"Spearman's correlation coeffcient, r, is a nonparametric statistic and so can be used when data have violated parametric assumptions such as non-normally distribution data. Spearman's test works by firt ranking the data, and then applying pearson's equation to those ranks".
"Kendall 'Tau is nonparametric correlation and it should be used rather than Spearman's coeffecient when you have a small data set with a large number of tied ranks, Kendall 'Tau should be used. although Spearman's statistic is the more popular of the two coefficients, there is much to suggest that Kendall's statistic is actually a better estimate of the correlationin the population" (Andy Field, 2000).
"Kendall 'Tau is nonparametric correlation and it should be used rather than Spearman's coeffecient when you have a small data set with a large number of tied ranks, Kendall 'Tau should be used. although Spearman's statistic is the more popular of the two coefficients, there is much to suggest that Kendall's statistic is actually a better estimate of the correlationin the population" (Andy Field, 2000).
Koefisien Rank Spearman dan Kendall's Tau termasuk dalam uji statistik nonparametrik. Uji ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel data yang berskala ordinal. Suatu variabel/data dikatakan berskala ordinal apabila pengukuran data menunjukan adanya tingkatan atau data ranking. Skala ordinal mempunyai tingkatan yang lebih tinggi dibandingkan dengan skala nominal. Skala ordinal, misalnya : senang, cukup senang, tidak senang.
Formula uji korelasi Rank Spearman :
Dimana :
= Korelasi Rank Spearman
D = Perbedaan/selisish peringkat antara variabel bebas dan terikat
n = jumlah sampel
1 dan 6 = konstantas
Formula uji Kendall's Tau
= nilai koefisien Kendall Tau
S = Pembilang yang berasal dari jumlah konkordansi dan disonkordasi jenjang secara keseluruhan
n = Jumlah sampel
1 dan 2 = konstanta
Contoh kasus.
Untuk mengetahui tingkat kepuasan dan loyalitas pelanggan supermarket A, manajer supermarket tersebut memberikan kuesioner kepada 30 pelanggan. Ingin diketahui apakah ada hubungan antara kepuasan dan loyalitas?
Langkah-langkah analsis :
Formula uji korelasi Rank Spearman :
| Rumus korelasi Pearson |
D = Perbedaan/selisish peringkat antara variabel bebas dan terikat
n = jumlah sampel
1 dan 6 = konstantas
Formula uji Kendall's Tau
| Rumus Kendall's tau |
S = Pembilang yang berasal dari jumlah konkordansi dan disonkordasi jenjang secara keseluruhan
n = Jumlah sampel
1 dan 2 = konstanta
Contoh kasus.
Untuk mengetahui tingkat kepuasan dan loyalitas pelanggan supermarket A, manajer supermarket tersebut memberikan kuesioner kepada 30 pelanggan. Ingin diketahui apakah ada hubungan antara kepuasan dan loyalitas?
 |
| Data Kepuasan dan Loyalitas |
Langkah-langkah analsis :
- Klik Analyze
- Correlate
- Bivariate
- Masukkan variabel ke kolom Variable (s)
- Pilih Spearman Rho atau Kendall's Tau. Jangan lupa menonaktifkan pilhan Pearson.
- Pada test significance,Pilih Two tailed untuk diuji dua sisi.
- Kemudian OK
