Tutorial Analisis Chi-Square di SPSS untuk Data Kategorikal

Uji chi square dengan spss

Analisis statistik merupakan bagian penting dari penelitian, terutama ketika Anda ingin mengetahui apakah ada hubungan antara dua variabel. Salah satu uji statistik yang sering digunakan untuk data kategorikal adalah uji Chi-Square (Chi Kuadrat). Artikel ini akan membahas secara lengkap dan mendalam tentang bagaimana melakukan uji Chi-Square menggunakan software SPSS.

Apa Itu Uji Chi-Square?

Uji Chi-Square adalah salah satu metode analisis statistik yang digunakan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan atau asosiasi antara dua variabel kategorikal. 

Contoh variabel kategorikal antara lain: jenis kelamin (laki-laki/perempuan), status merokok (ya/tidak), atau kategori pekerjaan (PNS/swasta/wiraswasta).

Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui apakah terdapat hubungan antara jenis kelamin dan preferensi minuman (kopi atau teh)? 

Maka uji Chi-Square dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan tersebut.

Kapan Menggunakan Uji Chi-Square?

Uji Chi-Square digunakan ketika:

1. Data bersifat kategorikal, baik nominal (tidak ada urutan) maupun ordinal (ada urutan tetapi bukan interval). Contoh data nominal: jenis kelamin (laki-laki, perempuan) warna (merah, biru, hijau, kuning) status pernikahan (sudah menikah, belum menikah).

Contoh data ordinal: tingkat kepuasan pelanggan (sangat puas, puas, netral, tidak puas, sangat tidak puas), tingkatan pendidikan (SD, SMP, SMA) tingkat pendapatan (rendah, menengah, tinggi). 

2. Ingin melihat hubungan atau asosiasi antara dua variabel kategorikal. 

3. Ukuran sampel cukup besar, dan frekuensi harapan di tiap sel tabel kontingensi minimal 5.

Contoh Kasus: Jenis Kelamin dan Preferensi Minuman

Misalkan Anda memiliki data sebagai berikut:

Contoh kasus uji chi square

Tujuan: Mengetahui apakah jenis kelamin berhubungan dengan preferensi minuman.

Langkah-langkah Uji Chi-Square di SPSS

Berikut ini langkah-langkah analisis apakah jenis kelamin berhubungan dengan preferensi minuman menggunakan uji Chi Square:

1. Buka software SPSS, lalu memasukkan data untuk kasus diatas. Setelah input data selesai, maka tampilan Data View dan Variable View SPSS akan seperti berikut ini.

Tampilan Variable View setelah input data
Tampilan Variable View setelah input data
Tampilan Data View setelah input data
Tampilan Data View setelah input data

2. Selanjutnya klik Analyze, pilih Descriptive Statistics, lalu pilih Crosstabs pada menu sehingga muncul kotak dialog Crosstabs.

Kotak dialog crosstabs

3. Masukkan variabel Jenis Kelamin pada kotak Row(s) dan masukkan variabel Minuman pada kotak Column(s).

Kotak dialog crosstabs

4. Klik Statistic sehingga kotak dialog Crosstabs: Statistic muncul, beri centang pada Chi-Square.

kotak dialog Crosstabs: Statistic

5. Klik Continue sehingga kembali ke kotak dialog Crosstabs.

6. KLik OK maka Output SPSS Viewer menampilkan hasil seperti berikut:


Interpretasi Output Analisis Crosstab Chi-Square

Output Case Processing Summary

Tabel Output Case Processing Summary pada baris menginformasikan variabel pengamatan, yaitu variabel Jenis Kelamin dengan variabel Minuman. Bagian kolom menyatakan jumlah dan persen pengamatan, baik untuk valid, missing, dan total. Jumlah data valid 100 sampel (100%).

Output Jenis kelamin * Minuman Crosstabulation
Output Jenis kelamin * Minuman Crosstabulation

Tabel Jenis Kelamin * Minuman Crosstabulation memaparkan secara detail jenis kelamin untuk masing-masing minuman. Terlihat pada tabel di atas, bahwa jumlah laki-laki yang minum kopi (30) lebih banyak dari pada perempuan (10)

Output Chi-Square Test
Output Chi-Square Test

Output tabel Chi-Square Test diatas merupakan tabel yang akan digunakan untuk menjawab hipotesis penelitian. Berikut ini rumusan hipotesis untuk permasalahan diatas: 

Hipotesis Penelitian Uji Chi Square

H0 = Tidak ada hubungan signifikan antara jenis kelamin dan preferensi minuman.

H1 = Terdapat hubungan signifikan antara jenis kelamin dan preferensi minuman.

Setelah Anda mengetahui rumusan hipotesis, maka Anda perlu tahu pedoman pengambilan keputusan uji chi square. Berikut ini pedoman pengambilan keputusan uji chi-square:

Pedoman Pengambilan Keputusan Uji Chi-Square

Jika nilai Asymp. Sig (2-sided) Chi-Square hitung > ɑ (0.05) maka H0 diterima.

Jika nilai Asymp. Sig (2-sided) Chi-Square hitung < ɑ (0.05) maka H0 ditolak.

Pada output tabel Chi-Square Test (dibaris pearson chi-square) diperoleh nilai Asymp. Sig (2-sided) (0.00) < ɑ (0.05) maka H0 ditolak. Jadi Terdapat hubungan signifikan antara jenis kelamin dan preferensi minuman.

Hal yang Perlu Diperhatikan dalam Uji Chi-Square:

  • Jika ada sel dengan frekuensi harapan < 5, pertimbangkan menggunakan uji Fisher atau gabungkan kategori.
  • Untuk tabel lebih besar (misal 3x3), SPSS tetap dapat digunakan, hasilnya tetap dapat diinterpretasi dengan cara yang sama.
  • Uji Chi-Square tidak menunjukkan arah hubungan, hanya apakah terdapat asosiasi atau tidak.

Kesimpulan Uji Chi-Square

Uji Chi-Square sangat berguna untuk menganalisis hubungan antara dua variabel kategorikal. Dengan menggunakan SPSS, proses analisis menjadi lebih cepat dan mudah, bahkan untuk pemula. Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, Anda dapat dengan mudah melakukan uji Chi-Square dan memahami hasilnya.

Jika Anda sedang mengerjakan skripsi atau penelitian yang melibatkan data kategorikal, uji ini sangat direkomendasikan. Jangan lupa juga untuk memastikan data Anda memenuhi syarat sebelum melakukan analisis agar hasilnya valid dan dapat dipertanggungjawabkan.

Semoga tutorial ini bermanfaat untuk Anda, salam faqirilmu.com

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Perbedaan Scale, Nominal dan Ordinal pada Measure di SPSS

Gambar
Perbedaan Scale, Nominal dan Ordinal pada Measure di SPSS      Measure merupakan salah satu kolom yang berada di variable view IBM SPSS. Kolom measure harus ditetapkan terlebih dahulu sebelum melakukan analisis data lebih lanjut. Terdapat 3 tipe variabel pada kolom measure SPSS yaitu scale, nominal dan ordinal . Ketiga variabel tersebut memberikan jenis nilai serta informasi analisis yang berbeda. Berikut ini pengertian dan perbedaan scale, nominal dan ordinal pada SPSS.      Penentuan measure merupakan hal dasar yang sangat penting untuk diketahui saat bekerja menggunakan SPSS. Misalnya kita tidak boleh membuat variabel nominal untuk melakukan perhitungan nilai rata-rata dan standar deviasi.  Pilihan untuk mengubah tipe variabel suatu variabel terdapat pada lembar kerja Variabel View SPSS. Gambar dibawah ini merupakan ilustrasinya. A.  Variabel Nominal pada SPSS      Variabel nominal merupakan tipe variabel yang digunakan hanya se...
Read more »

Cara Membaca nilai R Tabel dan Download R Tabel (Tabel R)

Gambar
Pengertian R Tabel Apa yang dimaksud R Tabel? R tabel merupakan sebuah tabel angka yang biasa dipakai untuk melakukan uji validitas suatu instrumen penelitian.  Fungsi R Tabel Berdasarkan definisi di atas, maka dapat diambil kesimpulan bahwa r tabel ini mempunyai fungsi untuk melakukan suatu pengujian terhadap instrumen penelitian agar mengetahui apakah instumen penelitian tersebut valid atau tidak.  Dibawah ini merupakan R tabel. Gambar Tabel R ( R Tabel) Mau mendownload R tabel? Silahkan melalui link dibawah ini.  DOWNLOAD R Tabel Cara Membaca Nilai r Tabel dalam Uji Validitas Pearson Ada beberapa cara dalam mengambil keputusan uji validitas. Cara yang pertama dengan menggunakan r tabel dan cara kedua dengan menggunakan nilai signifikansi . Berikut ini pedoman pengambilan keputusan uji validitas SPSS: Membandingkan Nilai r Hitung dengan Nilai r Tabel Jika nilai r hitung > r tabel, maka item pertanyaan kuesioner valid Jika nilai r hitung < r tabel, maka item perta...
Read more »

Cara Analisis Regresi Linear Berganda dengan SPSS

Gambar
Analisis Regresi Linear Berganda dengan SPSS Pengertian Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi linear berganda adalah analisis yang digunakan untuk mengetahui pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen . Selain itu analisis regresi linear berganda juga digunakan untuk meramalkan suatu variabel dependen berdasarkan beberapa variabel independen. Regresi linear berganda disebut juga dengan regresi berganda . Pada regresi linear, variabel independen disimbolkan dengan X dan variabel dependen disimbolkan dengan Y.  Perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana  Apakah Anda tahu perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana ?  Perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana terletak pada jumlah variabel independen. Apabila pada regresi linear sederhana hanya terdapat satu variabel independen , sedangkan pada regresi linear berganda terdapat dua atau lebih variabel independen yan...
Read more »

Pengertian Uji T dan Uji F serta Cara Analisis dengan SPSS

Gambar
Pengertian Uji T dan Uji F pada Regresi Linear Berganda serta Cara Analisis dengan SPSS Pada artikel ini kita akan mempelajari cara uji t dan uji f pada regresi linear berganda dengan SPSS, serta cara interpretasi output uji t dan uji f. Kita mulai dari pengertian uji t Pengertian Uji T Uji t adalah uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh secara parsial variabel independent (variabel X) terhadap variabel dependent (variabel Y). Maksud pengaruh parsial yaitu pengaruh sendiri-sendiri oleh variabel independent. Pada kasus uji regresi linear berganda dengan dua variabel independent, berarti kita akan melihat pengaruh variabel independent pertama (X1) terhadap variabel dependent (Y) dan melihat pengaruh variabel independent kedua (X2) terhadap variabel dependent (Y). Pada paragraf sebelumnya Saya menyebutkan regresi linear berganda. Apa itu uji regresi linear berganda ? Uji regresi linear berganda merupakan uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh dari du...
Read more »

Cara Membuat Tabel t dengan SPSS dan Cara Mencari Nilai Tabel t

Gambar
Cara Membuat Tabel t dengan SPSS dan Cara Mencari Nilai Tabel t Tabel t sering dijumpai dalam analisis statistik parametrik . Tabel t digunakan sebagai pembanding dalam uji hipotesis.  Tabel t terdiri dari dua kolom. Kolom pertama adalah degree of freedom (df) dan kolom kedua adalah nilai t . Degree of freedom merupakan fungsi jumlah pengamatan atau sampel di kurangi satu (df = n-1), sedangkan nilai t dapat Anda cari melalui SPSS.  Lalu bagaimana cara membuat tabel t di SPSS ?  OK langsung aja kita ke langkah-langkahnya: 1. Bangun data untuk kolom degree of freedom sebagai berikut. Tampilan Data View Tampilan Variable View 2. Klik Transform , pilih Compute Variable pada menu, sehingga muncul kotak dialog Compute Variable. 3. Tulis t_0.025 pada kotak Target Variable. (ingat dalam menulis nama variabel tidak boleh ada spasi) 4. Pada daftar drop down Function Group , pilih Inverse DF sehingga muncul kumpulan fungsi idf pada Functions and Special Variables, kemudian klik ...
Read more »