Terdapat banyak metode yang dapat digunakan oleh peneliti dalam rumpun analisis data multivariat. Pada pembahasan terdahulu beberapa metode populis yang sudah kita paparkan diantaranya analisis regresi berganda, analisis komponen utama, analisis faktor ekploratori, analisis faktor konfirmatori, analisis diskriminan hingga analisis struktural (SEM maupun Jalur). Korelasi Kanonik!
Pada kesempatan kali ini kita akan coba uraikan konsepsi tentang ragam metode analisis multivariat lainnya yang tujuannya mencari pola hubungan antara dua set atau dua kelompok variabel. Jika pada kesempatan sebelumnya kita telah mengenal pola hubungan antar variabel semisal korelasi pearson, rank spearman maupun derajat asosiasi yang dihasilkan dari tabel kontingensi, akan tetapi pola hubungan tersebut dalam kaitannya dengan rumpun analisis univariat atau analisis bivariat. Nah pada analisis korelasi kanonik, variabel yang dilibatkan adalah lebih dari satu variabel bebas dengan lebih dari satu variabel tak bebas.
Lebih lanjut paparan kita terkait dengan konsepsi dan cara perhitungan korelasi kanonik akan kita paparkan pada uraian berikut.
Penggunaan Korelasi Kanonik
Sebelum kita masuk ke dalam pembahasan terkait dengan konsepsi analisis korelasi kanonik ada baiknya kita coba memahami beberapa contoh kasus berikut,
“The health department is interested in determining if there is a relationship between housing quality – measured by a number of variables such as type of housing, heating and cooling conditions, availability of running water, and kitchen and toilet facilities – and incidences of minor and serious illness and number of disability days.”
“The marketing manager of a consumer good firm is interested in determining if there is a relationship between types of products purchased and consumers’ lifestyles and personalities.”
Dari beberapa contoh kasus yang telah disebutkan di atas setidaknya kita dapat mengindentifikasi awal konteks penggunaan analisis korelasi yaitu adanya tujuan yang ingin diketahui yaitu mengidentifikasi hubungan “relationship”. Dan kaitannya dengan rumpun analisis multivariat dengan banyak variabel, dapat diindentifikasi bahwa variabel-variabel yang dilibatkan dalam pengukuran lebih dari satu. Oleh karenanya dalam konteks korelasi multivariat, diuji dengan analisis korelasi kanonik.
Konsepsi Korelasi Kanonik
Pada analisis korelasi kanonik (sebagai unsur pembeda) pada umumnya dikenal adanya pembagian variabel seperti layaknya pada analisis regresi yaitu variabel independent dan variabel independen. Lebih lanjut, jika para peneliti sudah coba membaca dan mempelajari artikel kita terkait dengan analisis komponen utama, maka untuk memahami cara kerja dari analisis korelasi kanonik mirip dengan cara kerja analisis komponen utama. Perbedaan yang mencolok antara keduanya adalah pada kriteria penentuan hasil yang berbeda. Persamaan prinsip yang utama adalah pembentukan suatu variabel baru berdasarkan kombinasi linear variabel pembentuknya, hanya saja pada analisis korelasi kanonik perlu dibedakan berdasarkan variabel independen (X) dan dependen (Y)-nya untuk tujuan pencarian derajat hubungan anatar dua variabel baru yang terbentuk.
Berikut disajikan persamaan variabel yang terbentuk dari kombinasi linear variabel-variabel pembentuknya yang menjadi dasar pencarian nilai korelasi kanonik.
Pada persamaan di atas menunjukkan bahwa W1 merupakan kombinasi linear dari variabel X dan V1 merupakan kombinasi linear dari variabel Y. Misalkan C1 merupakan korelasi antara W1 dengan V1. Tujuan dari analisis korelasi kanonik adalah untuk mengestimasi nilai dari a11, a12, . . , a1p dan b11, b12, . . , b1q yang memaksimumkan nilai C1. Berdasarkan persamaan di atas kita dapat mendefiniskan bahwa W1 dan V1 merupakan variabel kanonik dan C1 merupakan korelasi kanonik.
Berdasarkan persamaan dan uraian di atas, sekiranya kita dapat kerucutkan tujuan dari analisis korelasi kanonik diantaranya adalah
- Mengidentifikasi pasangan variabel baru (Wi , Vi) yang tiap variabelnya merupakan kombinasi linear dari variabel X (independen) dan variabel dependen (Y).
- Mengidentifikasi pasangan variabel baru (Wi , Vi) yang memaksimumkan nilai korelasi antara variabel baru Wi dan Vi
- Tiap set variabel baru (Wi , Vi) tidak berkorelasi dengan set variabel baru lainnya yang dihasilkan.
Sekilas bagi peneliti atau data master yang telah mengenal atau mempelajari analisis komponen utama akan berpendapat bahwa analisis korelasi kanonik merupakan hal yang sama dengan analisis komponen utama. Akan tetapi secara prinsip akan ditemukan banyak perbedaan yang prinsipil diantaranya pada tujuan penggunaan, variabel baru yang dihasilkan dan kriteria penentuan banyak variabel baru yang diperlukan. Pada analisis komponen utama penentuan banyak komponen utama atau variabel baru tersebut disandarkan pada kemampuan komponen utama mensarikan sebagian besar varians atau keragaman pada data (> 80%) dan variabel yang dihasilkan merupakan variabel yang berdiri sendiri bukan merupakan pasangan.
Hal ini dikarenakan pada analisi komponen utama tujuan utamanya adalah untuk membuat kombinasi linear variabel pennyusunnya dalam rangka merampingan struktur variabel (data reduction). Sedangkan pada analisis korelasi kanonik penentuan banyaknya set variabel didasarkan atas set variabel baru (pasangan variabel baru) yang memiliki nilai korelasi yang maksimum dan variabel yang dihasilkan merupakan suatu set variabel (pasangan variabel). Hal ini dikarenakan sesuai dengan nama metode analisis ini yang merupakan suatu metode analisis korelasi akan tetapi yang melibatkan banyak variabel X dan Y.
Pada kesempatan selanjutnya kita akan coba perlihatkan penggunaan software statistik (diantaranya : SAS) dalam menghasilkan uji analisis korelasi kanonik pada data. Ada baiknya untuk pengenalan awal bagi peneliti atau data master yang baru membaca artikel ini untuk memahami terlebih dahulu metode analisis komponen utama, hal ini dapat sangat membantu mempercepat proses pemahaman khususnya pada metode analisis korelasi kanonik dan umumnya metode analisis data multivariat. SEMANGAT MEMAHAMI!!!
Sumber :
- Subhash Sharma, Applied Multivariate Technique
———————————————————————————————————————————————————-
- Jika rekan peneliti memerlukan bantuan Survey Lapangan, Survey Online ataupun Olah Data dapat menghubungi mobilestatistik.com di :
- WhatsApp : 081321709749
- Email : welcome@mobilestatistik.com
- Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.
———————————————————————————————————————————————————-
