Sifat Hubungan Antar Peubah dalam Korelasi dan Regresi. Informasi atau data yang telah dikumpulkan masih perlu melalui proses tertentu untuk menghasilkan penjelasan, kesimpulan, atau pendapat. Proses ini meliputi pengelompokan data sedemikian rupa sehingga memungkinkan pencarian hubungan antarpeubah yang telah diperoleh. Seluruh proses ini perlu dilakukan menurut suatu sistem logika tertentu dan harus dengan sendirinya sesuai dengan tujuan penelitian.

Untuk itu, perlu kita perhatikan jenis jenis hubungan yang ada. Mengetahui jenis hubungan antarpeubah akan membimbing dan memudahkan peneliti untuk memberikan penjelasan terhadap hasil-hasil analisis yang diperoleh.
 

1. Hubungan simetris
Hubungan simetris antara dua peubah merupakan suatu hubungan yang tidak memperlihatkan dengan jelas adanya pengaruh antara peubah yang satu terhadap peubah lainnya. Hal ini dapat terjadi bila masing-masing peubah merupakan indikator alternatif dari konsep yang sama. Misalnya, peubah pembelian baju baru tidak ada hubungan pengaruh dengan peubah pembelian perhiasan model mutakhir. Masing-masing peubah itu dipengaruhi oleh adanya model mutakhir. Kemungkinan lain bila masing-­masing peubah merupakan hasil dari sebab yang sama.
Misalnya, peubah pembelian baju baru dan peubah pembelian perhiasan model mutakhir, keduanya dipengaruhi oleh keadaan ekonomi yang semakin baik. Hubungan simetris juga dapat terjadi bila peubah-peubah itu merupakan elemen-elemen fungsional yang bebas di dalam suatu satuan tertentu. Misalnya, peubah perilaku amoral dan peubah perilaku individualistis atau kontrol sosial yang rendah, bila salah satu ada maka yang lain juga ada tanpa diketahui peubah mana yang mempengaruhi
peubah lainnya.
 
2. Hubungan timbal balik
Hubungan timbal balik (reciprocal) merupakan suatu hubungan yang tidak jelas peubah yang mana bebas (kausatif) dan yang mana terikat (efek). Misalnya, tidak jelas apakah sikap seorang guru kurang baik karena sikap murid-­muridnya yang kurang baik, atau sebaliknya sikap guru yang baik menyebabkan murid-murid bersikap baik Pula terhadap gurunya. Tidak jelas, apakah sikap positif siswa terhadap matematika yang membuatnya berprestasi dalam mata pelajaran itu, ataukah sebaliknya prestasi yang baik akan membangun sikap yang lebih positif.
 
3. Hubungan asimetris
Dalam banyak penelitian, hubungan asimetris yaitu hubungan penyebab (kausatif) yang dicari, walau pun tidak selalu satu peubah merupakan penyebab terhadap peubah yang lain dalam arti yang sempit. Hubungan sebab-akibat ini dapat diartikan sebagai suatu hubungan antara peubah bebas dengan peubah terikat, tetapi juga dapat berarti hubungan yang betul-betul deterministik oleh salah satu peubah (yang bebas). Perlu diperhatikan berbagai jenis kausa atau sebab yang dijelaskan sebagai berikut
  • Kausa material, yaitu unsur yang menghasilkan sesuatu yang baru. Misalnya, gula itu manis. Jadi, manis terjadi karena materi gula itu sendiri sebagai penyebabnya. Regresi rasa manis atas kadar gula merupakan teknik analisis yang dapat dimanfaatkan untuk mengetahui secara kuantitatif pengaruh kadar gula terhadap rasa manis.
  • Kausa formal, yaitu pola atau kodrat yang menentukan adanya sesuatu. Misalnya, persyaratan seorang calon rektor suatu universitas harus menduduki jabatan fungsional serendah-rendahnya lektor kepala. Jadi, jabatan lektor kepala sebagai salah satu penyebab orang itu menjadi calon rektor. Namun, dalam situasi seperti ini tidak begitu jelas aplikasi analisis regresi terhadap studi yang akan mempelajari hubungan antara jabatan fungsional seorang dosen dan kemungkinannya menjadi calon rektor.
  • Kausa akhir, yaitu tujuan atau sasaran. Misalnya, seorang mahasiswa belajar giat karena ingin lulus dan mendapat nilai terbaik Jadi, penyebab adalah tujuan yang akan terjadi belakangan, namun ada orang yang mengatakan penyebabnya itu keinginan lulus yang mendahului akibat belajar giat. Tujuan yang ingin dicapai (nilai kelulusan) yang mempengaruhi intensitas belajarnya mahasiswa. Makin tinggi nilai yang diharapkan mahasiswa tersebut, makin giat dan makin intensif belajarnya.
  • Kausa pertama, yaitu sebab utama dari segala sebab, hal ini sesuai dengan pengertian Yang Maha Esa sebagai Pencipta segala sesuatu. Kita tidak tahu apakah mungkin kita menggunakan analisis regresi untuk menjelaskan hubungan antara keinginan Tuhan untuk mencipta dan kejadian-kejadian yang ditemui manusia dalam kehidupannya sehari-hari.
Bila hubungan sebab-akibat ingin digunakan untuk membuktikan salah satu komponennya atau hitungannya, hal ini hanya dapat dilakukan bila sebab-akibat dalam eksperimen atau survei memperlihatkan hanya satu kemungkinan tertentu. Dalam metode aksiomatis atau hipotetiko-dedukttf, yang banyak digunakan oleh ilmu-ilmu teoretis, masalah sebab-akibat sudah terkandung dalam sistem logika yang digunakan dan oleh karenanya sudah sekurang-kurangnya mempunyai kekonsistenan intern. Persoalan kebenaran yang empiris lalu dicapai dengan uji kekonsistenan ekstern dengan menggunakan metode statistika.

4. Hubungan divergen ganda
Hubungan divergen ganda (spuriours) terjadi apabila satu peubah bebas X mempengaruhi dua peubah terikat Y1 dan Y2. Misalnya, memberi pupuk dengan dosis berlebihan pada sepetak kebun kelapa akan mempengaruhi bukan saja terhadap menurunnya produksi kebun tersebut, ttapi juga akan mempengaruhi menurunnya kepercayaan masyarakat terhadap kegunaan pupuk Pengaruh ganda ini bisa terjadi terhadap lebih dari dua peubah. Misalnya, motivasi kerja seseorang akan mempengaruhi prestasi kerja, kebahagiaan, kesejahteraan, dan kegembiraannya.

5. Hubungan kompleks konvergen searah

Jika banyak peubah bebas secara bersama-sama mempengaruhi satu peubah terikat, hubungan ini disebut hubungan kompleks konvergen searah. Misalnya, prestasi belajar siswa (Y) dipengaruhi oleh materi pelajaran (X1), metode belajar yang digunakan (X2), kualifikasi guru Yang mengajar (X3), dan sikap siswa terhadap materi itu sendiri (X4). Model hubungan ini yang paling Populer di kalangan peneliti yang menggunakan model regresi ganda (multiple regression). 

6. Hubungan lebih kompleks konvergen searah
Jika peubah X1, X2, …, Xn secara bersama-sama mempengaruhi peubah Y1, sedangkan Y1 itu sendiri mempengaruhi peubah Y2, hubungan ini disebut lebih kompleks konvergen searah. Misalnya, seorang pengusaha membayar gaji pembantunya berdasarkan hanya pada keuntungan setiap bulannya, sedangkan keuntungan setiap bukan dipengaruhi oleh banyak faktor, seperti situasi pemasaran, gencarnya promosi yang dilakukan, keadaan ekonomi masyarakat, situasi politik dan sebagainya.
Kalau kita cermati lebih lanjut, hubungan antarpeubah dapat terjadi dengan model yang jauh lebih kompleks lagi, yaitu kombinasi dari berbagai model hubungan yang sudah dijelaskan. Misalnya, banyak peubah bebas secara bersama­-sama mempengaruhi sejumlah peubah terikat. Pada situasi seperti ini, analisis jalur merupakan salah satu metode yang dapat digunakan. Hubungan seperti ini dapat pula dianalisis dengan metode peubah banyak (multivariate method) yang salah satu program dalam pakat Statistical Analysis System (SAS) disebut MANOVA (multivariate analysis of variance). Tetapi, pertanyaan yang muncul: Dapatkah statistika membuktikan adanya hubungan sebab-akibat itu?
Bagaimana, cukup jelas kan?! Baca juga tentang Pengertian Korelasi Regresi dan Pengertian Statistika

Anda suka dengan artikel Sifat Hubungan Antar Peubah Korelasi Regresi ini?! Jangan lupa share ya ... Baca juga tentang Pengertian Korelasi Regresi. Semoga bermanfaat...

plusone  twitter  facebook Share

Baca juga Artikel Terkait "Sifat Hubungan Antar Peubah Korelasi Regresi" :

Ditulis dalam Kategori Korelasi dan Regresi.