Statistik: Covariance dan Correlation Coefficient

Covariance

Adalah pengukuran kolerasi antar variable. Nilai covariance dapat positif, negatif atau nol. Contoh: Harga property dipengaruhi oleh luas bangunan. variable harga dan variable luas bangunan berkolerasi.

Covariance menunjukan arah pergerakan variable,

• > 0, kedua variable bergerak kearah sama.
• < 0, kedua variable bergerak kearah yang berbeda.
• = 0, kedua variable tidak terikat satu sama lain.

Covariance memiliki sedikit kelemahan karena range angkanya yang besar. Membuat kita sulit untuk menterjemahkan maksud dari angka tersebut.

Correlation Coefficient

Untuk mengatasi masalah tersebut digunakan correlation coefficent. Nilai correlation coefficient dalam rentang 1 sampai -1. Konsep ini mirip dengan variance coefficient.

Correlation 1 (Perfect positive correlation), 1 variable dapat dijelaskan oleh variable lainya, begitu juga sebaliknya. Bila data divisualkan, maka akan berbentuk garis linear.

Dalam correlation, kita juga perlu paham sebab-musabab kolerasi antara variable.

Misalnya, menggunakan contoh harga rumah diatas, Harga rumah makin mahal bila makin luas. Namun, dengan berjalannya waktu, harga rumah masih bisa naik, walaupun ukurannya tetap. Jadi masih ada variable lain yang bisa mempengaruhi. Dalam analisis data kita harus memperhatikan hal seperti ini.

Jenis Correlation
Correlation 0, tidak ada hubungan diantara kedua variable.
Correlation -1 (perfect  negative correlatin), dapat digunakan contoh perusahaan penjual

ice cream dan penjual payung. Ice cream cenderung lebih laku saat musim panas dan payung

lebih cenderung laku saat musim hujan.