Statistik adalah alat penting untuk analisis di berbagai bidang. Panduan ini akan menunjukkan cara melakukan analisis korelasi peringkat menurut Spearman di Excel. Dengan metode ini, kamu dapat mengkuantifikasi hubungan antara variabel ordinal secara efisien. Kami akan mempertimbangkan hubungan antara kepuasan pelanggan dan tingkat pemasaran.
Temuan Utama
- Analisis korelasi peringkat menurut Spearman sangat cocok untuk data yang berskala ordinal.
- Penyelidikan menggunakan Excel memungkinkan perhitungan dan visualisasi korelasi peringkat yang cepat.
- Hubungan positif lemah antara tingkat pemasaran dan kepuasan pelanggan menunjukkan bahwa lebih banyak investasi dalam pemasaran tidak selalu berarti akan meningkatkan kepuasan.
Panduan Langkah demi Langkah
Pertama-tama, kamu perlu memasukkan data yang relevan. Kita akan fokus pada kepuasan pelanggan dan tingkat pemasaran. Data ini telah dikumpulkan dalam sebuah studi kasus.
Dalam langkah ini, salin data dari data mentah kamu dan tempelkan ke lembar kerja baru. Pastikan untuk menamai header kolom dengan jelas. Mungkin akan membantu jika kolom-kolom tersebut dinamai "Kepuasan Pelanggan" dan "Tingkat Pemasaran".
Setelah data telah disalin, penting untuk memeriksa tingkat skala variabel kamu. Kepuasan pelanggan berskala ordinal, sedangkan tingkat pemasaran juga dikategorikan secara ordinal. Pastikan kamu memahaminya dengan benar untuk menghindari kesalahan saat perhitungan lebih lanjut.
Langkah selanjutnya adalah mempersiapkan data untuk analisis korelasi peringkat. Kamu memerlukan peringkat dari variabel-variabel tersebut. Di Excel, kamu dapat melakukannya dengan menggunakan fungsi "RANG.GLEICH" atau "RANG.MITTEL.W". Fungsi ini akan memberikan peringkat kepada setiap angka terkait dengan matriks yang telah ditetapkan. Pastikan untuk bekerja di area yang benar.
Untuk menghitung peringkat kepuasan pelanggan, yang kita sebut sebagai Variabel X1 di sini, pilih sel yang sesuai terlebih dahulu. Untuk observasi pertama, tandai sel untuk kepuasan pelanggan dan kemudian pilih matriks tempat peringkat akan dihitung. Penting untuk tetap menjaga seluruh matriks tetap terkunci agar tidak berubah saat rumus ditarik ke bawah.
Untuk menghitung peringkat tingkat pemasaran (X2), ulangi langkah yang sama. Di sini juga penting untuk mempertahankan rentang data secara keseluruhan agar rumus bekerja dengan benar saat disalin ke bawah. Langkah-langkah ini akan memastikan peringkat untuk setiap variabel dihitung dengan benar.
Setelah peringkat untuk kedua variabel didapatkan, kamu dapat menghitung korelasi peringkat. Ini dilakukan dengan menggunakan fungsi "KORREL". Fungsi ini memungkinkan kamu untuk memilih peringkat baik dari X1 maupun X2 dan menghitung korelasinya. Hasilnya akan memberikan informasi tentang seberapa kuat hubungan antara kedua variabel tersebut.
Dalam kasus kamu, korelasinya adalah 0,082, yang menunjukkan adanya hubungan positif lemah. Angka ini menunjukkan bahwa meskipun ada kecenderungan bahwa pengeluaran pemasaran yang lebih tinggi akan meningkatkan kepuasan pelanggan, hubungan tersebut tidaklah kuat.
Terakhir, pastikan untuk mendokumentasikan interpretasi hasil kamu. Tabel dapat membantumu untuk menjelaskan di mana korelasi peringkat berada dan dengan jelas menunjukkan hubungan antara kedua variabel tersebut.
Pendekatan analisis korelasi peringkat membantu mendapatkan wawasan kualitatif dari data kuantitatif dan menunjukkan bagaimana belanja pemasaran bisa bervariasi tanpa langsung meningkatkan kepuasan pelanggan.
Rangkuman
Dalam panduan ini, Anda belajar cara melakukan analisis korelasi peringkat di Excel. Pertama-tama, Anda menyiapkan data Anda dengan benar dan kemudian menentukan peringkat kedua variabel. Akhirnya, Anda menghitung korelasi peringkat untuk mengkuantifikasi hubungan antara tingkat pemasaran dan kepuasan pelanggan.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Seberapa berbedanya Spearman dan Kendall?Spearman dan Kendall keduanya adalah koefisien korelasi peringkat, tetapi dihitung secara berbeda. Spearman didasarkan pada perbedaan peringkat, sementara Kendall menggunakan jumlah kesesuaian dan ketidaksesuaian.
Bagaimana cara memilih korelasi yang sesuai?Pemilihan korelasi tergantung pada jenis data. Untuk data berdosis ordinal, Spearman cocok, sementara untuk data metrik sering digunakan Pearson.
Apa mungkin menggunakan regresi daripada korelasi?Ya, regresi bisa berguna untuk menyelidiki pengaruh satu atau lebih variabel independen pada suatu variabel dependen, sementara korelasi hanya menunjukkan hubungan.
