Halo selamat datang di MyUrbanNorth.ca
Halo, para pembaca setia MyUrbanNorth.ca! Dalam artikel ini, kita akan membahas salah satu uji statistik yang sangat penting dalam penelitian, yaitu uji chi square. Uji ini digunakan untuk menentukan apakah terdapat hubungan antara dua atau lebih variabel kategorik. Namun, sebelum melakukan uji chi square, terdapat syarat-syarat yang harus dipenuhi agar hasil uji tersebut valid.
Dalam bukunya yang berjudul “Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Kombinasi” (2017), Prof. Dr. Sugiyono memaparkan beberapa syarat yang harus dipenuhi agar uji chi square menghasilkan kesimpulan yang valid. Mari kita bahas satu per satu syarat tersebut.
Pendahuluan
Uji chi square merupakan uji statistik nonparametrik yang digunakan untuk menguji hubungan antara dua atau lebih variabel kategorik. Uji ini didasarkan pada distribusi chi square, yang merupakan distribusi probabilitas yang memiliki bentuk lonceng. Uji chi square sangat berguna dalam penelitian sosial, ekonomi, dan medis untuk menguji hipotesis tentang distribusi frekuensi.
Namun, seperti uji statistik lainnya, uji chi square juga memiliki syarat-syarat tertentu yang harus dipenuhi agar hasilnya valid. Syarat-syarat ini penting untuk diperhatikan agar peneliti dapat yakin bahwa kesimpulan yang diambil dari uji chi square dapat dipercaya.
Menurut Sugiyono (2017), terdapat beberapa syarat yang harus dipenuhi agar uji chi square menghasilkan kesimpulan yang valid. Syarat-syarat tersebut antara lain:
Syarat Uji Chi Square Menurut Sugiyono 2017
1. Data Berdistribusi Normal
Data yang akan diuji dengan uji chi square harus berdistribusi normal. Jika data tidak berdistribusi normal, maka uji chi square tidak dapat dilakukan. Hal ini karena uji chi square didasarkan pada distribusi chi square, yang merupakan distribusi probabilitas yang memiliki bentuk lonceng.
2. Tidak Terdapat Outlier
Data yang akan diuji dengan uji chi square tidak boleh mengandung outlier. Outlier adalah data yang sangat jauh dari nilai rata-rata atau median. Keberadaan outlier dapat mempengaruhi hasil uji chi square dan membuat kesimpulan menjadi tidak valid.
3. Sampel Cukup Besar
Sampel yang digunakan untuk uji chi square harus cukup besar. Ukuran sampel yang minimal untuk uji chi square adalah 30. Jika sampel terlalu kecil, maka uji chi square tidak dapat dilakukan dengan akurat.
4. Variabel Kategorik
Variabel yang akan diuji dengan uji chi square harus berjenis kategorik. Variabel kategorik adalah variabel yang memiliki nilai-nilai yang berbeda. Misalnya, jenis kelamin, tingkat pendidikan, dan status perkawinan adalah variabel kategorik.
5. Harapan Frekuensi Minimal 5
Harapan frekuensi untuk setiap sel dalam tabel kontingensi harus minimal 5. Jika harapan frekuensi terlalu kecil, maka uji chi square tidak dapat dilakukan dengan akurat.
6. Tidak Ada Sel Kosong
Tidak boleh ada sel kosong dalam tabel kontingensi. Sel kosong dapat terjadi jika tidak ada data untuk suatu kategori. Keberadaan sel kosong dapat mempengaruhi hasil uji chi square dan membuat kesimpulan menjadi tidak valid.
7. Variabel Tidak Korelatif
Variabel yang akan diuji dengan uji chi square tidak boleh berkorelasi. Variabel yang berkorelasi adalah variabel yang memiliki hubungan yang kuat. Keberadaan korelasi antara variabel dapat mempengaruhi hasil uji chi square dan membuat kesimpulan menjadi tidak valid.
Kelebihan dan Kekurangan Syarat Uji Chi Square Menurut Sugiyono 2017
Syarat uji chi square menurut Sugiyono 2017 memiliki kelebihan dan kekurangan. Berikut ini adalah penjelasannya:
Kelebihan:
1. Mudah dipahami dan diterapkan. Syarat uji chi square cukup mudah dipahami dan diterapkan, sehingga dapat dilakukan oleh peneliti dengan berbagai tingkat keahlian.
2. Berlaku untuk data kategori. Syarat uji chi square berlaku untuk data kategori, sehingga dapat digunakan untuk menguji hubungan antara variabel yang memiliki nilai-nilai yang berbeda.
3. Dapat mendeteksi hubungan yang signifikan. Syarat uji chi square dapat mendeteksi hubungan yang signifikan antara variabel, sehingga dapat digunakan untuk menguji hipotesis tentang hubungan antara variabel.
Kekurangan:
1. Tidak dapat mengukur kekuatan hubungan. Syarat uji chi square tidak dapat mengukur kekuatan hubungan antara variabel, sehingga tidak dapat digunakan untuk menentukan seberapa kuat hubungan antara variabel.
2. Berpengaruh terhadap ukuran sampel. Syarat uji chi square dipengaruhi oleh ukuran sampel, sehingga peneliti perlu mempertimbangkan ukuran sampel yang cukup besar agar hasil uji chi square valid.
3. Sensitif terhadap outlier. Syarat uji chi square sensitif terhadap outlier, sehingga keberadaan outlier dapat mempengaruhi hasil uji chi square dan membuat kesimpulan menjadi tidak valid.
| No. | Syarat | Penjelasan |
|---|---|---|
| 1 | Data Berdistribusi Normal | Data yang akan diuji dengan uji chi square harus berdistribusi normal. |
| 2 | Tidak Terdapat Outlier | Data yang akan diuji dengan uji chi square tidak boleh mengandung outlier. |
| 3 | Sampel Cukup Besar | Sampel yang digunakan untuk uji chi square harus cukup besar. |
| 4 | Variabel Kategorik | Variabel yang akan diuji dengan uji chi square harus berjenis kategorik. |
| 5 | Harapan Frekuensi Minimal 5 | Harapan frekuensi untuk setiap sel dalam tabel kontingensi harus minimal 5. |
| 6 | Tidak Ada Sel Kosong | Tidak boleh ada sel kosong dalam tabel kontingensi. |
| 7 | Variabel Tidak Korelatif | Variabel yang akan diuji dengan uji chi square tidak boleh berkorelasi. |
FAQ
1. Apa saja kelebihan syarat uji chi square menurut Sugiyono 2017?
Kelebihan syarat uji chi square menurut Sugiyono 2017 adalah mudah dipahami dan diterapkan, berlaku untuk data kategori, dan dapat mendeteksi hubungan yang signifikan.
2. Apa saja kekurangan syarat uji chi square menurut Sugiyono 2017?
Kekurangan syarat uji chi square menurut Sugiyono 2017 adalah tidak dapat mengukur kekuatan hubungan, berpengaruh terhadap ukuran sampel, dan sensitif terhadap outlier.
3. Bagaimana cara mengatasi syarat data berdistribusi normal untuk uji chi square?
Untuk mengatasi syarat data berdistribusi normal untuk uji chi square, dapat dilakukan transformasi data atau menggunakan uji nonparametrik.
4. Apa yang dimaksud dengan outlier dalam syarat uji chi square?
Outlier dalam syarat uji chi square adalah data yang sangat jauh dari nilai rata-rata atau median.
5. Mengapa ukuran sampel sangat penting dalam syarat uji chi square?
Ukuran sampel sangat penting dalam syarat uji chi square karena dapat mempengaruhi akurasi hasil uji chi square.
6. Apa yang dimaksud dengan variabel berkorelasi dalam syarat uji chi square?
Variabel berkorelasi dalam syarat uji chi square adalah variabel yang memiliki hubungan yang kuat.
7. Apa saja contoh variabel kategorik yang dapat diuji dengan uji chi square?
Contoh variabel kategorik yang dapat diuji dengan uji chi square adalah jenis kelamin, tingkat pendidikan, dan status perkawinan.
8. Bagaimana cara mengetahui apakah harapan frekuensi untuk setiap sel dalam tabel kontingensi minimal 5?
Untuk mengetahui apakah harapan frekuensi untuk setiap sel dalam tabel kontingensi minimal 5, dapat dilakukan dengan menghitung harapan frekuensi untuk setiap sel.
9. Apa yang harus dilakukan jika terdapat sel kosong dalam tabel kontingensi untuk uji chi square?
Jika terdapat sel kosong dalam tabel kontingensi untuk uji chi square, dapat dilakukan dengan menggabungkan kategori atau menggunakan metode estimasi.
10. Bagaimana cara menguji apakah variabel berkorelasi sebelum melakukan uji chi square?
Untuk menguji apakah variabel berkorelasi sebelum melakukan uji chi square, dapat dilakukan dengan menggunakan uji kore