5 contoh data bivariat di kehidupan nyata

Data bivariat mengacu pada kumpulan data yang berisi tepat dua variabel.

Jenis data ini selalu muncul dalam situasi dunia nyata, dan kami biasanya menggunakan metode berikut untuk menganalisis jenis data ini:

• Titik awan
• Koefisien korelasi
• Regresi linier sederhana

Contoh berikut menunjukkan skenario berbeda di mana data bivariat muncul di kehidupan nyata.

Contoh 1: Bisnis

Perusahaan sering kali mengumpulkan data bivariat mengenai total uang yang dibelanjakan untuk iklan dan total pendapatan.

Misalnya, sebuah perusahaan mungkin mengumpulkan data berikut selama 12 kuartal penjualan berturut-turut:

Ini adalah contoh data bivariat karena berisi informasi mengenai dua variabel: belanja iklan dan total pendapatan.

Perusahaan dapat memutuskan untuk menyesuaikan model regresi linier sederhana dengan kumpulan data ini dan menemukan model yang sesuai berikut:

Total pendapatan = 14.942,75 + 2,70* (beban iklan)

Hal ini menunjukkan kepada perusahaan bahwa untuk setiap tambahan dolar yang dibelanjakan untuk iklan, total pendapatan meningkat rata-rata sebesar $2,70.

Contoh 2: Medis

Peneliti medis sering kali mengumpulkan data bivariat untuk lebih memahami hubungan antara variabel terkait kesehatan.

Misalnya, seorang peneliti mungkin mengumpulkan data usia dan detak jantung yang tersisa berikut ini dari 15 orang:

Peneliti kemudian dapat memutuskan untuk menghitung korelasi antara kedua variabel dan menemukannya sebesar 0,812 .

Hal ini menunjukkan adanya korelasi positif yang kuat antara kedua variabel tersebut. Artinya, seiring bertambahnya usia, detak jantung sisa juga diperkirakan cenderung meningkat.

Terkait: Apa yang dianggap sebagai korelasi “kuat”?

Contoh 3: akademisi

Peneliti sering mengumpulkan data bivariat untuk memahami variabel mana yang mempengaruhi kinerja mahasiswa.

Misalnya, seorang peneliti mungkin mengumpulkan data tentang jumlah jam belajar per minggu dan IPK yang sesuai untuk siswa di kelas tertentu:

Dia kemudian dapat membuat diagram sebar sederhana untuk memvisualisasikan hubungan antara dua variabel berikut:

Jelas terdapat hubungan positif antara kedua variabel tersebut: seiring bertambahnya jumlah jam belajar per minggu, maka IPK mahasiswa pun cenderung meningkat.

Contoh 4: Ekonomi

Para ekonom sering kali mengumpulkan data bivariat untuk memahami hubungan antara dua variabel sosioekonomi.

Misalnya, seorang ekonom mungkin mengumpulkan data tentang total lama sekolah dan total pendapatan tahunan individu di kota tertentu:

Dia kemudian dapat memutuskan untuk mengadaptasi model regresi linier sederhana berikut:

Pendapatan tahunan = -45,353 + 7,120*(Tahun bersekolah)

Hal ini menunjukkan kepada ekonom bahwa untuk setiap tambahan tahun sekolah, pendapatan tahunan meningkat rata-rata sebesar $7,120.

Contoh 5: Biologi

Ahli biologi sering mengumpulkan data bivariat untuk memahami bagaimana dua variabel berhubungan antara tumbuhan atau hewan.

Misalnya, seorang ahli biologi mungkin mengumpulkan data tentang curah hujan total dan jumlah tanaman di berbagai wilayah:

Ahli biologi kemudian dapat memutuskan untuk menghitung korelasi antara kedua variabel dan menemukannya sama dengan 0,926 .

Hal ini menunjukkan adanya korelasi positif yang kuat antara kedua variabel tersebut.

Artinya, curah hujan yang lebih tinggi erat kaitannya dengan peningkatan jumlah tanaman di suatu wilayah.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut memberikan informasi tambahan tentang data bivariat dan cara menganalisisnya.

Pengantar Analisis Bivariat
Pengantar Analisis Univariat
Pengantar Koefisien Korelasi Pearson
Pengantar Regresi Linier Sederhana