Penelitian korelasional adalah metode penting untuk mengidentifikasi dan mengukur hubungan antara variabel dalam pengaturan alamiahnya, yang menawarkan wawasan berharga bagi ilmu pengetahuan dan pengambilan keputusan. Artikel ini membahas penelitian korelasional, metode, aplikasi, dan bagaimana penelitian ini membantu mengungkap pola-pola yang mendorong kemajuan ilmiah.
Penelitian korelasional berbeda dengan bentuk penelitian lainnya, seperti penelitian eksperimental, karena tidak melibatkan manipulasi variabel atau membangun hubungan sebab-akibat, tetapi membantu mengungkap pola yang dapat berguna untuk membuat prediksi dan menghasilkan hipotesis untuk studi lebih lanjut. Meneliti arah dan kekuatan hubungan antar variabel, penelitian korelasional menawarkan wawasan yang berharga di berbagai bidang seperti psikologi, kedokteran, pendidikan, dan bisnis.
Membuka Potensi Penelitian Korelasional
Sebagai landasan metode non-eksperimental, penelitian korelasional meneliti hubungan antar variabel tanpa manipulasi, menekankan wawasan dunia nyata. Tujuan utamanya adalah untuk menentukan apakah ada hubungan antara variabel-variabel dan, jika ada, kekuatan dan arah hubungan tersebut. Para peneliti mengamati dan mengukur variabel-variabel ini dalam kondisi alamiahnya untuk menilai bagaimana variabel-variabel tersebut berhubungan satu sama lain.
Seorang peneliti mungkin menyelidiki apakah ada korelasi antara jam tidur dan kinerja akademik siswa. Mereka akan mengumpulkan data pada kedua variabel (tidur dan nilai) dan menggunakan metode statistik untuk melihat apakah ada hubungan di antara keduanya, seperti apakah lebih banyak tidur berhubungan dengan nilai yang lebih tinggi (korelasi positif), lebih sedikit tidur berhubungan dengan nilai yang lebih tinggi (korelasi negatif), atau apakah tidak ada hubungan yang signifikan (korelasi nol).
Mengeksplorasi Hubungan Variabel dengan Penelitian Korelasional
Mengidentifikasi Hubungan Antar Variabel: Tujuan utama penelitian korelasional adalah untuk mengidentifikasi hubungan antar variabel, mengukur kekuatannya, dan menentukan arahnya, sehingga membuka jalan bagi prediksi dan hipotesis. Mengidentifikasi hubungan-hubungan ini memungkinkan para peneliti untuk menemukan pola dan asosiasi yang mungkin membutuhkan waktu untuk menjadi jelas.
Membuat Prediksi: Setelah hubungan antar variabel terbentuk, penelitian korelasional dapat membantu membuat prediksi yang tepat. Misalnya, jika ada korelasi positif antara kinerja akademik dan waktu belajar, pendidik dapat memprediksi bahwa siswa yang menghabiskan lebih banyak waktu untuk belajar akan memiliki kinerja akademik yang lebih baik.
Menghasilkan Hipotesis untuk Penelitian Lebih Lanjut: Studi korelasional sering kali menjadi titik awal untuk penelitian eksperimental. Mengungkap hubungan antar variabel memberikan dasar untuk menghasilkan hipotesis yang dapat diuji dalam eksperimen sebab-akibat yang lebih terkontrol.
Variabel Penelitian yang Tidak Dapat Dimanipulasi: Penelitian korelasional memungkinkan untuk mempelajari variabel yang tidak dapat dimanipulasi secara etis atau praktis. Sebagai contoh, seorang peneliti mungkin ingin mengeksplorasi hubungan antara status sosial ekonomi dan hasil kesehatan, tetapi tidak etis untuk memanipulasi pendapatan seseorang untuk tujuan penelitian. Studi korelasional memungkinkan untuk memeriksa jenis hubungan ini dalam pengaturan dunia nyata.
Pentingnya Penelitian Korelasional dalam Dunia Penelitian
Fleksibilitas Etis: Mempelajari isu-isu sensitif atau kompleks di mana manipulasi eksperimental tidak etis atau tidak praktis menjadi mungkin melalui penelitian korelasional. Sebagai contoh, mengeksplorasi hubungan antara merokok dan penyakit paru-paru tidak dapat diuji secara etis melalui eksperimen, tetapi dapat secara efektif diperiksa dengan menggunakan metode korelasional.
Penerapan Luas: Jenis penelitian ini banyak digunakan di berbagai disiplin ilmu, termasuk psikologi, pendidikan, ilmu kesehatan, ekonomi, dan sosiologi. Fleksibilitasnya memungkinkannya untuk diterapkan dalam berbagai pengaturan, mulai dari memahami perilaku konsumen dalam pemasaran hingga mengeksplorasi tren sosial dalam sosiologi.
Wawasan tentang Variabel Kompleks: Penelitian korelasional memungkinkan studi tentang variabel yang kompleks dan saling berhubungan, menawarkan pemahaman yang lebih luas tentang bagaimana faktor-faktor seperti gaya hidup, pendidikan, genetika, atau kondisi lingkungan terkait dengan hasil tertentu. Penelitian ini memberikan dasar untuk melihat bagaimana variabel dapat mempengaruhi satu sama lain di dunia nyata.
Landasan untuk Penelitian Lebih Lanjut: Studi korelasional sering kali memicu penyelidikan ilmiah lebih lanjut. Meskipun tidak dapat membuktikan hubungan sebab akibat, studi ini menyoroti hubungan yang layak untuk dieksplorasi. Para peneliti dapat menggunakan studi ini untuk merancang eksperimen yang lebih terkontrol atau mempelajari penelitian kualitatif yang lebih dalam untuk lebih memahami mekanisme di balik hubungan yang diamati.
Perbedaan Penelitian Korelasional dengan Jenis Penelitian Lainnya
Tidak Ada Manipulasi Variabel
Salah satu perbedaan utama antara penelitian korelasional dan jenis penelitian lainnya, seperti penelitian eksperimental, adalah bahwa dalam penelitian korelasional, variabel-variabelnya tidak dimanipulasi. Dalam eksperimen, peneliti memperkenalkan perubahan pada satu variabel (variabel independen) untuk melihat pengaruhnya terhadap variabel lain (variabel dependen), menciptakan hubungan sebab-akibat. Sebaliknya, penelitian korelasional hanya mengukur variabel-variabel sebagaimana adanya, tanpa campur tangan peneliti.
Kausalitas vs Asosiasi
Sementara penelitian eksperimental bertujuan untuk menentukan hubungan sebab-akibat, penelitian korelasional tidak. Fokusnya hanya pada apakah variabel-variabel berhubungan, bukan apakah yang satu menyebabkan perubahan pada yang lain. Sebagai contoh, jika sebuah penelitian menunjukkan bahwa ada korelasi antara kebiasaan makan dan kebugaran fisik, bukan berarti kebiasaan makan menyebabkan kebugaran yang lebih baik, atau sebaliknya; keduanya mungkin dipengaruhi oleh faktor lain seperti gaya hidup atau genetika.
Arah dan Kekuatan Hubungan
Penelitian korelasional berkaitan dengan arah (positif atau negatif) dan kekuatan hubungan antar variabel, yang berbeda dengan penelitian eksperimental atau penelitian deskriptif. Koefisien korelasi mengukur hal ini, dengan nilai mulai dari -1 (korelasi negatif sempurna) hingga +1 (korelasi positif sempurna). Korelasi yang mendekati nol menyiratkan sedikit atau bahkan tidak ada hubungan. Sebaliknya, penelitian deskriptif lebih berfokus pada pengamatan dan deskripsi karakteristik tanpa menganalisis hubungan antar variabel.
Fleksibilitas dalam Variabel
Tidak seperti penelitian eksperimental yang sering kali membutuhkan kontrol yang tepat terhadap variabel, penelitian korelasional memungkinkan lebih banyak fleksibilitas. Peneliti dapat meneliti variabel yang tidak dapat dimanipulasi secara etis atau praktis, seperti kecerdasan, ciri-ciri kepribadian, status sosial ekonomi, atau kondisi kesehatan. Hal ini membuat penelitian korelasional ideal untuk meneliti kondisi dunia nyata di mana kontrol tidak mungkin dilakukan atau tidak diinginkan.
Sifat Eksplorasi
Penelitian korelasional sering digunakan pada tahap awal penelitian untuk mengidentifikasi hubungan potensial antara variabel yang dapat dieksplorasi lebih lanjut dalam desain eksperimental. Sebaliknya, eksperimen cenderung didorong oleh hipotesis, dengan fokus pada pengujian hubungan sebab-akibat yang spesifik.
Jenis-jenis Penelitian Korelasional
Korelasi Positif
Korelasi positif terjadi ketika peningkatan satu variabel dikaitkan dengan peningkatan variabel lainnya. Pada dasarnya, kedua variabel bergerak ke arah yang sama-jika yang satu naik, begitu pula yang lain, dan jika yang satu turun, yang lain juga turun.
Contoh Korelasi Positif:
Tinggi dan berat badan: Secara umum, orang yang lebih tinggi cenderung memiliki berat badan yang lebih besar, sehingga kedua variabel ini menunjukkan korelasi positif.
Pendidikan dan pendapatan: Tingkat pendidikan yang lebih tinggi sering kali berkorelasi dengan pendapatan yang lebih tinggi, sehingga seiring dengan meningkatnya pendidikan, pendapatan juga cenderung meningkat.
Olahraga dan kebugaran fisik: Olahraga teratur berkorelasi positif dengan peningkatan kebugaran fisik. Semakin sering seseorang berolahraga, semakin besar kemungkinan mereka memiliki kesehatan fisik yang lebih baik.
Dalam contoh-contoh ini, peningkatan satu variabel (tinggi badan, pendidikan, olahraga) akan meningkatkan variabel terkait (berat badan, pendapatan, kebugaran).
Korelasi Negatif
A korelasi negatif terjadi ketika kenaikan satu variabel dikaitkan dengan penurunan variabel lain. Di sini, variabel bergerak berlawanan arah-ketika yang satu naik, variabel lainnya turun.
Contoh Korelasi Negatif:
Konsumsi alkohol dan kinerja kognitif: Tingkat konsumsi alkohol yang lebih tinggi berkorelasi negatif dengan fungsi kognitif. Seiring dengan meningkatnya asupan alkohol, kinerja kognitif cenderung menurun.
Waktu yang dihabiskan di media sosial dan kualitas tidur: Lebih banyak waktu yang dihabiskan di media sosial sering kali berkorelasi negatif dengan kualitas tidur. Semakin lama orang menggunakan media sosial, semakin kecil kemungkinan mereka mendapatkan tidur yang nyenyak.
Stres dan kesejahteraan mental: Tingkat stres yang lebih tinggi sering kali berkorelasi dengan kesehatan mental yang lebih rendah. Ketika stres meningkat, kesehatan mental dan kebahagiaan seseorang secara keseluruhan dapat menurun.
Dalam skenario ini, ketika satu variabel meningkat (konsumsi alkohol, penggunaan media sosial, stres), variabel lainnya (kinerja kognitif, kualitas tidur, kesejahteraan mental) menurun.
Korelasi Nol
A korelasi nol berarti tidak ada hubungan antara dua variabel. Perubahan pada satu variabel tidak memiliki efek yang dapat diprediksi pada variabel lainnya. Hal ini mengindikasikan bahwa kedua variabel tersebut independen satu sama lain dan tidak ada pola yang konsisten yang menghubungkan keduanya.
Contoh Korelasi Nol:
Ukuran dan kecerdasan sepatu: Tidak ada hubungan antara ukuran sepatu seseorang dengan kecerdasannya. Variabel-variabel tersebut sama sekali tidak berhubungan.
Tinggi badan dan kemampuan musik: Tinggi badan seseorang tidak berpengaruh pada seberapa baik mereka dapat memainkan alat musik. Tidak ada korelasi antara variabel-variabel ini.
Curah hujan dan nilai ujian: Jumlah curah hujan pada hari tertentu tidak memiliki korelasi dengan nilai ujian yang diperoleh siswa di sekolah.
Dalam kasus ini, variabel-variabel (ukuran sepatu, tinggi badan, curah hujan) tidak berdampak pada variabel lainnya (kecerdasan, kemampuan musik, nilai ujian), yang mengindikasikan adanya korelasi nol.
Metode-metode dalam Melakukan Penelitian Korelasional
Penelitian korelasional dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode, masing-masing menawarkan cara yang unik untuk mengumpulkan dan menganalisis data. Dua pendekatan yang paling umum adalah survei dan kuesioner serta studi observasi. Kedua metode ini memungkinkan peneliti untuk mengumpulkan informasi tentang variabel yang terjadi secara alami, membantu mengidentifikasi pola atau hubungan di antara variabel-variabel tersebut.
Survei dan Kuesioner
Bagaimana Mereka Digunakan dalam Studi Korelasional:
Survei dan kuesioner mengumpulkan data yang dilaporkan sendiri oleh peserta tentang perilaku, pengalaman, atau pendapat mereka. Para peneliti menggunakan alat ini untuk mengukur beberapa variabel dan mengidentifikasi korelasi potensial. Sebagai contoh, sebuah survei dapat memeriksa hubungan antara frekuensi olahraga dan tingkat stres.
Manfaat:
Efisiensi: Survei dan kuesioner memungkinkan peneliti untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar dengan cepat, sehingga ideal untuk penelitian dengan jumlah sampel yang besar. Kecepatan ini sangat berharga ketika waktu atau sumber daya terbatas.
Standardisasi: Survei memastikan bahwa setiap peserta diberikan serangkaian pertanyaan yang sama, sehingga mengurangi variabilitas dalam cara pengumpulan data. Hal ini meningkatkan keandalan hasil dan memudahkan untuk membandingkan tanggapan di seluruh kelompok besar.
Efektivitas biaya: Mengelola survei, terutama secara online, relatif murah dibandingkan dengan metode penelitian lain seperti wawancara mendalam atau eksperimen. Peneliti dapat menjangkau khalayak luas tanpa investasi finansial yang signifikan.
Keterbatasan:
Bias laporan diri: Karena survei mengandalkan informasi yang dilaporkan sendiri oleh peserta, selalu ada risiko bahwa jawaban yang diberikan mungkin tidak sepenuhnya jujur atau akurat. Orang mungkin melebih-lebihkan, mengurangi, atau memberikan jawaban yang mereka anggap dapat diterima secara sosial, yang dapat mengubah hasil survei.
Kedalaman terbatas: Meskipun survei efisien, survei sering kali hanya menangkap informasi di permukaan. Survei dapat menunjukkan bahwa ada hubungan antara variabel-variabel, namun tidak dapat menjelaskan mengapa atau bagaimana hubungan tersebut terjadi. Pertanyaan terbuka dapat memberikan informasi yang lebih mendalam tetapi lebih sulit untuk dianalisis dalam skala besar.
Tingkat respons: Tingkat respons yang rendah dapat menjadi masalah besar, karena mengurangi keterwakilan data. Jika mereka yang merespons berbeda secara signifikan dari mereka yang tidak, hasilnya mungkin tidak secara akurat mencerminkan populasi yang lebih luas, sehingga membatasi generalisasi temuan.
Studi Observasi
Proses Studi Observasi:
Dalam penelitian observasional, peneliti mengamati dan mencatat perilaku dalam situasi alamiah tanpa memanipulasi variabel. Metode ini membantu menilai korelasi, seperti mengamati perilaku di kelas untuk mengeksplorasi hubungan antara rentang perhatian dan keterlibatan akademis.
Efektivitas:
- Terbaik untuk mempelajari perilaku alami dalam pengaturan dunia nyata.
- Ideal untuk topik yang sensitif secara etis di mana manipulasi tidak mungkin dilakukan.
- Efektif untuk studi longitudinal untuk mengamati perubahan dari waktu ke waktu.
Manfaat:
- Memberikan wawasan dunia nyata dan validitas ekologi yang lebih tinggi.
- Menghindari bias laporan diri karena perilaku diamati secara langsung.
Keterbatasan:
- Risiko bias pengamat atau mempengaruhi perilaku peserta.
- Memakan waktu dan sumber daya.
- Kontrol yang terbatas terhadap variabel, sehingga sulit untuk menetapkan hubungan sebab akibat yang spesifik.
Menganalisis Data Korelasional
Teknik Statistik
Beberapa teknik statistik biasanya digunakan untuk menganalisis data korelasional, yang memungkinkan peneliti untuk mengukur hubungan antar variabel.
Koefisien Korelasi:
Koefisien korelasi adalah alat utama dalam analisis korelasi. Koefisien korelasi adalah nilai numerik yang berkisar antara -1 hingga +1, yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Koefisien korelasi yang paling banyak digunakan adalah korelasi Pearson, yang ideal untuk hubungan linear yang berkelanjutan antar variabel.
+1 menunjukkan korelasi positif sempurna, di mana kedua variabel meningkat secara bersamaan.
-1 menunjukkan korelasi negatif sempurna, di mana satu variabel meningkat ketika variabel lainnya menurun.
0 menunjukkan tidak ada korelasi, yang berarti tidak ada hubungan yang dapat diamati antara variabel-variabel tersebut.
Koefisien korelasi lainnya termasuk Korelasi peringkat Spearman (digunakan untuk data ordinal atau non-linear) dan Kendall's tau (digunakan untuk data peringkat dengan asumsi yang lebih sedikit tentang distribusi data).
Plot Sebar:
Plot sebaran secara visual mewakili hubungan antara dua variabel, dengan setiap titik yang sesuai dengan sepasang nilai data. Pola dalam plot dapat menunjukkan korelasi positif, negatif, atau nol. Untuk menjelajahi plot sebar lebih lanjut, kunjungi: Apa yang dimaksud dengan Scatter Plot?
Analisis Regresi:
Meskipun terutama digunakan untuk memprediksi hasil, analisis regresi membantu dalam studi korelasional dengan memeriksa bagaimana satu variabel dapat memprediksi variabel lainnya, memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang hubungan mereka tanpa menyiratkan hubungan sebab-akibat. Untuk tinjauan umum yang komprehensif, lihat sumber daya ini: Penyegaran tentang Analisis Regresi.
Menafsirkan Hasil
Koefisien korelasi merupakan hal yang penting dalam menginterpretasikan hasil penelitian. Bergantung pada nilainya, peneliti dapat mengklasifikasikan hubungan antar variabel:
Korelasi positif yang kuat (+0,7 hingga +1,0): Ketika satu variabel meningkat, variabel lainnya juga meningkat secara signifikan.
Korelasi positif yang lemah (+0,1 hingga +0,3): Tren naik sedikit mengindikasikan hubungan yang lemah.
Korelasi negatif yang kuat (-0,7 hingga -1,0): Ketika satu variabel meningkat, variabel lainnya menurun secara signifikan.
Korelasi negatif yang lemah (-0,1 hingga -0,3): Tren sedikit menurun, di mana satu variabel sedikit menurun saat variabel lainnya meningkat.
Korelasi nol (0): Tidak ada hubungan; variabel-variabel bergerak secara independen.
Perhatian Terhadap Asumsi Sebab-Akibat:
Salah satu hal yang paling penting ketika menginterpretasikan hasil korelasi adalah menghindari asumsi bahwa korelasi mengimplikasikan hubungan sebab-akibat. Hanya karena dua variabel berkorelasi, bukan berarti yang satu menyebabkan yang lain. Ada beberapa alasan untuk kehati-hatian ini:
Masalah Variabel Ketiga:
Variabel ketiga yang tidak terukur mungkin mempengaruhi kedua variabel yang berkorelasi. Sebagai contoh, sebuah penelitian mungkin menunjukkan korelasi antara penjualan es krim dan insiden tenggelam. Namun, variabel ketiga-suhu-menjelaskan hubungan ini; cuaca panas meningkatkan konsumsi es krim dan aktivitas berenang, yang dapat menyebabkan lebih banyak orang tenggelam.
Masalah Arah:
Korelasi tidak menunjukkan arah hubungan. Bahkan jika korelasi yang kuat ditemukan di antara variabel, tidak jelas apakah variabel A menyebabkan B, atau B menyebabkan A. Misalnya, jika peneliti menemukan korelasi antara stres dan penyakit, ini bisa berarti stres menyebabkan penyakit, atau menjadi sakit menyebabkan tingkat stres yang lebih tinggi.
Korelasi Kebetulan:
Terkadang, dua variabel dapat berkorelasi secara kebetulan. Hal ini dikenal sebagai korelasi palsu. Sebagai contoh, mungkin ada korelasi antara jumlah film yang dibintangi Nicolas Cage selama setahun dan jumlah orang yang tenggelam di kolam renang. Hubungan ini bersifat kebetulan dan tidak bermakna.
Aplikasi Penelitian Korelasional di Dunia Nyata
Dalam Psikologi
Penelitian korelasional digunakan untuk mengeksplorasi hubungan antara perilaku, emosi, dan kesehatan mental. Contohnya adalah penelitian tentang hubungan antara stres dan kesehatan, ciri-ciri kepribadian dan kepuasan hidup, serta kualitas tidur dan fungsi kognitif. Penelitian ini membantu psikolog memprediksi perilaku, mengidentifikasi faktor risiko masalah kesehatan mental, dan menginformasikan strategi terapi dan intervensi.
Dalam Bisnis
Bisnis memanfaatkan penelitian korelasional untuk mendapatkan wawasan tentang perilaku konsumen, meningkatkan produktivitas karyawan, dan menyempurnakan strategi pemasaran. Misalnya, mereka dapat menganalisis hubungan antara kepuasan pelanggan dan loyalitas merek, keterlibatan dan produktivitas karyawan, atau pengeluaran iklan dan pertumbuhan penjualan. Penelitian ini mendukung pengambilan keputusan yang tepat, optimalisasi sumber daya, dan manajemen risiko yang efektif.
Dalam pemasaran, penelitian korelasional membantu mengidentifikasi pola antara demografi pelanggan dan kebiasaan membeli, sehingga memungkinkan kampanye yang ditargetkan untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan.
Tantangan dan Keterbatasan
Kesalahan Interpretasi Data
Tantangan yang signifikan dalam penelitian korelasional adalah kesalahan penafsiran data, terutama asumsi yang salah bahwa korelasi menyiratkan hubungan sebab-akibat. Misalnya, korelasi antara penggunaan ponsel pintar dan kinerja akademik yang buruk dapat mengarah pada kesimpulan yang salah bahwa yang satu menyebabkan yang lain. Jebakan yang umum terjadi adalah korelasi palsu dan generalisasi yang berlebihan. Untuk menghindari salah tafsir, peneliti harus menggunakan bahasa yang hati-hati, mengontrol variabel ketiga, dan memvalidasi temuan di berbagai konteks.
Pertimbangan Etis
Masalah etika dalam penelitian korelasional termasuk mendapatkan persetujuan, menjaga privasi partisipan, dan menghindari bias yang dapat membahayakan. Peneliti harus memastikan bahwa partisipan mengetahui tujuan penelitian dan bagaimana data mereka akan digunakan, dan mereka harus melindungi informasi pribadi. Praktik terbaik melibatkan transparansi, protokol perlindungan data yang kuat, dan tinjauan etis oleh dewan etik, terutama ketika bekerja dengan topik sensitif atau populasi rentan.
Apakah Anda Mencari Figur Untuk Mengkomunikasikan Sains?
Mind the Graph adalah platform berharga yang membantu para ilmuwan dalam mengomunikasikan penelitian mereka secara efektif melalui gambar-gambar yang menarik secara visual. Menyadari pentingnya visual dalam menyampaikan konsep ilmiah yang kompleks, platform ini menawarkan antarmuka yang intuitif dengan beragam pustaka templat dan ikon untuk membuat grafik, infografis, dan presentasi berkualitas tinggi. Kustomisasi ini menyederhanakan komunikasi data yang rumit, meningkatkan kejelasan, dan memperluas aksesibilitas ke berbagai audiens, termasuk mereka yang berada di luar komunitas ilmiah. Pada akhirnya, Mind the Graph memberdayakan para peneliti untuk mempresentasikan karya mereka dengan cara yang menarik yang beresonansi dengan para pemangku kepentingan, mulai dari sesama ilmuwan hingga pembuat kebijakan dan masyarakat umum. Kunjungi situs web kami situs web untuk informasi lebih lanjut.
Berlangganan buletin kami
Konten eksklusif berkualitas tinggi tentang visual yang efektif
komunikasi dalam sains.
Indonesian 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak