Uji Chi Square

Dalam menyelesaikan sebuah tugas akhir, sering kali teman teman mahasiswa kesulitan dalam mengoperasikan uji statistik yang telah dipilih, terutama menggunakan aplikasi SPSS. Hal inilah sehingga kemudian terkadang tugas akhir tersebut tidak dapat diselesaikan sesuai dengan batas waktu yang telah ditentukan oleh pihak prodi atau kampus. 

Pemilihan uji statistik juga menjadi penting dan seyogyanya perlu diperhatikan,  agar hasil uji yang dilakukan,  pada akhirnya dapat menjawab pertanyaan penelitian yang telah diajukan.  Pemilihan uji tersebut bisa berdasarkan berbagai pertimbanagan, terutama dari segi jenis data juga responden

Dibawah ini saya sedikit membahas salah satu uji yang sering kali dipilih oleh teman-teman mahasiswa ketika menyelesaikan tugas akhir yaitu uji Chi Square atau disebut juga Uji Kai Kuadrat

Tujuan Uji Kai Kuadrat  / Chi Square

Untuk menguji perbedaan Proporsi / persentase antara beberapa kelompok data.

Dilihat dari segi datanya uji kai kuadrat dapat digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel katagorik dengan variabel katagorik.

Suatu variabel disebut katagorik bila isi variabel tersebut terbentuk dari hasil klasifikasi / penggolongan, misalnya variabel sex, jenis pekerjaan, golongan darah, pendidikan dll.

Di lain pihak variabel numerik (misalnya berat badan, umur dll) dapat masuk/dapat menjadi variabel katagorik bila variabel tersebut sudah mengalami pengelompokan.

Contoh variabel "berat badan", bila nilainya masih riil (mis: 45kg, 50kg, 63kg dst) maka masih termasuk variabel numerik, namun bila sudah dilakukan pengelompokan menjadi (kurang dari 50 kg (kurus), 50-60 kg (sedang) dan lebih dari 60 (gemuk) maka variabel tersebut sudah berjenis katagorik. Prinsip

Dasar Uji Kai Kuadrat/Chi Square

Proses pengujian Kai Kuadrat adalah membandingkan frekuensi yang terjadi (observasi) dengan frekuensi harapan (ekspektasi).

Bila nilai frekuensi observasi dengan nilai frekuensi harapan sama, maka dikatakan tidak ada perbedaan yang bermakna (tidak signifikan).

Sebaliknya, bila nilai frekuensi observasi dan nilai frekuensi harapan berbeda, maka dikatakan ada perbedaan yang bermakna (signifikan).

Untuk mempermudah analisis uji kai kuadrat, nilai data variabel disajikan dalam bentuk tabel silang: 2x2, 3x2 atau 3x4 dst.

Keterbatasan Kai Kuadrat /Chi Square

Tidak boleh ada sel yang mempunyai nilai harapan (nilai E) kurang dari

Tidak boleh ada sel yang mempunyai nilai harapan (nilai E) kurang dari 5, lebih dari 20% dari jumlah sel.

Jika keterbatasan tersebut terjadi pada saat uji kai kuadrat, peneliti harus menggabungkan katagori-katagori yang berdekatan dalam rangka memperbesar frekuensi harapan dari sel-sel tersebut (penggabungan ini dapat dilakukan untuk analisis tabel silang lebih dari 2 x 2, misalnya 3 x 2, 3 x 4 dsb). Penggabungan ini tentunya diharapkan tidak sampai membuat datanya kehilangan makna.

Andai saja keterbatasan tersebut terjadi pada tabel 2 x 2 (ini berarti tidak bisa menggabung katagori-katagorinya lagi), maka dianjurkan menggunakan uji Fisher's Exact

Keputusan Uji Statistik Keputusan Uji Statistik 

Bila nilai p lebih kecil atau sama dengan alpha, maka keputusannya adalah H0 ditolak

Bila nilai p lebih besar alpha, maka keputusannya adalah H0 gagal ditolak

Ket :

Nilai = 0,05 (standar)

Nilai p merupakan nilai yang menunjukkan besarnya peluang salah menolak Ho dari data penelitian.

Untuk menentukan nilai P = Aturan yang berlaku pada Chi Square adalah sbb:

Bila pada Tabel 2 x 2 dijumpai nilai Expected (harapan) kurang dari 5, maka yang digunakan adalah "Fisher's Exact Test"

Bila pada tabel 2 x 2, tidak ada nilai E kurang dari 5, maka uji yang dipakai sebaiknya "Continuity Correction "

Bila tabelnya lebih dari 2 x 2, misalnya 3 x 2, 3 x 3 dsb, maka digunakan uji "Pearson Chi Square"

Untuk mengetahui adanya nilai E kurang dari 5, dapat dilihat pada footnote dibawah kotak Chi-Square Test. Ketentuannya adalah Bila nilainya 0 cell (0 %) berarti pada tabel silang tidak ditemukan ada nilai E kurang dari 5. Sebaliknya jika nilainya selain 0 Cell (0%) berarti pada tabel silang ditemukan ada nilai E kurang dari 5.

Untuk Lebih Jelas, Tutorial Uji Chi Square menggunakan SPSS dapat saya sajikan dalam Video Tutorial Berikut :