Tabel Chi Square

Statistik Chi Square adalah sebuah metode statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis tentang distribusi frekuensi dari sebuah variabel kategorik. Tabel Chi Square adalah sebuah tabel yang digunakan untuk menentukan nilai kritik dari statistik Chi Square, yang kemudian digunakan untuk mengambil keputusan tentang hipotesis yang diuji.

Pengertian Tabel Chi Square

Tabel Chi Square adalah sebuah tabel yang berisi nilai-nilai kritik dari statistik Chi Square untuk berbagai tingkat kebebasan (degree of freedom) dan tingkat kesalahan (alpha). Tabel ini digunakan untuk menentukan apakah hasil pengujian Chi Square signifikan atau tidak. Jika nilai Chi Square yang dihitung lebih besar daripada nilai kritik pada tabel, maka hipotesis nol (H0) dapat ditolak, yang berarti bahwa distribusi frekuensi dari variabel kategorik tidak berbeda secara signifikan dari distribusi yang diharapkan.

Jenis-Jenis Tabel Chi Square

Ada beberapa jenis tabel Chi Square yang umum digunakan, yaitu:

• Tabel Chi Square satu arah (one-tailed): digunakan untuk menguji hipotesis satu arah, yaitu apakah distribusi frekuensi dari variabel kategorik lebih besar atau lebih kecil daripada distribusi yang diharapkan.
• Tabel Chi Square dua arah (two-tailed): digunakan untuk menguji hipotesis dua arah, yaitu apakah distribusi frekuensi dari variabel kategorik berbeda secara signifikan dari distribusi yang diharapkan, tanpa memperhatikan arah perbedaan.

Contoh Penggunaan Tabel Chi Square

Berikut adalah contoh penggunaan tabel Chi Square untuk menguji hipotesis tentang distribusi frekuensi dari sebuah variabel kategorik:

Misalkan kita ingin menguji hipotesis bahwa distribusi frekuensi dari variabel “jenis kelamin” (laki-laki dan perempuan) tidak berbeda secara signifikan dari distribusi yang diharapkan, yaitu 50% laki-laki dan 50% perempuan. Jika kita memiliki sampel 100 orang, dengan 60 orang laki-laki dan 40 orang perempuan, maka kita dapat menghitung nilai Chi Square sebagai berikut:

Chi Square = (60-50)^²⁄₅₀ + (40-50)^²⁄₅₀ = 4 + 4 = 8

Jika kita menggunakan tabel Chi Square dengan degree of freedom 1 (karena kita hanya memiliki dua kategori, yaitu laki-laki dan perempuan) dan alpha 0,05, maka kita dapat menemukan nilai kritik sebesar 3,84. Karena nilai Chi Square yang dihitung (8) lebih besar daripada nilai kritik (3,84), maka kita dapat menolak hipotesis nol (H0), yang berarti bahwa distribusi frekuensi dari variabel “jenis kelamin” berbeda secara signifikan dari distribusi yang diharapkan.