Posts Tagged ‘ cara uji chi square ’

Uji Pearson Chi Square

Ada beberapa jenis tes chi-kuadrat tetapi yang paling umum adalah Pearson chi-kuadrat yang memungkinkan kita untuk menguji independensi dari dua variabel kategori. Semua tes chi-kuadrat didasarkan atas distribusi chi-kuadrat, mirip dengan cara t-tes, sama halnya dengan distribusi atau uji-F yang didasarkan pada distribusi F.

Misalkan kita memiliki hipotesis bahwa tingkat kelulusan / kegagalan dalam sebuah kelas matematika tertentu berbeda untuk laki-laki dan perempuan. Katakanlah kita mengambil sampel acak dari 100 siswa dan mengukur kedua jenis kelamin (laki-laki/wanita) dan status kelulusan (lulus/gagal) sebagai variabel kategorik.

Tabel 1. Data tingkat kelulusan kelas matematika tersebut akan menjadi sebagai berikut

Siswa

Laki-laki

Perempuan

TOTAL

Lulus

30

36

66

Tidak lulus

14

20

34

TOTAL

44

56

100

Hipotesis Null: Distribusi frekuensi beberapa kejadian yang diamati pada sebuah sampel konsisten dengan distribusi teoritis tertentu

1. Ketika menjalankan SPSS, maka input data yang dimasukkan adalah sebagai berikut:

1

Perhatikan struktur data awal (tabel 1), kolom 1 dan baris satu menunjukkan perhitungan  siswa laki-laki yang lulus, yaitu 30. Kemudian kolom 1 dan baris 2 menunjukkan siswa perempuan yang lulus, yaitu 36. Kolom 2 dan baris 1 menunjukkan siswa laki-laki yang tidak lulus, yaitu 14. Sedangkan kolom terakhir 2 dan baris 2 menunjukkan siswa perempuan yang tidak lulus, yaitu 34.

2. Setelah data diinput maka anda adalah harus menegaskan kepada   SPSS bahwa variabel PERHITUNGAN mewakili frekuensi untuk masing-masing unik pengkodean BARIS dan KOLOM, dengan menerapkan perintah DATA – WEIGHT CASE seperti gambar berikut ini:

2

3. Setelah muncul kotak dialog, pilih variabel PERHITUNGAN, pilih “weight case by” kemudian pindahkan variabel PERHITUNGAN dengan mengklik tanda panah seperti berikut:

3

4. Setelah itu pilih Analyze – Descriptive Statistic – Crosstabs, kemudian akan muncul kotak dialog seperti berikut ini:

Masukkan variabel baris ke ROW, dan variabel kolom ke COLUMN, sedangkan untuk variabel perhitungan tidak perlu lagi, karena sudah dilakukan pada tahap 3 diatas.

4

5. Kemudian pilih button Statistic (di bawah) – checklist chi-square seperti berikut ini:

5

6. Setelah itu akan didapatkan output seperti berikut:

6Setelah output didapat, maka nilai Pearson Chi-Square dibandingkan dengan Chi-square tabel. Pembandingan ini menggunakan derajat bebas dengan rumus (baris – 1)(kolom – 1) atau (2 – 1)(2 – 1) = 1. Maka nilai kritiknya pada tabel sebaran chi-square adalah  3,841 artinya Хhitung > Xtabel atau 3,841 > 3,111. Dengan demikian Hipotesis Null tidak bisa diterima.

Dari hasil diatas dapat dilihat bahwa nilai Exact Sig.(2-sides) adalah 0,084 maka lebih besar dari titik kritis 0,05 (0,084 > 0,05). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara jenis kelamin siswa kelas matematika dengan tingkat kelulusan.

Bookmark and ShareSubscribe
Ikuti

Get every new post delivered to your Inbox.

Bergabunglah dengan 70 pengikut lainnya.