Thursday, May 5, 2011

Syarat Penerapan Rumus Chi Square

Judul postingan ini memang agak aneh :D, melepas kelelahan saya mencoba memberikan sedikit / sekelumit perihal Chi Square.

Dilanjut... ane mo cerita nich, ada beberapa mahasiswa yang dateng ke rumah ane, tapi saya gak heran emang rumah saya banyak di kunjungi mahasiswa :D. Kali ini kedatangan mereka bukan cuma tanya masalah KTI (Karya Tulis Ilmiah) atau pun skripsi, tetapi mereka bertanya "Mbah emang gak bosen di depan komputer sambil mikir statistik melulu?!" wew... pertanyaan aneh... wakakaka ya jelas aja ane kadang2 agak bosen hehehehe... ok deh kok jadi ngelantur ya :D.

Sebenarnya inilah beberapa pertanyaan yang sering di sampaikan mahasiswa ke ane:
  1. "Sebenarnya rumus Chi Square / Chi kuadrat ada berapa sih? soalnya ketika lihat buku statistik ternyata cara menulis rumus Chi Square kok beda2?"
  2. "Kata dosen, kalo pake rumus Chi Square, sampelnya harus lebih dari 30 dan gak boleh kurang dari 20, bener gak sih?"
  3. "Mencari nilai OR (Odd ratio) biasanya untuk tabel 2 x 2, sedangkan tabel saya 3 x 2, bisa gak sih pada tabel 3 x 2 kita mencari nilai OR?"
  4. "Gimana sih cara mencari nilai keeratan hubungan?"
Ok, ane coba jawab satu persatu deh...
Pertanyaan nomor satu biasanya ane jawab secara singkat: "Rumus dasar Chi-Square ya cuma satu, tapi penulisannya aja yang beda tapi hasilnya sama kok :D".

Pertanyaan nomor dua biasanya ane jawab: "Ah... dosen yang mana, mungkin salah denger kamu. Memang sampel banyak salah satu ciri-ciri dari Chi-square tapi bukan berarti jika sampel kurang dari 20 tidak bisa dihitung menggunakan Chi-square. Bisa kok dihitung walaupun sampelnya kurang dari 20. Yang penting kamu bisa tahu syarat-syaratnya :D, waduhhhh kok ada syarat??. Iya ada syaratnya tapi mudah kok dipahami. Perhatikan point di bawah ini:
  • Jika tabel yang digunakan adalah 2 x 2 kita perlu melakukan koreksi kontiunitas yang dikemukakan oleh Yates pada tahun 1934. Karena jika kita menggunakan rumus chi-square untuk menyelesaikan pengujian chi-square/chi-kuadrat maka akan terjadi penaksiran yang berlebihan terutama bila hasil pengamatan merupakan frekuensi yang kecil sehingga banyak terjadi penolakan hipotesis. Hal ini disebabkan karena terjadinya pendekatan distribusi binominal ke distribusi normal. Pusing ya.... hehehehehe gini aje biar ente semua kagak bingung saya beri deh bonus permisalan :D, perhatikan rumus ini nich:

Sudah dilihat belum rumus di atas Cucu-cuku? KALO KURANG JELAS DI KLIK AJA GAMBARNYA BIAR KELIHATAN GEDE hihihihi..... kalo sudah baca mari kita lanjutkan.... meluncurrr...

PENJELASAN RUMUS:

Rumus nomor 1 dan 2 bisa digunakan jika: Tabel yang digunakan adalah 3 x 2 atau lebih

Rumus nomor 3 dan 4 (Koreksi Yate's) digunakan jika tabel yang digunakan adalah 2 x 2 dan nilai di dalam sel tidak ada yang kurang dari 5 (Nilai Observer tidak ada yang <5).

Rumus nomor 5 dan 6 (p-value/Fisher extact test) digunakan jika tabel yang digunakan adalah 2 x 2, akan tetapi terdapat nilai kurang dari 5 di dalam sel.

KESIMPULAN DARI PERTANYAAN NOMOR DUA YAITU: SAMPEL KURANG DARI 20 TETAP MASIH BISA DIHITUNG

Pertanyaan nomor selanjutnya yaitu nomor 3, biasanya ane jawab bisa, salah satunya dengan melakukan Dummy Variabel Tabel. caranya mungkin lain kali ane posting deh :D

Pertanyaan nomor 4 ane jawab, ya dengan menghitung nilai koefesien kontingensi (nilai C) kemudian dibandingkan dengan nilai Cmax. contohnya lain kali deh.


UDAH DULU YA... MUDAH2 BERMANFAAT, LAIN WAKTU INSYA-ALLOH ANE SAMBUNG DEH. YANG PENTING CUCUKU SUDAH BISA MENENTUKAN RUMUS MANA YANG COCOK DENGAN PENELITIANMU...

Distribusi F tabel


Klik tabel untuk memperbesar

Distribusi T tabel


The t-Distribution Table



Distribusi Z Tabel

Area from infinity to z. Negative values are found by symmetry.
Second Decimal Place of Z

Z

.00

.01

.02

.03

.04

.05

.06

.07

.08

.09

0.0 .5000 .4960 .4920 .4880 .4840 .4801 .4761 .4721 .4681 .4641
0.1 .4602 .4562 .4522 .4483 .4443 .4404 .4364 .4325 .4286 .4247
0.2 .4207 .4168 .4129 .4090 .4052 .4013 .3974 .3936 .3897 .3859
0.3 .3821 .3783 .3745 .3707 .3669 .3632 .3594 .3557 .3520 .3483
0.4 .3446 .3409 .3372 .3336 .3300 .3264 .3228 .3192 .3156 .3121
0.5 .3085 .3050 .3015 .2981 .2946 .2912 .2877 .2843 .2810 .2776
0.6 .2743 .2709 .2676 .2643 .2611 .2578 .2546 .2514 .2483 .2451
0.7 .2420 .2389 .2358 .2327 .2296 .2266 .2236 .2206 .2177 .2148
0.8 .2119 .2090 .2061 .2033 .2005 .1977 .1949 .1922 .1894 .1867
0.9 .1841 .1814 .1788 .1762 .1736 .1711 .1685 .1660 .1635 .1611
1.0 .1587 .1562 .1539 .1515 .1492 .1469 .1446 .1423 .1401 .1379
1.1 .1357 .1335 .1314 .1292 .1271 .1251 .1230 .1210 .1190 .1170
1.2 .1151 .1131 .1112 .1093 .1075 .1056 .1038 .1020 .1003 .0985
1.3 .0968 .0951 .0934 .0918 .0901 .0885 .0869 .0853 .0838 .0823
1.4 .0808 .0793 .0778 .0764 .0749 .0735 .0722 .0708 .0694 .0681
1.5 .0668 .0655 .0643 .0630 .0618 .0606 .0594 .0582 .0571 .0559
1.6 .0548 .0537 .0526 .0516 .0505 .0495 .0485 .0475 .0465 .0455
1.7 .0446 .0436 .0427 .0418 .0409 .0401 .0392 .0384 .0375 .0367
1.8 .0359 .0352 .0344 .0336 .0329 .0322 .0314 .0307 .0301 .0294
1.9 .0287 .0281 .0274 .0268 .0262 .0256 .0250 .0244 .0239 .0233
2.0 .0228 .0222 .0217 .0212 .0207 .0202 .0197 .0192 .0188 .0183
2.1 .0179 .0174 .0170 .0166 .0162 .0158 .0154 .0150 .0146 .0143
2.2 .0139 .0136 .0132 .0129 .0125 .0122 .0119 .0116 .0113 .0110
2.3 .0107 .0104 .0102 .0099 .0096 .0094 .0091 .0089 .0087 .0084
2.4 .0082 .0080 .0078 .0075 .0073 .0071 .0069 .0068 .0066 .0064
2.5 .0062 .0060 .0059 .0057 .0055 .0054 .0052 .0051 .0049 .0048
2.6 .0047 .0045 .0044 .0043 .0041 .0040 .0039 .0038 .0037 .0036
2.7 .0035 .0034 .0033 .0032 .0031 .0030 .0029 .0028 .0027 .0026
2.8 .0026 .0025 .0024 .0023 .0023 .0022 .0021 .0021 .0020 .0019
2.9 .0019 .0018 .0017 .0017 .0016 .0016 .0015 .0015 .0014 .0014

Chi Square Tabel