Upload
nur-kamri
View
21.171
Download
122
Embed Size (px)
Citation preview
UJI CHI-SQUARE
BioStatistik
Uji Chi-Square (Uji Kai Kuadrat)
Tujuan : Untuk menguji perbedaan proporsi antara 2Atau lebih kelompok.
Contoh:1. Apakah ada perbedaan hipertensi antara
mahasiswa dan mahasiswi.
2. Apakah ada perbedaan BBLR antara ibu yangsosial ekonomi rendah, sedang dan tinggi.
BioStatistik
Uji Chi-Square
Rumus:X2 = ∑ ( O – E )2
EO : nilai Observasi (pengamatan)E : nilai Expected (harapan)
Df = (b-1) (k-1)b : jumlah barisk : jumlah kolom
BioStatistik
Uji Chi-Square
Tabel silang
Sex
L
P
HipertensiYa Tdk
a
c
b
d
Total
a+b
c+d
Total a+c b+d a+b+c+d
E = total barisnya x total kolomnyajumlah seluruh data
BioStatistik
Rumus Uji Chi- Square
Ea=(a+b)(a+c)n
Eb=(a+b)(b+d)n
Ec=(a+c)(c+d)n
Ed=(b+d)(c+d)n
BioStatistik
Syarat Chi - Square
Kelompok yang dibandingkan independen
2. Variabel yang dihubungkan katagorik dengankatagorik
1.
BioStatistik
Contoh
Penelitian ingin membuktikan hubungan sosial ekonomi(sosek)ibu hamil dengan ANC kemudian diambil sampel100 ibu hamil yang terdiri dari 30 sosek rendah,30 sosek sedang Dan 40 sosek tinggi.
Dari ibu yang soseknya rendah 10 ibu periksa hamil(melakukan ANC),yang sosek sedang 15 ibu periksa hamildan yang soseknya tinggi 35 periksa hamil.
Pertanyaan:a. Hitung proporsi/persentase melakukan ANC pada
masing-masing sosek.
b. Ujilah apakah ada perbedaan proporsi ANC diantara3Sosek tersebut.
BioStatistik
Contoh perhitungan menggunakan rumus
Jawaban:Hipotesis:Ho: ∏R= ∏S= ∏T(Proporsi melakukan ANC antara ke-3
sosek sama)
Ha: ∏R ≠ ∏S ≠ ∏T (Ada perbedaan proporsi melakukanANC antara ke-3 sosek)
BioStatistik
Contoh
Jawaban:a. Ibu yang soseknya: Rendah:10/30x100%=33,3%ANC Sedang:15/30x100%=50%ANC Tinggi:35/40x100%=47,5%ANCb.
Sosek
R
S
T
Total
ANC
Ya
(a)10
(c)15
(e)35
60
Tdk
(b)20
(d)15
(f)5
40
Total
30
30
40
100
BioStatistik
Jawaban
Ea= (10+20) (10+15+35) = 18
100Eb= (30) (40 = 12
100Ec = (30) (60) = 18
100Ed = (30) (40) = 12
100Ee = (40) (60) = 24
100Ef = (40) (40) = 16
100
BioStatistik
Jawaban
X2 = (10-18)2 + (20-12)2 + (15-18)2 + (15-12)2+ (35-24) 2+ (5-16)2
18 12 18 12 24 16= 3,5556 + 5,333 + 0,5 + 0,75 + 5,0417 + 7,5625 = 22,7431
Df = (3-1) (2-1) = 2
Lihat X2 pada tabelDengan α = 0,05 Df= 2 Xtabel = 5.99 Karena X Hitung > X tabel maka Ho ditolak
Kesimpulan : Ada perbedaan yang signifikan proporsi ANC diantara 3kelompok sosek bumil.
BioStatistik
sosekANC
JMLYA TIDAK
R 10 20 30S 15 15 30T 35 5 40
Menghitung dengan menggunakan spss
Klik variabel view
Klik baris pertama lalu isikan nama Baris, ketik kolom di bawahnya dan
total pada baris 3
Hasilnya seperti di bawah ini
Masukkan data hasil penelitian diatas berdasarkan baris dan kolomnya sepertiDi bawah ini
Klik menu data lalu pilih weigh case
Pilih menu analyze descriptif statistic pilih cross tab
Masukkan baris pada kotak rowMasukkan kolom pada kotak colom
Lalu klik statistic
Muncul kotak dialog ini
Centang kotak Chi square
lalu klik continue
Chi-Square Tests
22.743a 2 .000
24.681 2 .000
21.582 1 .000
100
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-LinearAssociation
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)
0 cells (.0%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is 12.00.
a.
Hasil yang diperoleh X hitung = 22, 743Df = 2Nilai Xtabel 0,95;2 = 5,99
Asymp.sig = 0.00 < 0.05 (alpha)Sehingga H0 DITOLAK
karena : Xhitung = 22,743 > Xtabel = 5,99Kesimpulan : H0 DITOLAK
FINAL
Dari suatu penelitian pada penderita penyakitJantung koroner dengan variabel pendidikan dankebiasaan merokok telah disusun hasilnya sepertitabel dibawah ini.
Pendidikan
Tidak sekolahSDSMPSMAPerg. tinggi
Total
Perokok
9151210
37
Tdk merokok
161712810
63
Total
253224910
100
BioStatistik
Latihan
a. Hitung proporsi/persentase perokok antara ke-5tingkat pendidikan!
b. Dengan memakai α = 0,05, apakah ada perbedaanproporsi perokok diantara 5 tingkat pendidikantersebut? Bagaimana kesimpulannya?
Case Processing Summary
100 100.0% 0 .0% 100 100.0%BARIS * KOLOMN Percent N Percent N Percent
Valid Missing Total
Cases
Chi-Square Tests
22.743a 2 .000
24.681 2 .000
21.582 1 .000
100
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-LinearAssociation
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)
0 cells (.0%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is 12.00.
a.
BARIS * KOLOM Crosstabulation
Count
10 20 30
15 15 30
35 5 40
60 40 100
1.00
2.00
3.00
BARIS
Total
1.00 2.00
KOLOM
Total