Pengertian Penelitian Korelasional
Gay dalam Sukardi (2008:166) menyatakan penelitian korelasi merupakan salah
satu bagian penelitian ex–post facto dimana peneliti tidak memanipulasi keadaan
variabel yang ada dan langsung mencari adanya suatu hubungan dan tingkat
hubungan variabel yang dinyatakan dalam koefisien korelasi.
Penelitian korelasi merupakan suatu penelitian yang melibatkan kegiatan
pengumpulan data untuk menentukan, adakah hubungan dan tingkat hubungan antara
2 variabel atau lebih. Penelitian korelasi dilakukan, saat peneliti ingin
mengetahui tentang ada atau tidaknya dan kuat lemahnya suatu hubungan variabel
yang berkaitan dalam suatu objek atau subjek yang diteliti. Terdapatnya suatu
hubungan dan tingkat variabel ini penting, karena dengan mengetahui tingkat
hubungan yang ada, peneliti akan dapat mengembangkannya sesuai dengan tujuan
penelitian.
Menurut Sukardi (2008:166) Penelitian korelasi mempunyai 3 karakteristik penting
bagi para peneliti yang akan menggunakannya. Tiga karakteristik tersebut,
diantaranya yaitu:
1. Penelitian
korelasi tepat bila variabel penelitian tersebut kompleks dan peneliti tidak melakukan manipulasi atau mengontrol variabel seperti pada penelitian eksperimen,
2. Pengukuran
variabel dilakukan secara intensif dalam lingkungan nyata, dan
3. Memungkinkan
peneliti memperoleh derajat asosiasi yang signifikan.
Tujuan Penelitian Korelasional
Penelitian korelasional memiliki tujuan untuk menentukan ada atau tidak adanya
hubungan antara dua variabel atau lebih, kearah manakah hubungan tersebut (positif
atau negatif), dan seberapa jauh hubungan antara variabel tersebut sehinga
dapat membuat prediksi atau perkiraan. Misalkan saja
sperti hubungan antara kecerdasan dengan kreativitas, tinggi badan dengan umur,
semangat dengan pencapaian, nilai bahasa Inggris dengan nilai statistika, dan
sebagainya. Tujuan dari penyelidikan korelasional adalah untuk mengungkapkan
atau menetapkan suatu hubungan atau menggunakan hubungan-hubungan dalam membuat
prediksi atau prakiraan.
Pada penelitian korelasional, para peneliti umumnya hanya mendasarkan pada
penampilan variabel secara natural atau sebagaimana adanya, tanpa memanipulasi
atau mengatur kondisi variabel tersebut. Oleh karena itu, peneliti sebaiknya
mengetahui cukup banyak alasan yang kuat untuk mempertahankan hasil hubungan
yang ditemukan dalam suatu penelitian.
Penelitian korelasi lebih tepat, bila dalam penelitian peneliti memfokuskan
usahanya dalam memperoleh informasi yang bisa menerangkan adanya fenomena atau
kejadian yang kompleks melalui hubungan antar variabel. Sehingga, peneliti juga
mampu melakukan eksplorasi studi menggunakan teknik korelasi parsial, yang mana
peneliti mengeliminasi salah satu pengaruh variabel supaya bisa dilihat
hubungan dua variabel yang dianggap penting saja.
Dalam bidang pendidikan, studi korelasi umumnya digunakan guna melakukan
penelitian terhadap sejumlah variabel yang diperkirakan memiliki peranan yang
signifikan dalam mencapai proses pembelajaran. Sebagai contoh, misalnya
mengenai pencapaian hasil belajar dengan motivasi internal, intensitas
kehadiran mengikuti kuliah, belajar strategi, dan lain sebagainya.
Para peneliti akan tepat menggunakan penelitian korelasi saat peneliti
memiliki beberapa alasan penting, di antaranya yaitu sebagai berikut.
• Adanya kebutuhan akan informasi bahwa ada
hubungan antarvariabel yang mana koefisien korelasi dapat mencapainya.
• Penelitian korelasi harus memperhitungkan
manfaatnya jika variabel yang muncul tersebut kompleks, dan peneliti tidak
mungkin bisa melakukan kontrol dan memanipulasi variabel-variabel itu.
• Apabila dalam penelitian memungkinkan untuk
melakukan pengukuran beberapa variabel dan hubungan yang ada dalam setting yang
realistis. Dan alasan penting lain yaitu bahwa penelitian korelasi tepat
dilakukan, bila salah satu tujuan penelitian adalah untuk mencapai formula
prediksi, yaitu keadaan yang menunjukkan terdapatnya asumsi hubungan antar
variabel.
Metode korelasional memungkinkan untuk para peneliti menganalisis hubungan
antara sejumlah besar variabel dalam
suatu studi tunggal. Koefisien korelasi dapat memberikan ukuran tingkat dan
arah hubungan. Penggunaan metode korelasional dapat ditujukan (1) untuk
mengungkapkan hubungan antarvariabel dan (2) untuk memprediksi skor subjek pada
suatu variabel melalui skor pada variabel lain.
Prosedur Dasar Penelitian Korelasional
Prosedur dasar
penelitian korelasional dijelaskan lebih lanjut sebagai berikut ini.
1. Pemilihan
Masalah
Studi korelasional bisa dirancang untuk menentukan variabel manakah dari
suatu daftar variabel yang mungkin berhubungan, maupun untuk menguji hipotesis
mengenai suatu hubungan yang diharapkan. Variabel yang dilibatkan dalam
penelitian harus dilakukan seleksi berdasarkan penalaran induktif dan penalaran
deduktif. Dengan kata lain, hubungan yang akan diteliti dan diselidiki haruslah
didukung oleh teori atau diturunkan berdasarkan dari pengalaman.
2. Sampel dan
Pemilihan Instrumen
Sampel untuk studi korelasional dapat dipilih dengan memakai metode
sampling yang bisa diterima, dan 30 subjek dirasa sebagai ukuran sampel minimal
yang bisa diterima. Dalam suatu penilitian, merupakan hal penting untuk memilih
dan mengembangkan pengukuran yang reliabel dan valid terhadap suatu variabel
yang hendak diteliti. Bila variabel tidak memadai dikumpulkan, maka koefisien
korelasi yang diperoleh akan mewakili estimasi tingkat korelasi yang kurang
bahkan tidak akurat. Kemudian bila pengukuran yang dilakukan tidak secara nyata
benar-benar mengukur variabel yang diinginkan, maka koefisien yang dihasilkan
tidak akan mengindikasikan hubungan yang diinginkan.
Sebagai contoh, peniliti hendak menentukan hubungan antara hasil belajar
matematika dengan hasil belajar kimia. Bila peneliti memilih dan memakai tes
keterampilan berhitung yang valid dan reliabel, koefisien korelasi yang
diperoleh tidak akan menjadi perkiraan yang akurat dari hubungan yang
diinginkan. Keterampilan berhitung siswa hanya merupakan satu jenis ketrampilan
hasil belajar matematika; koefisien korelasi yang diperoleh akan
mengindikasikan hubungan antara hasil belajar kimia dan satu jenis dari hasil
belajar matematika yaitu keterampilan berhitung. Oleh sebab itu, peneliti
haruslah berhati-hati dalam memilih dan memakai instrumen yang valid dan
reliabel bagi tujuan penelitian.
3. Desain dan
Prosedur
Desain korelasional dasar sangatlah sederhana; 2 atau lebih skor yang
didapatkan dari setiap jumlah sampel yang dipilih, 1 skor untuk setiap variabel
yang diteliti, dan skor berpasangan kemudian dikorelasikan. Koefisien korelasi
yang diperoleh mengindikasikan tingkatan atau derajat hubungan antara kedua
variabel tersebut. Penelitian yang berbeda menyelidiki sejumlah variabel, dan
beberapa penggunaan prosedur statistik yang kompleks, namun desain dasar
tetaplah sama dalam semua penelitian korelasional
4. Analisis Data
dan Interpretasi
Jika 2 variabel dikorelasikan maka hasilnya yaitu koefisien korelasi. Koefisien korelasi dalam bentuk angka desimal, antara 0,00
dan + 1,00, atau 0,00 dan – 1,00, yang mengindikasikan tingkat atau derajat
hubungan antara 2 variabel. Bila koefisien mendekati + 1,00; maka kedua
variabel tersebut memiliki hubungan yang positif. Hal ini dapat diartikan bahwa
seseorang yang mempunyai skor yang tinggi pada suatu variabel tertentu akan
mempunyai skor yang tinggi pula pada variabel yang lain. Dapat juga diartikan
suatu peningkatan pada suatu variabel berhubungan atau diasosiasikan dengan
peningkatan juga pada variabel lain.
Apabila koefisien korelasi mendekati 0,00 kedua variabel tersebut tidak
mempunyai hubungan. Hal ini dapat diartikan bahwa skor seseorang pada suatu
variabel tertentu tidak mengindikasikan skor orang tersebut pada variabel yang
lain. Bila koefisien tersebut mendekati -1,00, maka diartikan kedua variabel
memiliki hubungan yang berkebalikan atau negatif. Hal ini diartikan bahwa
seseorang dengan skor tinggi pada suatu variabel tertentu akan mempunyai skor
yang rendah pada variabel yang lain, atau peningkatan pada suatu variabel akan
diasosiasikan dengan penurunan pada variabel lain, dan begitu juga sebaliknya.
Interpretasi suatu koefisien korelasi tergantung pada bagaimana koefisien
tersebut akan digunakan. Dengan kata lain, seberapa besar koefisien tersebut
diperlukan supaya bermanfaat tergantung pada tujuan perhitunganya. Dalam studi
yang dirancang guna menyelidiki hubungan yang dihipotesiskan, suatu koefisien
korelasi diinterprestasikan pada suatu istilah signifikansi statistiknya. Dalam
penelitian prediksi, signifikansi statistik merupakan nilai kedua dari
koefisien dalam memudahkan prediksi yang tepat dan akurat. Signifikansi
statistik mengacu kepada, apakah koefisiensi yang didapatkan berbeda secara
nyata dari zero (0) dan mencerminkan hubungan yang benar, bukan suatu
kemungkinan hubungan, keputusan berdasarkan signifikansi statistik dihasilkan
pada suatu level kemungkinan (probability) yang diberikan. Dengan kata lain,
berdasarkan pada ukuran sampel yang diberikan, peneliti tidak bisa menentukan
secara positif apakah ada atau tidak ada hubungan yang benar antara dua
variabel, tetapi peneliti bisa mengatakan secara probabilitas ada atau tidak
ada hubungan.
Untuk menentukan signifikansi statistik, peneliti hanya mengonsultasikanya
pada sebuah tabel yang mampu mengatakan pada peneliti seberapa besar
koefisiensi diperlukan untuk menjadi signifikan pada level probabilitas yang
diberikan. Untuk suatu level probabillitas yang sama, atau level signifikansi
yang sama, koefisien yang besar diperlukan jika sampel yang lebih kecil
dilibatkan. Kita secara umum memiliki lebih banyak bukti dalam koefisien yang
berdasarkan pada 100 subjek dari pada 10 subjek. Dengan demikian, sebagai
contoh, pada level bukti 95% dengan 10 kasus, Peneliti akan membutuhkan
sekurangnya koefisien 0,6319 supaya bisa menyimpulkan eksistensi suatu
hubungan; pada pihak lain, dengan 102 kasus peneliti hanya memerlukan
koefisiensi 0,1946. Konsep seperti ini berarti bahwa peneliti memerhatikan
kasus tersebut, saat peneliti akan mengumpulkan data pada setiap anggota
populasi, bukan hanya sampel. Dalam kasus ini, tidak ada kesimpulan yang
dilibatkan, dan tanpa memerhatikan seberapa kecil koefisiensi korelasi yang
ada, itu akan mewakili derajat korelasi yang benar antara variabel untuk
populasi tersebut.
Ketika penginterprestasian suatu koefisien korelasi, peneliti harus selalu
ingat bahwa peneliti hanya berbicara tentang suatu hubungan, bukan hubungan
sebab-akibat. Koefisiensi korelasi yang signifikan mungkin menyarankan hubungan
sebab-akibat akan tetapi tidak menetapkannya. Hanya ada 1 cara untuk menetapkan
hubungan sebab-akibat, yaitu penelitian eksperimen. Jika seseorang menemukan
hubungan yang dekat antara 2 variabel, hal tersebut sering kali menggoda untuk
menyimpulkan bahwa 1 variabel menyebabkan variabel yang lain. Pada
kenyataannya, hal itu mungkin tidak saling mempengaruhi; mungkin terdapat
variabel ketiga yang mempengaruhi kedua variabel tersebut.
Macam-Macam Studi
Korelasional
1. Studi Hubungan
Studi hubungan biasanya dilakukan dalam usaha mendapatkan pemahaman faktor
apa saja atau variabel yang berhubungan dengan variabel yang kompleks, misalnya
seperti hasil belajar akademik, konsep diri dan motivasi. Variabel yang
diketahui tidak mempunyai hubungan dapat dieliminasi dari perhatian atau
pertimbangan yang selanjutnya. Identifikasi variabel yang berhubungan dapat
membantu beberapa tujuan utama. Pertama, studi hubungan dapat memberikan arah
untuk melanjutkan studi kausal-komparatif ataupun eksperimental.
Dalam studi kausal - komparatif dan eksperimental, peneliti juga
berkonsentrasi terhadap pengontrolan variabel selain variabel bebas, mungkin
saja berhubungan dengan variabel terikat dan menyingkirkan pengaruhnya agar
tidak bercampur dengan pengaruh variabel bebas. Studi hubungan dapat membantu
peneliti mengidentifkasi variabel-variabel seperti itu, yang berguna untuk
mengontrol, dan selanjutnya menyelidiki pengaruh variabel bebas yang
sesungguhnya.
2. Studi Prediksi
Bila variabel mempunyai hubungan yang signifikan, skor pada satu variabel
dapat dipakai untuk memprediksikan skor pada variabel yang lainnya. Sebagai
contoh, Peringkat SMA, dapat dipakai untuk memprediksikan peringkat di
perguruan tinggi. Variabel yang mendasar pembuatan dijadikan sebagai kriteria.
Studi prediksi sering dilakukan guna memudahkan dalam pengambilan suatu
kesimpulan mengenai individu atau membantu dalam pemilihan individu. Studi
prediksi juga dijalankan guna menguji hipotesis teoretis tentang variabel yang
dipercaya menjadi pediktor pada suatu kriteria,
dan guna menentukan validitas prediktif dari instrumen pengukuran individual.
Sebagai contoh, hasil studi prediksi digunakan untuk memprediksikan level
keberhasilan yang kemungkinan diperoleh individu pada mata pelajaran tertentu,
mislanya aljabar pada tahun pertama untuk memprediksikan individu mana yang
kemungkinan sukses di perguruan tinggi atau untuk memprediksikan dalam bidang
studi mana seseorang individu mungkin yang paling sukses.
Bila beberapa variabel prediktor masing-masing mempunyai hubungan dengan
suatu variabel kriteria, prediksi yang didasarkan pada kombinasi dari beberapa
variabel tersebut akan lebih akurat daripada didasarkan hanya pada salah satu
darinya. Sebagai contoh, prediksi kesuksesan di perguruan tinggi umumnya didasarkan
pada kombinasi beberapa faktor, seperti rangking dalam peringkat kelas,
peringkat SMA, dan skor pada ujian masuk perguruan tinggi. Meskipun terdapat
beberapa perbedaan utama antara studi prediksi dengan studi hubungan, keduanya
melibatkan penentuan hubungan antara sejumlah variabel yang diidentifikasi dan
variabel kompleks.
3. Korelasi dan
Kausalitas
Penelitian korelasional merupakan suatu studi bertujuan untuk mengungkapkan
hubungan antar variabel melalui penggunaan statistik korelasional (r). Kuadrat
dari koefisien korelasi akan menghasilkan varians yang dijelaskan (r-square).
Suatu hubungan korelasional antara 2 variabel kadang kala merupakan hasil dari
sumber lain, jadi peneliti haruslah hati-hati dan korelasi tidaklah harus
menjelaskan sebab dan akibat. Bila suatu hubungan yang kuat ditemukan antara 2
variabel, kausalitas dapat diuji melalui pemakaian pendekatan eksperimental.
Berbagai rancangan penelitian korelasional umumnya didasarkan pada asumsi
bahwa realitas lebih baik dideskripsikan sebagai suatu jaringan timbal balik
dan penginteraksian daripada hubungan kausal. Sesuatu memengaruhi dan
dipengaruhi oleh sesuatu yang lain. Jaringan hubungan ini tidak linier, seperti
dalam penelitian eksperimental. Dengan demikian, dinamika suatu sistem-bagaimana
setiap bagian yang lain-lebih penting kausalitas. Sebagai suatu kaidah,
rancangan korelasional seperti analisis jalur (path analysis) dan rancangan
panel lintas-akhir (cross-lagged panel designs) membolehkan
pernyataan-pernyataan kausal. Penelitian korelasional adalah kuantitatif
(ibid).
Rancangan Penelitian Korelasional
Penelitian korelasional mempunyai bermacam jenis rancangan dianataranya,
yaitu (1) korelasi bivariat, (2) regresi dan prediksi (3) regresi jamak, (4)
analisis faktor, dan (5) rancangan korelasi yang digunakan untuk membuat
kesimpulan kausal. (Shaughnessy & Zechmeister,2000:2-5). Rancangan
penelitian tersebut dijelaskan sebagai berikut:
1. Korelasi
Bivariat
Rancangan penelitian korelasi bivariat merupakan suatu rancangan penelitian
yang memiliki tujuan untuk mendeskripsikan hubungan antara dua variabel.
Hubungan antara 2 variabel tersebut diukur dan hubungan tersebut mempunyai tingkatan serta arah.
Tingkat hubungan menunjukkan bagaimana atau seberapa kuatnya hubungan
tersebut, umumnya diungkapkan dalam angka antara -1 dan +1, tingkatan hubungan
itu dinamakan koefisien korelasi. Korelai zero (0) mengindikasikan tidak
adaanya hubungan antarvariabel. Koefisiensi korelasi yang bergerak ke arah -1
atau +1, merupakan korelasi sempurna pada kedua ekstrem. Arah hubungan
diindikasikan dengan semakin tinggi skor pada suatu variabel, semakin tinggi
pula skor pada variabel lain dan begitu pula sebaliknya. Hubungan antara
prestasi dan motivasi belajar merupakan contoh korelasi positif. Sedangkan, hubungan
antara sehat dan sres merupakan contoh korelasi negatif.
2. Regresi dan Prediksi
Bila terdapat korelasi antara 2 variabel, dan peneliti mengetahui skor pada
salah satu variabel, peneliti dapat meprediksikan skor pada variabel kedua.
Regresi merujuk pada seberapa baik peneliti bisa membuat prediksi semacam ini.
Sebagaimana pendekatan koefisien korelasi baik yang bernilai -1 maupun +1,
prediksi peneliti dapat lebih baik. Sebagai contoh, terdapat hubungan antara
kesehatan dan stres. Jika peneliti mengetahui skor stres seseorang, maka
peneliti mampu memprediksikan skor kesehatan seseorang tersebut dimasa yang
akan datang.
3. Regresi Jamak (Multiple Regression)
Regresi jamak adalah perluasan regresi dan prediksi sederhana dengan
menambahkan beberapa variabel. Kombinasi beberapa variabel ini dapat memberikan
lebih banyak kekuatan kepada peneliti untuk membuat
prediksi yang lebih akurat. Apa yang peneliti prediksikan disebut variabel
kriteria (criterion variabel). Apa yang peneliti gunakan untuk membuat
prediksi, sedangkan variabel-variabel yang telah diketahui, disebut variabel
prediktor (predictor variables).
Jika peneliti tidak hanya mengetahui skor stres, akan tetapi juga
mengetahui skor perilaku kesehatan atau seberapa baik seseorang memperhatikan
dirinya sendiri, dan bagaimana kesehatan seseorang selama ini secara umum sehat
atau sakit, maka peneliti akan lebih dapat memprediksikan secara lebih tepat
status kesehatan seseorang tersebut. Dengan demikian, terdapat tiga variabel
prediktor stres, perilaku kesehatan, dan status kesehatan sebelumnya, dan satu
variabel kriteria, yaitu kesehatan di masa akan datang.
4. Analisis faktor
Prosedur statistik yang satu ini mengidentifikasi pola variabel yang ada.
Sejumlah besar variabel dikorelasikan dan terdapatnya antar korelasi yang
tinggi mengindikasikan suatu faktor penting yang umum.
Sebagai contoh, peneliti dapat mengukur sejumlah besar aspek kesehatan
fisik, mental, emosi, dan spiritual. Setiap pertanyaan akan memberikan kepada
peneliti suatu skor. Korelasi yang tinggi baik positif itu maupun negatif
antara beberapa skor ini akan mengindikasikan faktor penting yang bersifat
umum. Banyak pertanyaan berbeda yang dapat diberikan, yang kemungkinan dapat
mengukur faktor kesehatan emosional. Dalam kasus ini akan terdapat korelasi
yang tinggi antara pertanyaan tentang marah, depresi, cemas, dan seterusnya.
Atau di lain pihak, bila masing-masing pertanyaan merupakan faktor terpisah,
akan terdapat korelasi yang kecil antara pertanyaan yang berhubungan dengan marah,
depresi, cemas, dan seterusnya.
5. Rancangan Korelasional yang Digunakan untuk
Menarik Kesimpulan Kausal
Terdapat 2 rancangan yang bisa digunakan guna membuat pernyataan-pernyataan
tentang sebab dan akibat menggunakan metode korelasional. Rancangan tersebut
yaitu rancangan analisis jalur (path analysis design) dan rancangan panel
lintas-akhir (cross-lagged panel design).
Analisis jalur digunakan untuk menentukan yang mana dari sejumlah jalur
yang menghubungkan satu variabel dengan variabel lainnya. Sebagai contoh,
peneliti mengetahui adanya suatu hubungan antara kesehatan dan stres. Analsis
jalur digunakan untuk memperlihatkan bahwa terdapat jalur kecil melalui
psikologi, jalur utama yang berhubungan dengan kesehatan dan stres melalui
perilaku sehat. Artinya kita mengetahui bahwa stres memengaruhi faktor-faktor
psikologi seperti coronary dan fungsi-fungsi kekebalan. Kita juga mengetahui
bahwa kita stres, kita menghentikan kehati-hatian terhadap diri kita, kita
kurang tidur, makan kurang baik, gagal memperoleh latihan-latihan yang layak,
dan seterusnya. Penelitian memperlihatkan bahwa terdapat hubungan yang lebih
kuat antara stres, perilaku sehat, dan kesehatan daripada antara stres,
psikologi, dan kesehatan. Penelitian ini menggunakan statistik korelasi untuk
menggambarkan kesimpulan ini.
6. Analisis Sistem (System Analysis)
Analisis sistem melibatkan penggunaan prosedur matemetik yang kompleks atau
rumit guna menentukan proses dinamik, mislanya seperti perubahan sepanjang
waktu, jerat umpan balik, serta aliran dan unsur hubungan. Sebagai contoh,
sistem analisis digunakan untuk menggambarkan atau membuat diagram perbedaan
antara SMP yang berhasil dan SMP yang gagal. Beberapa unsur dari sistem ini
adalah harapan guru terhadap usaha pengajaran, performasi siswa, dan performasi
siswa. Masing-masing unsur ini saling memengaruhi dan berubah sepanjang waktu.
Kesalahan dalam Penelitian Korelasional
Kesalahan-kesalahan yang sering kali dilakukan oleh peneliti dalam
penelitian korelasional yaitusebagai berikut.
• Peneliti memilih statistik yang tidak tepat
• Peneliti berasumsi bahwa korelasi merupakan
bukti sebab akibat
• Peneliti bertumpu pada pendekatan sekali
tembak (shotgun approach)
• Peneliti tidak melakukan studi validitas
silang
• Peneliti menggunakan analisis bivariat
ketika multivariat yang lebih tepat
• Peneliti salah tafsir terhadap signifikansi
praktis atau statistik dalam suatu studi.
• Peneliti menggunakan analisis jalur atau
LISER tanpa peninjauan asumsi-asumsi (teori)
• Peneliti gagal menentukan suatu variabel
kausal penting dalam perencanaan suatu analisis jalur
Kelebihan dan Kelemahan Penelitian Korelasional
Penelitian korelasional mempunyai kelebihan antara lain yaitu: kemampuannya
untuk menyelidiki hubungan antara beberapa variabel secara bersama-sama
(simultan); dan penelitian korelasional juga mampu memberikan informasi tentang derajat kekuatan hubungan antara
variabel-variabel yang diteliti. Selanjutnya, penelitian ini bermanfaat untuk
mengatasi masalah yang berkaitan dengan bidang pendidikan, sosial, ekonomi.
Penelitian korelasional ini juga memungkinkan untuk menyelidiki beberapa
variabel yang diselidiki secara intensif dan penelitian ini bisa melakukan
analisis prediksi tanpa membutuhkan sampel yang besar.
Sedangkan, untuk kelemahan penelitian korelasional diantaranya: hasilnya
hanya mengidentifikasi sesuatu sejalan dengan sesuatu, tidak harus menunjukkan
saling hubungan yang bersifat kausal; bila dibandingkan dengan penelitian
eksperimental, penelitian korelasional ini kurang tertib dan ketat, karena
kurang melakukan pengontrolan terhadap variabel-variabel bebasnya; pola saling
berhubungan itu sering tidak menentu dan kabur atau kurang jelas; sering
merangsang penggunanya sebagai semacam short-gun approach, yaitu memasukan
berbagai data tanpa melakukan pemilihan dan menggunakan setiap interpretasi
yang berguna atau bermakna.