Pekali Korelasi Pearson (Pearson's Product-Moment Correlation) dalam SPSS
Pengenalan
Pekali Korelasi Pearson digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan linear antara dua pemboleh ubah berterusan (continuous variables).
Analisis ini membantu penyelidik menentukan sama ada peningkatan atau penurunan dalam satu pemboleh ubah berkait dengan perubahan dalam pemboleh ubah yang lain.
Contoh:
- Hubungan antara motivasi dan prestasi kerja.
- Hubungan antara daya tahan (resilience) dan burnout.
- Hubungan antara masa belajar dan pencapaian akademik.
- Hubungan antara umur dan kepuasan kerja.
Bila Perlu Menggunakan Korelasi Pearson?
- Kedua-dua pemboleh ubah adalah data berterusan (continuous).
- Terdapat hubungan linear antara pemboleh ubah.
- Data bertaburan secara normal.
- Tiada outlier yang melampau.
Hipotesis Kajian
Hipotesis Nol (H₀)
Tiada hubungan yang signifikan antara kedua-dua pemboleh ubah.
r = 0
Hipotesis Alternatif (H₁)
Terdapat hubungan yang signifikan antara kedua-dua pemboleh ubah.
r ≠ 0
Andaian (Assumptions)
1. Kedua-dua Pemboleh Ubah Berbentuk Continuous
Contoh:
- Skor motivasi
- Skor burnout
- Markah peperiksaan
- Pendapatan bulanan
2. Hubungan Linear
Hubungan antara kedua-dua pemboleh ubah mestilah linear.
Cara Semak:
Graphs → Legacy Dialogs → Scatter/Dot → Simple Scatter
Jika titik-titik membentuk corak garis lurus secara umum, andaian lineariti dipenuhi.
3. Tiada Outlier Yang Ketara
Cara Semak:
Analyze → Descriptive Statistics → Explore
Lihat Boxplot untuk mengenal pasti outlier yang ekstrem.
4. Taburan Normal
Cara Semak:
Analyze → Descriptive Statistics → Explore
Pilih:
- Normality plots with tests
- Shapiro-Wilk Test
- Histogram
- Q-Q Plot
| Nilai p | Keputusan |
|---|---|
| p > .05 | Data normal |
| p < .05 | Data tidak normal |
Langkah Menjalankan Korelasi Pearson Dalam SPSS
Langkah 1
Analyze → Correlate → Bivariate
Langkah 2
Masukkan kedua-dua pemboleh ubah ke dalam kotak Variables.
Contoh:
- Resilience
- Burnout
Langkah 3
Pilih:
- Pearson
- Two-tailed
- Flag Significant Correlations
Langkah 4
Klik OK.
Mentafsir Pekali Korelasi (r)
| Nilai r | Kekuatan Hubungan |
|---|---|
| 0.00 – 0.19 | Sangat lemah |
| 0.20 – 0.39 | Lemah |
| 0.40 – 0.59 | Sederhana |
| 0.60 – 0.79 | Kuat |
| 0.80 – 1.00 | Sangat kuat |
Arah Hubungan
| Nilai r | Tafsiran |
|---|---|
| Positif (+) | Kedua-dua pemboleh ubah meningkat atau menurun bersama |
| Negatif (-) | Satu meningkat, satu lagi menurun |
Contoh Output SPSS
| Burnout | Resilience | |
|---|---|---|
| Burnout | 1 | -0.290** |
| Sig. (2-tailed) | - | 0.002 |
| N | 111 | 111 |
Interpretasi Output
Terdapat hubungan negatif yang lemah tetapi signifikan antara burnout dan resilience, r = -.290, p = .002.
Ini menunjukkan bahawa apabila tahap resilience meningkat, tahap burnout cenderung menurun.
Oleh kerana p = .002 < .05, hipotesis nol ditolak.
Contoh Penulisan APA 7
A Pearson product-moment correlation was conducted to examine the relationship between resilience and burnout among healthcare staff. Results indicated a significant negative correlation between resilience and burnout, r(109) = -.290, p = .002.
Contoh Penulisan Bahasa Melayu
Ujian Korelasi Pearson telah dijalankan untuk menentukan hubungan antara resilience dan burnout dalam kalangan kakitangan kesihatan. Keputusan menunjukkan terdapat hubungan negatif yang lemah tetapi signifikan antara resilience dan burnout, r(109) = -.290, p = .002. Ini menunjukkan bahawa peningkatan tahap resilience dikaitkan dengan penurunan tahap burnout.
Pelaporan Mengikut APA 7
- Laporkan nilai r.
- Laporkan nilai p.
- Nyatakan arah hubungan (positif atau negatif).
- Nyatakan kekuatan hubungan.
- Buat keputusan terhadap hipotesis kajian.
Ringkasan Analisis Korelasi Pearson
- Semak normaliti data.
- Semak lineariti menggunakan Scatterplot.
- Semak outlier.
- Jalankan Analyze → Correlate → Bivariate.
- Pilih Pearson Correlation.
- Tafsir nilai r dan p.
- Tentukan kekuatan dan arah hubungan.
- Laporkan dalam format APA 7.
Formula Ringkas Keputusan
Jika p < .05
✅ Terdapat hubungan yang signifikan.
Jika p > .05
❌ Tiada hubungan yang signifikan.
Jika r positif
📈 Hubungan positif.
Jika r negatif
📉 Hubungan negatif.
Sumber: leard statistics
Kami juga menyediakan:
📊 PERKHIDMATAN ANALISA DATA SPSS
✅ Cepat & Profesional
✅ Format APA Terkini
✅ Huraian Lengkap
✅ BM & English
📈 Analisis: • T-Test
• ANOVA
• Correlation
• Regression
• Cronbach Alpha
• EFA & lain-lain
Sesuai untuk: 🎓 Degree | Master | PhD | Pensyarah | Guru
💬 WhatsApp: 📲 https://wa.me/60169510539
✨ Data Anda, Analisis Kami.
