Modul ke: 11 Statistika Psikologi 1 Chi Square Fakultas Psikologi Program Studi Psikologi Arie Suciyana S., M.Si.
Asumsi dalam Statistika Asumsi adalah karakteristik yang diperlukan untuk menentukan dan mengambil data sampel dari populasi sehingga dapat dilakukan inferential statistics yang akurat Uji Parametik (Parametric Test): analisis inferential statistics yang dilakukan berdasarkan serangkaian asumsi terhadap populasi. Persyaratan: DV dalam skala interval atau rasio; Partisipan (sampel) dipilih secara acak (random sampling); populasi memiliki distribusi normal Contoh uji statistika: Z-zcore Nonparametik (Nonparametric Test). Persyaratan: analisis inferential statistics yang dilakukan berdasarkan serangkaian asumsi terhadap populasi DV dalam skala nominal atau ordinal; Partisipan (sampel) dalam jumlah kecil; populasi memiliki distribusi tidak normal Contoh uji statiska: Chi square
Apa itu Chi Square Chi Square Test atau Uji Chi Square: adalah uji statistika yang dilakukan jika data-data yang dimiliki dalam skala nominal: Chi Square untuk uji estimasi (The Chi Square Test for Goodness of Fit): digunakan untuk menafsirkan keadaan populasi berdasarkan kesimpulan yang diperoleh dari satu kelompok sampel menafsirkan apakah di dalam populasinya ada perbedaan frekuensi individu-individu yang termasuk ke dalam kategori-kategori tertentu dalam populasinya memang ada perbedaan ataukah perbedaan itu hanya karena kesalahan sampling Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for independence): digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan frekuensi dari 2 kelompok sampel atau lebih, serta untuk mengetahui apakah perbedaan frekuensi tersebut memang karena ada perbedaan antara sampel atau disebabkan oleh kesalahan dalam pengambilan sampel
Apa itu Chi Square
Chi Square untuk uji estimasi (The Chi Square Test for Goodness of Fit): Chi Square untuk estimasi(the Chi Square Test for Goodness of Fit) digunakan jika kita hanya memiliki data dari 1 variabel nominal yang dibedakan menjadi dua atau lebih kategori (misal: data pria-wanita) Rumus: X 2 = nilai chi square O = frekuensi yang diperoleh(obtained frequency) E = frekuensi yang diharapkan (expected frekuency) df = jumlah kategori - 1
Hipotesa: H0 Chi Square untuk uji estimasi (The Chi Square Test for Goodness of Fit): : tidak ada perbedaan dalam tiap kategori terhadap populasi secara umum Ha/H1: ada perbedaan dalam tiap kategori terhadap populasi secara umum Kesimpulan: X 2 hitung < X 2 tabel H0 gagal ditolak tidak ada perbedaan dalam tiap kategori terhadap populasi secara umum X 2 hitung > X 2 tabel H0 ditolak, Ha/H1 diterima ada perbedaan dalam tiap kategori terhadap populasi secara umum
CONTOH SOAL: Chi Square untuk uji estimasi (The Chi Square Test for Goodness of Fit): Pada suatu jejak pendapat (survey) didapatkan jawaban seperti di bawah ini: Kategori Observed (O) Expected (E) Sangat Setuju (SS) 750 625 Setuju (S) 650 625 Tidak Setuju (TS) 600 625 Sangat Tidak Setuju (STS) 500 625 Apakah terdapat perbedaan jawaban antara sampel terhadap populasi secara umum?
Chi Square untuk uji estimasi (The Chi Square Test for Goodness of Fit): Tahap 1: tentukan kategori Kategori 1: yang memilih jawaban Sangat Setuju (SS) Kategori 2: yang memilih jawaban Setuju (S) Kategori 3: yang memilih jawaban Tidak Setuju (TS) Kategori 4: yang memilih jawaban Sangat Tidak Setuju (STS) Tahap 2: tentukan H0 dan Ha/H1 H0: Tidak ada perbedaan jawaban survey terhadap populasi secara umum Ha/H1: ada perbedaan jawaban survey terhadap populasi secara umum
Chi Square untuk uji estimasi (The Chi Square Test for Goodness of Fit): Tahap 3: tentukan df (degree of freedom = derajat kebebasan) dan p (nilai kritis) untuk uji Chi Square df = jumlah kategori 1 = 4 1 = 3 p = 0,05 (5%) X 2 tabel = 7,82 Tahap 4: Hitung nilai Chi Square dengan tabel Kategori Observed (O) Expected (E) O E (O E) 2 (O E) 2 E Sangat Setuju (SS) 750 625 125 15.625 25 Setuju (S) 650 625 25 625 1 Tidak Setuju (TS) 600 625 25 625 1 Sangat Tidak Setuju (STS) 500 625 125 15.625 25 2500 2500 0 32.500 52
Chi Square untuk uji estimasi (The Chi Square Test for Goodness of Fit): Tahap 5: Buat Kesimpulan X 2 hitung = = 52 X 2 tabel, p (0,05) = 7,82 X 2 hitung > X 2 tabel H0 ditolak Ada perbedaan jawaban survey terhadap populasi
Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for Independence): Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for Independence) digunakan jika kita memiliki data dari 2 atau lebih variabel nominal yang dibedakan menjadi dua atau lebih kategori Rumus: X 2 = nilai chi square O = frekuensi yang diperoleh(obtained frequency) E = frekuensi yang diharapkan (expected frequency) df = (df kolom ) (df baris ) = ( kategori kolom 1) ( kategori baris 1)
Hipotesa: Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for Independence): H0: tidak ada perbedaan antara tiap kategori dalam tiap variabel dalam populasi secara umum atau tidak ada hubungan antara IV terhadap DV Ha/H1: ada perbedaan antara tiap kategori dalam tiap variabel dalam populasi secara umum atau ada hubungan antara IV terhadap DV
Kesimpulan: Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for Independence): X 2 hitung < X 2 tabel H0 gagal ditolak tidak ada perbedaan antara tiap kategori dalam tiap variabel dalam populasi secara umum atau tidak ada hubungan antara IV dengan DV X 2 hitung > X 2 tabel H0 ditolak, Ha/H1 diterima ada perbedaan antara tiap kategori dalam tiap variabel dalam populasi secara umum atau ada hubungan antara IV dengan DV
Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for Independence): CONTOH SOAL Dalam suatu penelitian ingin diketahui apakah jenis film yang ditonton paling sering ditonton dalam 1 tahun (komedi dan action) berhubungan terhadap kehamilan (hamil dan tidak hamil) Hamil Tidak Hamil Film Komedi 33 60 Film Action 18 75 Apakah ada hubungan antara jenis film yang paling sering ditonton dalam 1 tahun terhadap kehamilan?
Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for Independence): Tahap 1: tentukan populasi berdasarkan variabel dan kategori Populasi 1: yang lebih banyak menonton film komedi dan hamil Populasi 2: yang lebih banyak menonton film komedi dan tidak hamil Populasi 3: yang lebih banyak menonton film action dan hamil Populasi 4: yang lebih banyak menonton film action dan tidak hamil Tahap 2: tentukan H0 dan Ha/H1 H0 : tidak ada hubungan antara jenis film yang ditonton terhadap kehamilan Ha/H1: ada hubungan antara jenis film yang ditonton terhadap kehamilan
Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for Independence): Tahap 3: tentukan df (degree of freedom = derajat kebebasan) dan p (nilai kritis) untuk uji Chi Square df = (df kolom ) (df baris ) = ( kategori kolom 1) ( kategori baris 1) = (2 1) (2 1) = 1 p = 0,05 atau 5% X 2 tabel = 3,84
Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for Independence): Tahap 4: menentukan total kolom, baris, dan keseluruhan Hamil Observed Tidak Hamil Film Komedi 33 60 baris1 = 93 Film Action 18 75 baris2 = 93 kolom1 = 51 kolom2 = 135 Total = 186 Tahap 5: Tentukan nilai Expected Expected Hamil Tidak Hamil Film Komedi (51/186) (93) = 25,5 (135/186) (93) = 67,5 baris1 = 93 Film Action (51/186) (93) = 25,5 (135/186) (93) = 67,5 baris2 = 93 kolom1 = 51 kolom2 = 135 Total = 186
Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for Independence): Tahap 6: Tentukan nilai Chi Square dengan tabel Kategori Observed (O) Expected (E) O E (O E) 2 (O E) 2 E Film Komedi, Hamil 33 25,5 7,5 56,25 2,2 Film Komedi, Tidak hamil 60 67,5 7,5 56,25 0,83 Film Action, Hamil 18 25,5 7,5 56,25 2,2 Film Action, Tidak hamil 75 67,5 7,5 56,25 0,83 186 186 0 225 6,06
Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for Independence): Tahap 7: Buat Kesimpulan X 2 hitung = = 6,06 X 2 tabel, p (0,05) = 3,84 X 2 hitung > X 2 tabel H0 ditolak, Ha/H1 diterima Ada perbedaan kehamilan dari jenis film yang paling sering ditonton dalam 1 tahun atau Ada hubungan antara jenis film yang paling sering ditonton dalam 1 tahun terhadap kehamilan
HOMEWORK 1 Chi Square untuk uji estimasi (The Chi Square Test for Goodness of Fit): Pada suatu penelitian didapatkan data seperti berikut: Kategori Observed (O) Expected (E) 1 48 60 2 46 30 3 6 10 Apakah terdapat perbedaan jawaban antara sampel terhadap populasi secara umum? Buat kesimpulan.
Chi Square untuk uji hipotesa (The Chi Square Test for Independence): HOMEWORK 2 Suatu penelitian dilakukan untuk melihat apakah ada hubungan antara hujan terhadap kecelakaan. Data yang diperoleh: Kecelakaan Tidak ada kecelakaan Hujan 19 26 Tidak Hujan 20 71 Lakukan uji Chi Square dan buat kesimpulannya
Daftar Pustaka Aron, A., Coups, E.J., & Aron, E.N. (2013). Statistics for psychology. 6th ed. New Jersey: Pearson Education, Inc. Gravetter, F.J. & Wallnau, L.B. (2009). Statistics for the Behavioral Sciences. Hinton, P.R. (2004). Statistics Explained, 2nd ed. London: Routledge. Howell, D.C. (2012). Statistical Method for Psychology. Australia: Wadsworth, Cengage Learning. Nolan, S.A. & Heinzen, T.E, (2012). Statistics for the Behavioral Sciences. Second Edition. New York: Worth Publishers. Sulistiyono, S. (2009). Statistika Psikologi 2. Jakarta: Fakultas Psikologi Universitas Mercu Buana. 22
Terima Kasih Arie Suciyana S., M.Si.