Regresi dan Analisis Korelasi

Teknik yang paling biasa digunakan untuk menyiasat hubungan antara dua pembolehubah kuantitatif ialah korelasi dan regresi linear. Korelasi mengukur kekuatan hubungan linear antara sepasang pembolehubah, manakala regresi menyatakan hubungan dalam bentuk persamaan. Sebagai contoh, dalam pesakit yang menghadiri jabatan kemalangan dan kecemasan, analisis korelasi dan regresi digunakan untuk menentukan sama ada terdapat hubungan antara umur dan paras urea dan sama ada paras urea boleh diramalkan untuk umur tertentu.

Korelasi dan regresi digunakan untuk menerangkan beberapa jenis hubungan antara pembolehubah kuantitatif yang diandaikan mempunyai hubungan linear. Korelasi dan regresi adalah ukuran statistik yang digunakan untuk memberikan hubungan antara dua pembolehubah.

Korelasi boleh ditakrifkan sebagai ukuran yang digunakan untuk mengukur hubungan antara pembolehubah. Dua pembolehubah dikatakan berkaitan secara langsung jika peningkatan atau penurunan dalam satu pembolehubah menyebabkan peningkatan atau penurunan yang sepadan dalam pembolehubah yang lain. Begitu juga, pembolehubah dikatakan berkaitan secara tidak langsung jika peningkatan dalam satu menyebabkan penurunan yang lain dan sebaliknya. Jika perubahan dalam pembolehubah bebas tidak menyebabkan perubahan dalam pembolehubah bersandar, ia tidak berkaitan. Oleh itu, korelasi boleh menjadi positif (korelasi langsung), negatif (korelasi tidak langsung), atau sifar. Hubungan ini diberikan oleh pekali korelasi.

Regresi boleh ditakrifkan sebagai ukuran yang digunakan untuk mengukur bagaimana perubahan dalam satu pembolehubah akan mempengaruhi pembolehubah yang lain. Regresi digunakan untuk mencari sebab dan akibat antara dua pembolehubah. Regresi linear adalah jenis regresi yang paling biasa digunakan kerana ia lebih mudah untuk dianalisis berbanding dengan yang lain. Regresi linear digunakan untuk mencari garis yang paling sesuai untuk mewujudkan hubungan antara pembolehubah.

Kedua-dua analisis korelasi dan regresi dilakukan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua pembolehubah menggunakan nombor. Secara grafik, analisis korelasi dan regresi boleh divisualisasikan menggunakan plot serakan.

Analisis korelasi dilakukan untuk menentukan sama ada terdapat hubungan antara pembolehubah yang diuji. Juga, pekali korelasi, seperti pekali korelasi Pearson, digunakan untuk memberikan nilai berangka bertanda yang menunjukkan kekuatan dan arah korelasi. Plot serakan memberikan korelasi antara dua pembolehubah x dan y untuk titik data individu.

Analisis regresi digunakan untuk menentukan hubungan antara dua pembolehubah supaya nilai pembolehubah yang tidak diketahui dapat diramal menggunakan pengetahuan pembolehubah yang diketahui. Matlamat regresi linear adalah untuk mencari garisan paling sesuai yang melalui titik data. Untuk dua pembolehubah, x dan y, analisis regresi boleh divisualisasikan.

Secara ringkasnya, korelasi dan regresi digunakan sebagai ukuran statistik untuk lebih memahami hubungan antara pembolehubah. Jika pekali korelasi adalah negatif (atau positif), cerun garis regresi juga akan menjadi negatif (atau positif).

Perbezaan utama antara korelasi dan regresi termasuk:

• Korelasi digunakan untuk menentukan sama ada pembolehubah berkaitan. Regresi digunakan untuk menerangkan secara numerik bagaimana pembolehubah bersandar berubah dengan perubahan dalam pembolehubah bebas.
• Korelasi cuba mewujudkan hubungan linear antara pembolehubah. Mencari garis regresi paling sesuai untuk meramalkan pembolehubah yang tidak diketahui berdasarkan pembolehubah yang diketahui.
• Pembolehubah korelasi boleh digunakan secara bergantian. Pembolehubah regresi tidak boleh ditukar ganti.
• Korelasi menggunakan nilai berangka bertanda untuk menganggar kekuatan hubungan antara pembolehubah. Regresi digunakan untuk menunjukkan kesan perubahan unit dalam pembolehubah bebas terhadap pembolehubah bersandar.
• Pekali Pearson ialah ukuran korelasi terbaik. Kaedah kuasa dua terkecil ialah teknik terbaik untuk menentukan garis regresi.

Jelas bahawa terdapat perbezaan dan persamaan yang signifikan antara korelasi dan regresi, walaupun apabila diteliti bersama. Regresi digunakan apabila anda ingin mencipta model, persamaan atau meramalkan tindak balas penting. Jika anda ingin meringkaskan dengan cepat arah dan kekuatan hubungan, korelasi adalah pilihan terbaik. Secara ringkas, analisis korelasi digunakan untuk mengetahui tahap hubungan antara dua pembolehubah. Walau bagaimanapun, analisis regresi digunakan untuk menganalisis kesan bagaimana pembolehubah bebas dikaitkan secara numerik dengan pembolehubah bersandar. Analisis korelasi dan regresi boleh dilakukan bersama untuk mengukur set data dan menentukan hubungan antara pembolehubah.

Organisasi kami mempunyai kakitangan yang kuat yang mengikuti perkembangan dalam bidang sains dan teknologi di dunia dan sentiasa memperbaiki dirinya. Di antara pelbagai ujian, pengukuran, analisis dan kajian penilaian yang disediakan untuk perniagaan dalam pelbagai sektor, terdapat juga perkhidmatan analisis regresi dan korelasi.