Analisis Korelasi Spearman Menggunakan SPSS: Panduan Lengkap

Dalam dunia penelitian, terutama yang melibatkan data kuantitatif, memahami hubungan antara variabel merupakan aspek krusial. Salah satu metode statistik yang sering digunakan untuk menganalisis hubungan ini adalah analisis korelasi. Namun, tidak semua data mengikuti distribusi normal, dan terkadang kita dihadapkan pada data ordinal atau data interval yang distribusinya tidak simetris. Dalam kasus seperti ini, analisis korelasi Spearman hadir sebagai alternatif yang sangat efektif.

Analisis korelasi Spearman, yang juga dikenal sebagai koefisien korelasi rank Spearman (Spearman's rho), adalah uji non-parametrik yang digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan monotonik antara dua variabel. Berbeda dengan korelasi Pearson yang mengukur hubungan linear, korelasi Spearman bekerja dengan mengurutkan data dari setiap variabel terlebih dahulu, kemudian menghitung koefisien korelasi Pearson pada data yang sudah diubah menjadi peringkat (rank).

Mengapa Menggunakan Korelasi Spearman?

Ada beberapa alasan utama mengapa peneliti memilih menggunakan korelasi Spearman:

• Data Ordinal: Korelasi Spearman sangat cocok untuk menganalisis hubungan antara variabel yang bersifat ordinal, di mana data hanya dapat diurutkan tetapi perbedaan antar nilai tidak dapat diukur secara pasti (misalnya, tingkat kepuasan: sangat tidak puas, tidak puas, netral, puas, sangat puas).
• Data Interval dengan Distribusi Non-Normal: Jika data Anda berupa interval atau rasio, tetapi tidak memenuhi asumsi normalitas yang dibutuhkan oleh korelasi Pearson, korelasi Spearman bisa menjadi pilihan yang lebih aman.
• Adanya Outlier: Korelasi Spearman lebih robust terhadap keberadaan outlier dibandingkan korelasi Pearson. Outlier cenderung memiliki pengaruh yang lebih kecil pada peringkat data dibandingkan pada nilai data aslinya.
• Hubungan Monotonik: Uji ini mendeteksi hubungan monotonik, yaitu hubungan di mana saat satu variabel meningkat, variabel lainnya cenderung meningkat (monotonik naik) atau cenderung menurun (monotonik turun), tanpa harus mengikuti garis lurus.

Kapan Korelasi Spearman TIDAK Cocok?

Meskipun fleksibel, korelasi Spearman memiliki keterbatasan:

• Tidak mengukur hubungan linear secara langsung. Jika hubungan Anda sangat jelas linear, Pearson mungkin memberikan interpretasi yang lebih kuat.
• Mengabaikan besaran perbedaan antar peringkat. Korelasi Spearman hanya melihat urutan, bukan jarak antar nilai.

Langkah-langkah Analisis Korelasi Spearman Menggunakan SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) menyediakan fasilitas yang mudah untuk melakukan analisis korelasi Spearman. Berikut adalah langkah-langkah umum:

1. Memasukkan Data ke SPSS

Pastikan data Anda sudah terorganisir dengan baik di jendela Data View SPSS, dengan setiap variabel berada di kolomnya masing-masing.

2. Memilih Menu Analisis

Pilih menu Analyze > Correlate > Bivariate...

3. Menentukan Variabel

Dalam kotak dialog Bivariate Correlations, pindahkan variabel-variabel yang ingin Anda analisis ke kotak Variables.

4. Memilih Jenis Korelasi

Di bagian bawah kotak dialog, pada pilihan Correlation Coefficients, pastikan Anda mencentang opsi Spearman. Anda juga bisa mencentang Pearson jika ingin membandingkan hasilnya, namun fokus utama kita adalah Spearman.

5. Memilih Pengujian Signifikansi

Di bagian Test of Significance, pilih Two-tailed (untuk melihat arah hubungan dua arah) atau One-tailed (jika Anda memiliki hipotesis yang sangat spesifik tentang arah hubungan).

6. Menjalankan Analisis

Klik tombol OK. SPSS akan menampilkan output analisis korelasi di jendela Output Viewer.

Interpreting Hasil SPSS

Output SPSS untuk korelasi Spearman akan menampilkan tabel yang berisi:

• N: Jumlah pasangan data yang valid untuk analisis.
• Correlation Coefficient (rho): Nilai koefisien korelasi Spearman. Nilai ini berkisar antara -1 hingga +1.
  • Nilai mendekati +1 menunjukkan korelasi positif monotonik yang kuat.
  • Nilai mendekati -1 menunjukkan korelasi negatif monotonik yang kuat.
  • Nilai mendekati 0 menunjukkan tidak ada hubungan monotonik yang signifikan.
• Sig. (2-tailed) atau Sig. (1-tailed): Nilai signifikansi statistik.

Menentukan Kekuatan Hubungan

Secara umum, interpretasi kekuatan hubungan korelasi Spearman adalah sebagai berikut (meskipun ini bisa bervariasi tergantung bidang studi):

• 0.00 - 0.19: Sangat Lemah
• 0.20 - 0.39: Lemah
• 0.40 - 0.59: Sedang
• 0.60 - 0.79: Kuat
• 0.80 - 1.00: Sangat Kuat

Menentukan Signifikansi Statistik

Nilai Sig. (2-tailed) digunakan untuk menentukan apakah hubungan tersebut signifikan secara statistik. Jika nilai Sig. lebih kecil dari tingkat signifikansi yang ditetapkan (biasanya 0.05), maka kita menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa ada hubungan monotonik yang signifikan antara kedua variabel. Sebaliknya, jika Sig. lebih besar dari 0.05, maka hubungan tersebut tidak signifikan secara statistik.

Ingatlah bahwa korelasi tidak sama dengan kausalitas. Hasil analisis korelasi Spearman hanya menunjukkan adanya hubungan, bukan berarti satu variabel menyebabkan perubahan pada variabel lainnya.

Dengan memahami konsep dan langkah-langkah melakukan analisis korelasi Spearman menggunakan SPSS, Anda dapat menganalisis hubungan antar variabel secara lebih tepat, terutama ketika asumsi normalitas tidak terpenuhi atau ketika berhadapan dengan data ordinal. Ini merupakan alat penting dalam gudang statistik bagi setiap peneliti.