Apa Perbedaan Antara Korelasi dan Regresi?

pengantar

Analisis statistik digunakan sebagai alat yang ampuh dalam industri pemasaran. Ini membantu perusahaan menentukan harga dan penjualan suatu produk. Korelasi dan regresi adalah teknik analisis statistik yang paling penting yang menentukan hubungan kualitatif dan kuantitatif antara dua variabel atau lebih. Posting ini akan menjelaskan secara rinci konsep korelasi dan regresi dan perbedaan antara keduanya.

Apa itu Korelasi?

Istilah korelasi terdiri dari dua bagian — co, yang berarti bersama-sama, dan relation, yang menjelaskan hubungan antara dua variabel. Ini mengukur tingkat hubungan antara dua variabel ketika satu variabel berubah.

Contoh klasik korelasi dapat dilihat antara permintaan dan harga. Ketika harga suatu produk naik, permintaannya menurun. Demikian pula, jika harga suatu produk turun, permintaannya meningkat. Hubungan terbalik ini disebut korelasi negatif.

Derajat hubungan antara dua variabel atau lebih diuji melalui analisis korelasi. Ini membantu kita mengetahui ada atau tidaknya hubungan antara variabel. Dalam hal variabel terkait, kita dapat menemukan derajat asosiasi melalui analisis korelasi. Korelasi sangat membantu selama riset pasar. Ini membantu kami memprediksi kinerja kampanye dan penjualan produk atau layanan berdasarkan faktor-faktor seperti perilaku konsumen, budaya, cuaca, dan iklan.

Korelasi dibagi menjadi berbagai kategori. Pada dasarnya ada dua jenis korelasi: positif dan negatif. Jika suatu variabel bergerak ke arah yang sama dengan variabel lain yang berubah, itu disebut korelasi positif. Demikian pula, jika variabel lain bergerak berlawanan arah dengan variabel yang berubah, itu disebut korelasi negatif.

Jenis korelasi lainnya adalah sederhana, parsial dan ganda. Ketika korelasi menentukan derajat hubungan antara dua variabel, itu disebut korelasi sederhana. Misalnya, hubungan antara nilai siswa dan kelas yang dihadiri selama sesi akan diperlakukan sebagai korelasi sederhana. Dalam korelasi parsial, hubungan antara tiga atau empat variabel dipertimbangkan. Namun, dua dari variabel tersebut tetap konstan, dan efek dari dua lainnya dipertimbangkan.

Jika kita mengambil contoh di atas, nilai seorang siswa dikaitkan dengan kehadiran dan metode pengajaran. Dua variabel lainnya, seperti penggunaan teknologi untuk mengajar siswa dan pembelajaran dunia nyata, adalah konstan. Terakhir adalah korelasi ganda yang menentukan hubungan antara tiga variabel atau lebih. Perbedaan antara korelasi parsial dan korelasi ganda adalah bahwa korelasi parsial menentukan hubungan hanya antara dua variabel, dan variabel yang tersisa diperlakukan sebagai konstanta. Di sisi lain, berbagai korelasi membantu menemukan derajat dan arah hubungan antara tiga atau empat variabel secara bersamaan.

Kategori terakhir adalah korelasi linier dan nonlinier. Mereka dapat digambarkan sebagai rasio perubahan antara dua variabel. Dalam korelasi linier, ada hubungan langsung antara dua variabel. Misalnya, ada hubungan langsung antara bahan baku yang tersedia dan barang jadi yang diproduksi. Jika bahan baku 5kg, produksi barang jadi adalah 1kg.

Demikian pula, jika bahan baku yang tersedia 10kg, produksi barang jadi akan menjadi 2kg, dan seterusnya. Dalam korelasi non-linier, tidak ada rasio konstan antara dua variabel. Misalnya, jika variabel A berubah x kali dalam suatu lingkungan, variabel B akan berubah 2x kali dalam lingkungan yang berbeda. Sekali lagi, jika variabel A berubah x kali, B akan berubah 5x kali.

Ada dua metode untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih. Pertama adalah metode grafik yang menggunakan diagram pencar dan grafik untuk menentukan korelasinya. Dalam diagram pencar, variabel disebutkan pada sumbu X dan Y dari grafik, dan nilainya diplot pada grafik sebagai titik. Jika titik-titik bergerak ke atas dalam garis lurus, ada korelasi positif sempurna. Namun, jika titik-titik bergerak ke bawah dalam garis lurus, ada korelasi negatif sempurna.

Metode lain untuk menentukan korelasi antar variabel adalah metode aljabar yang menggunakan koefisien korelasi.

Apa itu Regresi?

Sementara korelasi menentukan apakah ada hubungan antara dua variabel, regresi memberitahu kita tentang pengaruh dua variabel terhadap satu sama lain. Ini memberitahu kita bagaimana satu variabel tergantung pada variabel independen lainnya. Dalam regresi, ada dua variabel: satu independen dan satu dependen. Variabel bebas bertindak sebagai dasar atau standar untuk memprediksi variabel lain yang disebut variabel terikat.

Misalnya, jumlah curah hujan pada tahun tertentu mempengaruhi pertumbuhan tanaman di negara tersebut. Dalam hal ini, regresi akan membantu kita menentukan sejauh mana jumlah curah hujan akan mempengaruhi perkembangan tanaman. Di sini, jumlah curah hujan adalah variabel bebas sedangkan pertumbuhan tanaman adalah variabel terikat. Contoh regresi lainnya dapat berupa jumlah pajak yang dikenakan pada produk dan harga komoditas tersebut. Sekali lagi, jumlah pajak yang dikenakan adalah variabel independen, dan harga komoditas adalah variabel dependen.

Luasnya hubungan antara dua variabel ditemukan melalui analisis regresi. Hal ini dilakukan dengan bantuan garis dan persamaan aljabar.

Apa Perbedaan Antara Korelasi dan Regresi?

Terutama, korelasi dan regresi mungkin tampak sebagai konsep yang sama. Namun, ada beberapa perbedaan antara keduanya yang telah dibahas di bawah ini.

• Korelasi membantu kita menentukan tingkat hubungan antara dua variabel, apakah mereka terkait satu sama lain atau tidak. Di sisi lain, regresi menentukan sejauh mana dua variabel terkait.
• Sementara korelasi adalah ukuran relatif antara dua variabel atau lebih, regresi adalah ukuran absolut antar variabel.
• Kami tidak dapat memperlakukan korelasi sebagai perangkat peramalan. Di sisi lain, regresi membantu dalam memprediksi kemungkinan hasil. Melalui regresi, kita dapat meramalkan nilai variabel dependen jika nilai variabel independen tersedia.
• Koefisien korelasi tidak tergantung pada asal dan skala dalam grafik sedangkan, koefisien regresi hanya independen dari perubahan asal dan bukan skala.
• Dalam korelasi, variabel tidak memiliki satuan ukuran. Namun, dalam regresi, unit pengukuran variabel harus dipertimbangkan.
• Nilai korelasi terletak antara -1 sampai +1. Namun, nilai regresi harus ditentukan dengan menggunakan persamaan aljabar. Nilai korelasi bisa nol, tetapi regresi tidak boleh nol.
• Korelasi digunakan pada saat menjelaskan hubungan langsung antara dua variabel atau lebih. Di sisi lain, regresi digunakan untuk memprediksi hasil dengan bantuan tanggapan numerik.
• Dalam korelasi, kami tidak memerlukan persamaan matematika sedangkan persamaan aljabar adalah suatu keharusan dalam regresi.
• Dalam korelasi, Anda dapat mengubah nilai X dan Y pada grafik karena kedua variabel independen. Namun dalam regresi, nilai X dan Y tidak dapat dipertukarkan karena salah satunya merupakan variabel terikat.

Mengapa Menggunakan Korelasi dan Regresi dalam Bisnis?

Meskipun korelasi dan regresi mungkin tampak sebagai konsep teoretis, mereka berharga untuk bisnis. Berikut adalah beberapa cara bagaimana korelasi dan regresi bermanfaat bagi bisnis:

• Yang paling penting dalam menggunakan analisis regresi adalah untuk meramalkan respon konsumen. Regresi memungkinkan bisnis untuk memprediksi kemungkinan peluang dan potensi risiko di pasar dan membantu dalam menganalisis permintaan di pasar dan menghitung kemungkinan pembelian produk. Ini juga memungkinkan perusahaan untuk merencanakan anggaran mereka dan memperkirakan pendapatan.
• Regresi juga membantu dalam meningkatkan efisiensi operasi atau layanan. Pelaku bisnis dapat mengetahui faktor-faktor yang menghambat produktivitas dan efisiensi.
• Karena regresi didasarkan pada sebab dan akibat, ini memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang tepat. Misalnya, sebuah perusahaan mungkin mempertimbangkan untuk meningkatkan produksi barang tertentu, tetapi memiliki bahan baku yang terbatas. Dalam hal ini, perusahaan mungkin tidak menghasilkan pendapatan jika produk lain juga membutuhkan bahan baku yang sama. Dengan demikian, perusahaan harus mencari tahu produk mana yang harus mereka produksi untuk memaksimalkan pendapatan mereka.
• Korelasi membantu dalam riset pasar karena memungkinkan bisnis untuk menentukan apakah dua variabel terkait. Hal ini memudahkan perusahaan untuk mempertimbangkan hanya faktor-faktor yang secara langsung mempengaruhi penjualan atau pendapatan.

Kesimpulan

Korelasi dan regresi juga memainkan peran penting dalam pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan AI untuk memprediksi nilai berkelanjutan dalam kumpulan data besar. Jika Anda memiliki minat yang besar dalam ML atau pembelajaran mendalam dan ingin membangun karir di bidang yang sama, ada baiknya Anda mengetahui secara mendalam tentang korelasi dan regresi. Program Sertifikat Tingkat Lanjut upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam akan membantu Anda memahami konsep regresi secara mendalam dan penggunaan praktisnya dalam pembelajaran mesin. Lebih dari 40.000 orang dari lebih dari 85 negara telah mendaftar di berbagai program di upGrad. Bersamaan dengan pembelajaran sejawat, upGrad juga menawarkan dukungan karir 360 derajat kepada semua siswanya.