Tabel r : Cara Memakai, Isi Tabel r, Uji r dan Contoh Kasus

Posted on

 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

Tabel r
Tabel r

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 < r hasil hitungan, makan pernyataan itu valid.

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 :

  1. Korelasi Pearson
  2. 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

Artikel Lainya :

 

Related posts: