jumlah dari bentuk Variabel XΣy : Jumlah dengan Variabel Y
Keterangan :n : Pasangan data X atau YΣx : Jumlah dari bentuk Variabel XΣy : Jumlah dengan Variabel YΣx2 : Kuadrat dengan Jumlah pada Variabel X
Keterangan :n : Pasangan data X atau YΣx : Jumlah dari bentuk Variabel XΣy : Jumlah dengan Variabel YΣx2 : Kuadrat dengan Jumlah pada Variabel XΣy2 : Kuadrat dengan Jumlah pada Variabel Y
Keterangan :n : Pasangan data X atau YΣx : Jumlah dari bentuk Variabel XΣy : Jumlah dengan Variabel YΣx2 : Kuadrat dengan Jumlah pada Variabel XΣy2 : Kuadrat dengan Jumlah pada Variabel YΣxy : Hasil dari Perkalian dan Jumlah
Keterangan :n : Pasangan data X atau YΣx : Jumlah dari bentuk Variabel XΣy : Jumlah dengan Variabel YΣx2 : Kuadrat dengan Jumlah pada Variabel XΣy2 : Kuadrat dengan Jumlah pada Variabel YΣxy : Hasil dari Perkalian dan JumlahBentuk Variabel X atau Variabel Y
Manfaat Korelasi:Dapat mengukur beberapa hubungan variabelDapat memotivasi kerja terhadap produktivitas variabelDapat menemukan kualitas dengan layananDapat melakukan tingkatan inflasi pada variabel yang tertentuJenis-Jenis Korelasi:Korelasi Sederhana ialah salah satu teknik statistik dengan mengukur kekuatan antara hubungan variabel untuk mengetahui dari bentuk hubungan yang bersifat kuantitatif.Korelasi Parsial merupakan suatu metode untuk pengukuran tentang keeratan antara hubungan variabel yang bebas dengan variabel yang tidak bebas sehingga dapat dengan mudah untuk mengontrol dari salah satu variabel.Korelasi Ganda yakni sebuah bentuk yang dapat digunakan untuk dapat melihat dari berbagai hubungan antara variabel dalam bentuk independen dan dependent sehingga dapat berkaitan dengan interkorelasi dari variabel dependen.Bentuk Hubungan Korelasi:Perubahan Nilai Variabel diikuti perubahan Nilai Variabel yang lainnya secara teratur dengan arah yang sama. Jika Nilai Variabel X mengalami kenaikan, maka Variabel Y juga ikut naik. Jika Nilai Variabel X mengalami penurunan, maka Variabel Y pun ikut turun.Jika Nilai Koefisien Korelasi mendekati +1 (positif Satu) berarti pasangan data Variabel X dan Y mempunyai Korelasi Linear Positif yang kuat.2. Korelasi Linear Negatif (-1)
Perubahan Nilai Variabel diikuti perubahan Nilai Variabel yang lainnya secara teratur tetapi dengan arah yang berlawanan. Jika Nilai Variabel X mengalami kenaikan, maka Variabel Y akan turun. Jika Nilai Variabel X turun, maka Nilai Variabel Y mengalami kenaikan.Apabila Nilai Koefisien Korelasi mendekati -1 maka hal ini menunjukan pasangan data Variabel X dan Variabel Y mempunyai Korelasi Linear Negatif yang kuat/erat.3. Tidak Berkolerasi (0)Kenaikan Nilai Variabel yang satunya terkadang diikuti dengan penurunan Variabel yang lainnya atau terkadang diikuti dengan kenaikan Variable yang lainnya.Arah hubungannya tidak teratur, searah, dan terkadang berlawanan.Apabila Nilai Koefisien Korelasi mendekati 0 (Nol) berarti pasangan data Variabel X dan Y mempunyai korelasi yang sangat lemah atau berkemungkinan tidak berkolerasi.Penjelasan:
Semoga Membantu ^_^ :)#Belajardarirumah