Uji Chi Square untuk Test Independensi dengan SPSS


Salah satu inferensi statistik yang sering digunakan di bidang kesehatan adalah uji Chi Square untuk Test Independensi. Metoda statistik ini diterapkan untuk menguji apakah terdapat hubungan antara baris dan kolom pada sebuah tabel kontingensi. Pada program software statistik SPSS, permasalahan chi square ini merupakan bagian dari analisis crosstab.

Sebagai contoh, pada artikel ini kita menggunakan asumsi bahwa permasalahan yang akan dicari solusinya adalah menghitung dan melakukan inferensi untuk menguji adakah hubungan antara status gizi ibu hamil yang diukur dari indeks massa tubuh (IMT) berdasarkan kadar haemoglobin (Hb).

Sebagai pedoman pengambilan keputusan menggunakan analisis chi kuadrat dapat dilakukan berdasarkan dua cara yaitu dengan menggunakan perbandingan Chi Kuadrat Hitung – Chi Kuadrat Tabel dan menggunakan nilai probabilitas. Sebelumnya, untuk melakukan uji Independensi dengan Chi Kuadrat dilakukan pembuatan hipotesis terlebih dahulu, yaitu :
Ho = Tidak ada hubungan antara status gizi berdasarkan kadar Hb
H1 =  Terdapat hubungan antara status gizi berdasarkan kadar Hb

Dasar pengambilan Keputusan di SPSS :
a.    Berdasarkan perbandingan Chi Kuadrat hitung dan Chi Kuadrat tabel
Jika Chi Kuadrat hitung < Chi Kuadrat tabel, maka Ho diterima.
Jika Chi Kuadrat hitung > Chi Kuadrat tabel, maka Ho ditolak.

b.    Berdasarkan nilai probabilitas
Jika Probabilitas > 0,05 maka H0 diterima.
Jika Probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak.

Contoh data untuk keperluan ini dapat dilihat pada file data uji chi kuadrat.

 

Cara Membaca hasil perhitungan Crosstabs SPSS berdasarkan output SPSS adalah sebagai berikut;

Crosstabs

 

Case Processing Summary

Cases

Valid

Missing

Total

N

Percent

N

Percent

N

Percent

IMT * Hb

32

100.0%

0

.0%

32

100.0%

(tabel crosstab ada file excel terlampir)

 

Chi-Square Tests

Value

df

Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square

736.000a

713

.268

Likelihood Ratio

197.533

713

1.000

Linear-by-Linear Association

1.170

1

.279

N of Valid Cases

32

a. 768 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .03. 

 

Berdasarkan hasil output SPSS diatas diperoleh nilai Chi Kuadrat Hitung 736,000 dan berdasarkan tabel Chi Kuadrat untuk derajat kebebasan 713 dan taraf signifikan 5% diperoleh nilai 776,2297.

Dengan demikian, karena Chi Kuadrat hitung (736,000) < Chi Kuadrat tabel (776,2297), maka dapat disimpulkan bahwa Ho diterima.

Dengan demikian tidak terdapat perbedaan antara IMT terhadap Hb

Jika dihitung dari nilai probabilitas diperoleh nilai Asymp. Sig = 0,268. Nilai ini > 0,05, dengan demikian berdasarkan uji probabilitas dapat disimpulkan bahwa Ho diterima. Jadi tidak ada perbedaan antara IMT terhadap Hb.

Symmetric Measures

Value

Approx. Sig.

Nominal by Nominal Contingency Coefficient

.979

.268

N of Valid Cases

32

 

Tabel symmetric measure menunjukkan tingkat hubungan antara IMT dengan Hb adalah 0,979. Nilai ini dapat dikategorikan bahwa hubungan kedua variabel ini erat, namun berdasarkan tinkgkat signifikansinya (approx sig.), diperoleh nilai 0,268 >  dari kriteria signifikan 0,05. Hal ini  berarti bahwa meski kedua variabel memiliki hubungan erat namun hubungannya tidak signifikan, atau IMT tidak berpengaruh terhadap Hb.

Demikian, cara melakukan perhitungan dan menafsirkan uji chi kuadrat untuk uji independensi dengan analisis crosstabs yang dilakukan dengan software SPSS. Semoga bermanfaat!

Leave a Comment

*

Artikel Menarik lainnyaclose
Friend: tai iwin - Tai game android - tai youtube