R tabel spss

Tabel r – adalah suatu tabel koefisien relasi “r” momen product. Salah satu penggunaan tabel ini yaitu Pada uji validitas instrumen. Uji ini dilakukan dengan cara membandingkan nilai r di dalam tabel dengan nilai r hasil perhitungan statistik. Berikut dibawah ini adalah cara menggunakan tabel r beserta tabel r dan cara uji nya. Untuk lebih jelasnya simak pembahasan dibawah ini

Cara Memakai Tabel r Untuk tahu bagaimana cara memakai tabel r pakailah contoh berikut:

Kita meneliti dengan memakai sampel untuk uji kuesioner sebanyak 25 orang responden dengan signifikansi 5%, dari sini didapat nilai df=n-2, df=25-2=23.

Cara membaca tabel r , lihat tabel r product moment pada signifikansi 5%, di dapatkan angka r tabel= 0,3961. Kemudian hitung bandingkan nilai r yang di dapatkab dari tabel r dengan r hasil perhitungan. Jika r ditabel r

Tabel r df 0.10 0.05 0.02 0.01 1 0.9877 0.9969 0.9995 0.9999 2 0.9000 0.9500 0.9800 0.9900 3 0.8054 0.8783 0.9343 0.9587 4 0.7293 0.8114 0.8822 0.9172 5 0.6694 0.7545 0.8329 0.8745 6 0.6215 0.7067 0.7887 0.8343 7 0.5822 0.6664 0.7498 0.7977 8 0.5494 0.6319 0.7155 0.7646 9 0.5214 0.6021 0.6851 0.7348 10 0.4973 0.5760 0.6581 0.7079 11 0.4762 0.5529 0.6339 0.6835 12 0.4575 0.5324 0.6120 0.6614 13 0.4409 0.5140 0.5923 0.6411 14 0.4259 0.4973 0.5742 0.6226 15 0.4124 0.4821 0.5577 0.6055 16 0.4000 0.4683 0.5425 0.5897 17 0.3887 0.4555 0.5285 0.5751 18 0.3783 0.4438 0.5155 0.5614 19 0.3687 0.4329 0.5034 0.5487 20 0.3598 0.4227 0.4921 0.5368 21 0.3515 0.4132 0.4815 0.5256 22 0.3438 0.4044 0.4716 0.5151 23 0.3365 0.3961 0.4622 0.5052 24 0.3297 0.3882 0.4534 0.4958 25 0.3233 0.3809 0.4451 0.4869 26 0.3172 0.3739 0.4372 0.4785 27 0.3115 0.3673 0.4297 0.4705 28 0.3061 0.3610 0.4226 0.4629 29 0.3009 0.3550 0.4158 0.4556 30 0.2960 0.3494 0.4093 0.4487 31 0.2913 0.3440 0.4032 0.4421 32 0.2869 0.3388 0.3972 0.4357 33 0.2826 0.3338 0.3916 0.4296 34 0.2785 0.3291 0.3862 0.4238 35 0.2746 0.3246 0.3810 0.4182 36 0.2709 0.3202 0.3760 0.4128 37 0.2673 0.3160 0.3712 0.4076 38 0.2638 0.3120 0.3665 0.4026 39 0.2605 0.3081 0.3621 0.3978 40 0.2573 0.3044 0.3578 0.3932 41 0.2542 0.3008 0.3536 0.3887 42 0.2512 0.2973 0.3496 0.3843 43 0.2483 0.2940 0.3457 0.3801 44 0.2455 0.2907 0.3420 0.3761 45 0.2429 0.2876 0.3384 0.3721 46 0.2403 0.2845 0.3348 0.3683 47 0.2377 0.2816 0.3314 0.3646 48 0.2353 0.2787 0.3281 0.3610 49 0.2329 0.2759 0.3249 0.3575 50 0.2306 0.2732 0.3218 0.3542 51 0.2284 0.2706 0.3188 0.3509 52 0.2262 0.2681 0.3158 0.3477 53 0.2241 0.2656 0.3129 0.3445 54 0.2221 0.2632 0.3102 0.3415 55 0.2201 0.2609 0.3074 0.3385 56 0.2181 0.2586 0.3048 0.3357 57 0.2162 0.2564 0.3022 0.3328 58 0.2144 0.2542 0.2997 0.3301 59 0.2126 0.2521 0.2972 0.3274 60 0.2108 0.2500 0.2948 0.3248 61 0.2091 0.2480 0.2925 0.3223 62 0.2075 0.2461 0.2902 0.3198 63 0.2058 0.2441 0.2880 0.3173 64 0.2042 0.2423 0.2858 0.3150 65 0.2027 0.2404 0.2837 0.3126 66 0.2012 0.2387 0.2816 0.3104 67 0.1997 0.2369 0.2796 0.3081 68 0.1982 0.2352 0.2776 0.3060 69 0.1968 0.2335 0.2756 0.3038 70 0.1954 0.2319 0.2737 0.3017 71 0.1940 0.2303 0.2718 0.2997 72 0.1927 0.2287 0.2700 0.2977 73 0.1914 0.2272 0.2682 0.2957 74 0.1901 0.2257 0.2664 0.2938 75 0.1888 0.2242 0.2647 0.2919 76 0.1876 0.2227 0.2630 0.2900 77 0.1864 0.2213 0.2613 0.2882 78 0.1852 0.2199 0.2597 0.2864 79 0.1841 0.2185 0.2581 0.2847 80 0.1829 0.2172 0.2565 0.2830 81 0.1818 0.2159 0.2550 0.2813 82 0.1807 0.2146 0.2535 0.2796 83 0.1796 0.2133 0.2520 0.2780 84 0.1786 0.2120 0.2505 0.2764 85 0.1775 0.2108 0.2491 0.2748 86 0.1765 0.2096 0.2477 0.2732 87 0.1755 0.2084 0.2463 0.2717 88 0.1745 0.2072 0.2449 0.2702 89 0.1735 0.2061 0.2435 0.2687 90 0.1726 0.2050 0.2422 0.2673 91 0.1716 0.2039 0.2409 0.2659 92 0.1707 0.2028 0.2396 0.2645 93 0.1698 0.2017 0.2384 0.2631 94 0.1689 0.2006 0.2371 0.2617 95 0.1680 0.1996 0.2359 0.2604 96 0.1671 0.1986 0.2347 0.2591 97 0.1663 0.1975 0.2335 0.2578 98 0.1654 0.1966 0.2324 0.2565 99 0.1646 0.1956 0.2312 0.2552 100 0.1638 0.1946 0.2301 0.2540 1000 0.0519 0.0619 0.0734 0.0812 10000 0.0164 0.0196 0.0233 0.0258 Uji r Uji r atau uji korelasi dipakai untuk mempelajari hubungan dua variabel atau lebih. Hubungan yang dipelajari yaitu hubungan yang linier atau garis lurus. Oleh sebab itu, uji r ini sering disebut juga dengan uji korelasi linier.

Bila hubungan dua variabel yang dipelajari tidak linier, maka uji ini tidak cocok digunakan, hingga harus dicari yaitu uji lain, seperti uji kuadratik ataupun uji nonlinier. Perlu dipahami bahwa uji korelasi ini dipakai untuk variabel kuantitatif. Artinya, uji ini bisa dipakai jika variabel yang dipelajari itu keduanya adalah variabel kuantitatif. jika tidak, maka uji lain seperti uji χ2 harus dipilih.

Ada dua jenis uji korelasi, yaitu :

Korelasi Pearson Korelasi Spearman. Korelasi Spearman. Bila data berdistribusi normal ataupun mendekati normal, maka Korelasi Pearson menjadi sebauh pilihan, tetapi jika distribusi data begtu ekstrem tidak normal, maka Korelasi Spearman juga jadi pilihan.

Ukuran korelasi disebut koefisien korelasi, dan disingkat dengan r. Nilai r berkisar antara –1 hingga +1, termasuk 0. Semakin besar nilai r (mendekati angka 1), maka semakin erat antara hubungan kedua variabel tersebut. Sebaliknya, semakin kecil nilai sebuah korelasi (mendekati angka 0), maka semakin lemah hubungan antara kedua variabel tersebut.

Perlu diketahui bahwa nilai r besar, yang menunjukkan bahwa ada hubungan yang erat, tetapi tidak bisa serta merta menyatakan bahwa hubungan yang terjadi yaitu hubungan sebab-akibat antara dua variabel itu sendiri.

Nilai r ini bisa bertanda positif, tetapi bisa juga negatif. Berikut ini adalah interpretasi dari tanda pada koefisien korelasi.

1. Jika nilai r = + (positif), maka hubungannya yaitu berbanding lurus. Artinya, semakin besar nilai variabel X, maka akan semakin besar pula nilai variabel Y ataupun semakin kecil nilai variabel X maka semakin kecil nilai variabel Y .

2. Jika nilai r = – (negatif) maka hubungannya yaitu berbanding terbalik. Artinya semakin besar suatu nilai variabel X , maka semakin kecil juga nilai variabel Y atau semakin kecil nilai variabel X, maka semakin besar pula nilai variabel Y.

3. Jika nilai r = 0, artinya tidak ada hubungan sama sekali antara variabel X dan Y

Demikianlah pembahasan mengenai artikel ini, Semoga bermanfaat

R tabel spss

Artikel Terkait