Tag: 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

Beli Referensi Lengkap :
Aplikasi Analisis Multivariate dengan program SPSS 21 update PLS Regresi Imam Ghozali