Korelasi Rank Kendall Tau

Fungsi:
Sama dengan Spearman dengan kelebihan bisa dilakukan secara parsial

Metode:
- Beri ranking Variabel X dan Y dari 1 hingga N
- Susun ranking X secara wajar, yakni 1, 2, 3, …, N
- Tentukan harga S
- Tentukan apakah ada ranking yang kembar atau tidak
- Uji signifikansi dengan pendekatan distribusi normal

Pengujian:

Rata-rata distribusi normal = m_iu = 0

Simpangan Baku =

Contoh:

Misalkan kita minta juri X dan Y untuk memberi ranking 12 karya tulis menurut kualitas gaya pemaparan. Apakah ada hubungan yang signifikan antara ranking yang dibuat oleh juri X dengan juri Y:

Subjek	A	B	C	D	E	F	G	H	I	J	K	L
X	3	4	2	1	8	11	10	6	7	12	5	9
Y	3	6	5	1	10	9	8	3	4	12	7	11

Urutan rank juri:

Subjek	D	C	A	B	K	H	I	E	L	G	F	J
X	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
Y	1	5	2	6	7	3	4	10	11	8	9	12

S = (11 – 0) + (7 – 3) + (9 – 0) + (6 – 2) + (5 – 2) + (6 – 0)
     + (5 – 0) + (2 – 2) + (1 – 2) + (2 – 0) + (1 – 0) = 44

Ho   : Ρ = 0

H1   : p ¹ 0

P value = 0.0012 maka Ho ditolak pada a = 5%

Sumber:

1. Ronald M. Weiers, “Introduction To Business Statistics”, Third Edition, International Thompson Publishing, 1998.
2. W.J. Conover, “Practical Nonparametric Statistics”, Third Edition, John Wiley & Sons, Inc. 1999.

1. baca juga korelasi pearson
2. baca juga korelasi spearman
3. baca juga korelasi konkordansi Kendal
4. baca juga korelasi partial Kendal
5. baca juga korelasi kontingensi Kendal
6. baca juga korelasi kontingensi cramer
7. baca juga korelasi phi
8. baca juga korelasi eta
9. baca juga korelasi Wilcoxon theta
10. baca juga korelasi poin biserial
11. baca juga korelai jaspen
12. baca juga korelasi lamda
13. baca juga korelasi gamma
14. baca juga korelasi somer