Uji Chi Kuadrat
Chi Square disebut juga dengan Kai
Kuadrat. Chi Square adalah salah satu jenis uji komparatif non
parametris yang dilakukan pada dua variabel, di mana skala data kedua
variabel adalah nominal. (Apabila dari 2 variabel, ada 1 variabel dengan
skala nominal maka dilakukan uji chi square dengan merujuk bahwa harus
digunakan uji pada derajat yang terendah). Berikut akan kita bahas
tentang rumus chi square.
Syarat Uji Chi Square
Uji chi square merupakan uji non parametris
yang paling banyak digunakan. Namun perlu diketahui syarat-syarat uji
ini adalah: frekuensi responden atau sampel yang digunakan besar, sebab
ada beberapa syarat di mana chi square dapat digunakan yaitu:
- Tidak ada cell dengan nilai frekuensi kenyataan atau disebut juga Actual Count (F0) sebesar 0 (Nol).
- Apabila bentuk tabel kontingensi 2 X 2, maka tidak boleh ada 1 cell saja yang memiliki frekuensi harapan atau disebut juga expected count (“Fh”) kurang dari 5.
- Apabila bentuk tabel lebih dari 2 x 2, misak 2 x 3, maka jumlah cell dengan frekuensi harapan yang kurang dari 5 tidak boleh lebih dari 20%.
Jenis Uji Chi Square
Rumus chi-square sebenarnya tidak hanya
ada satu. Apabila tabel kontingensi bentuk 2 x 2, maka rumus yang
digunakan adalah “koreksi yates”. Untuk rumus koreksi yates, sudah kami
bahas dalam artikel sebelumnya yang berjudul “Koreksi Yates“.
Apabila tabel kontingensi 2 x 2 seperti
di atas, tetapi tidak memenuhi syarat seperti di atas, yaitu ada cell
dengan frekuensi harapan kurang dari 5, maka rumus harus diganti dengan
rumus “Fisher Exact Test”.
Pada artikel ini, akan fokus pada rumus
untuk tabel kontingensi lebih dari 2 x 2, yaitu rumus yang digunakan
adalah “Pearson Chi-Square”.
Rumus Pearson Chi Square
Rumus Chi Square Tersebut adalah:
Untuk memahami apa itu “cell”, lihat tabel di bawah ini:
Tabel di atas, terdiri dari 6 cell, yaitu cell a, b, c, d, e dan f.
Sebagai contoh kita gunakan penelitian dengan judul “Perbedaan Pekerjaan Berdasarkan Pendidikan”.
Maka kita coba gunakan data sebagai berikut:Dari data di atas, kita kelompokkan ke dalam tabel kontingensi. Karena variabel pendidikan memiliki 3 kategori dan variabel pekerjaan memiliki 2 kategori, maka tabel kontingensi yang dipakai adalah tabel 3 x 2. Maka akan kita lihat hasilnya sebagai berikut:
Membuat Frekuensi Kenyataan (F0) Rumus Chi Square
Dari tabel di atas, kita inventarisir per cell untuk mendapatkan nilai frekuensi kenyataan, sebagai berikut:Membuat Frekuensi Kenyataan (F0) Rumus Chi Square
Langkah berikutnya kita hitung nilai frekuensi harapan per cell, rumus menghitung frekuensi harapan adalah sebagai berikut:
Fh= (Jumlah Baris/Jumlah Semua) x Jumlah Kolom
- Fh cell a = (20/60) x 26 = 8,667
- Fh cell b = (20/60) x 34 = 11,333
- Fh cell c = (24/60) x 26 = 10,400
- Fh cell d = (24/60) x 34 = 13,600
- Fh cell e = (16/60) x 26 = 6,933
- Fh cell f = (16/60) x 34 = 9,067
Membuat Kuadrat Frekuensi Kenyataan Rumus Chi Square
Langkah berikutnya adalah menghitung Kuadrat dari Frekuensi Kenyataan dikurangi Frekuensi Harapan per cell.- Fh cell a = (11 – 8,667)2 = 5,444
- Fh cell b = (9 – 11,333)2 = 5,444
- Fh cell c = (8 – 10,400)2 = 5,760
- Fh cell d = (16 – 13,600)2 = 5,760
- Fh cell e = (7 – 6,933)2 = 0,004
- Fh cell f = (9 – 9,067)2 = 0,004
Hitung Nilai Chi Square
Kuadrat dari Frekuensi Kenyataan dikurangi Frekuensi Harapan per cell kemudian dibagi frekuensi harapannya:- Fh cell a = 5,444/8,667 = 0,628
- Fh cell b = 5,444/11,333 = 0,480
- Fh cell c = 5,760/10,400 = 0,554
- Fh cell d = 5,760/13,600 = 0,424
- Fh cell e = 0,004/6,933 = 0,001
- Fh cell f = 0,004/9,067 = 0,000
Maka Nilai Chi-Square Hitung adalah sebesar: 2,087.
Chi Square Hitung VS Chi Square Tabel
Untuk menjawab hipotesis, bandingkan chi-square hitung dengan chi-square tabel
pada derajat kebebasan atau degree of freedom (DF) tertentu dan taraf
signifikansi tertentu. Apabila chi-square hitung >= chi-square tabel,
maka perbedaan bersifat signifikan, artinya H0 ditolak atau H1
diterima.
DF pada contoh di atas adalah 2. Di dapat dari rumus -> DF = (r – 1) x (c-1)
di mana: r = baris. c = kolom.
Pada contoh di atas, baris ada 3 dan kolom ada 2, sehingga DF = (2 – 1) x (3 -1) = 2.
Apabila taraf signifikansi yang digunakan adalah 95% maka batas kritis 0,05 pada DF 2, nilai chi-square tabel sebesar = 5,991.
Karena 2,087 < 5,991 maka perbedaan tidak signifikan, artinya H0 diterima atau H1 ditolak.
Komentar
Posting Komentar