Page 256 - Penelitian Pendidikan

Karena relasi jarang sempurna, prediksi yang dibuat oleh persamaan prediksi tunggal atau ganda tidak sempurna. Dengan demikian, skor prediksi umumnya dilaporkan sebagai rentang skor prediksi menggunakan statistik yang disebut kesalahan standar. Misalnya IPK perguruan tinggi yang diprediksi 2,20 dapat ditempatkan dalam interval 1,80 hingga 2,60. Dengan kata lain, seorang peneliti dapat melaporkan bahwa seorang siswa dengan IPK 2,20 diprediksi memperoleh IPK antara 1,80 dan 2,60. Jadi, untuk interpretasi yang paling berguna, prediksi harus dilihat sebagai rentang skor yang mungkin, bukan sebagai skor tunggal. Meskipun prediksi untuk setiap individu tertentu mungkin terlalu tinggi atau terlalu rendah, prediksi untuk total kelompok pelamar cukup akurat secara keseluruhan.
Seperti dalam studi relasional, studi prediktif dapat memberikan indikasi varians umum yang dimiliki oleh prediktor dan variabel kriteria. Statistik ini yang disebut koefisien determinasi, menunjukkan persentase varians dalam variabel kriteria yang diprediksi oleh variabel prediktor. Koefisien determinasi adalah korelasi kuadrat dari prediktor dan kriteria. Misalnya jika korelasi antara IPK SMA dan IPK perguruan tinggi adalah 0,80, maka koefisien determinasinya adalah 0,80 X 0,80 = 0,64, atau 64%. Semakin tinggi koefisien determinasi, semakin baik prediksinya, dan 0,64 adalah koefisien determinasi yang cukup tinggi. Akhirnya, seperti dengan studi hubungan dan untuk alasan yang sama, persamaan prediksi dapat dirumuskan untuk masing- masing dari sejumlah subkelompok serta untuk kelompok total. Perhatikan bahwa ukuran sampel yang sesuai juga penting dalam studi prediksi.
i) Analisis Berbasis Korelasi Lainnya
Banyak analisis statistik yang canggih didasarkan pada data korelasional. Kami menjelaskan secara singkat sejumlah analisis ini, mengakui bahwa mereka secara statistik kompleks. Dalam regresi berganda, variabel prediktor kontinu digunakan untuk memprediksi variabel kriteria kontinu. Analisis fungsi diskriminan sangat mirip dengan analisis regresi berganda, dengan satu perbedaan utama: Dalam analisis fungsi diskriminan, variabel prediktor kontinu digunakan untuk memprediksi variabel
254