animasi-bergerak-bendera-indonesia-0002
Tools services webmasters counters generators scripts tutorials free





animasi-bergerak-halo-0016

Uji Chi-Square Pearson & Korelasi Cramer's V dengan SPSS, Contoh Kasus Umum 1

Pada tulisan ini, diberikan contoh kasus yang akan diselesaikan dengan menggunakan uji chi-square Pearson dan korelasi Cramer's V, dengan menggunakan software SPSS. Misalkan akan diuji

"Apakah Terdapat Hubungan yang Signifikan antara Jenis Kelamin dan Hobi?",

dan

"Seberapa Erat Hubungan antara Jenis Kelamin dan Hobi?

Diketahui:

=> Variabel jenis kelamin merupakan variabel kategori, dengan kategori "laki-laki" dan "perempuan" (terdapat dua kategori).
=> Variabel hobi juga merupakan variabel kategori, dengan kategori misalkan "memasak", "olahraga" dan "membaca" (terdapat tiga kategori).

Data diberikan seperti pada Tabel 1.

Tabel 1 Contoh Data


Berdasarkan data pada Tabel 1:

=> Untuk variabel jenis kelamin, angka 1 menyatakan laki-laki, sementara angka 2 menyatakan perempuan.
=> Untuk variabel hobi, angka 1 menyatakan memasak, angka 2 menyatakan olahraga dan angka 3 menyatakan membaca.

Berdasarkan data pada Tabel 1, akan diuji:

"Apakah Terdapat Hubungan yang Signifikan antara Jenis Kelamin dan Hobi?",

dan

"Seberapa Erat Hubungan antara Jenis Kelamin dan Hobi?

Uji statistika yang akan digunakan adalah uji chi-square Pearson dan korelasi Cramer's V.


Bagian 1: Menginput Data dalam SPSS

Input data pada Tabel 1 dalam SPSS seperti dalam video di bawah ini.


Video: Menginput Data dalam SPSS



Bagian 2: Melakukan Uji Chi-Square Pearson dan Korelasi Cramer's V dalam SPSS

Selanjutnya, lakukan uji chi-square Pearson dan korelasi Cramer's V dalam SPSS, seperti pada video di bawah ini.


Video: Melakukan Uji Chi-Square Pearson dan Korelasi Cramer's V dalam SPSS



Bagian 3: Hasil

Berikut hasil SPSS berdasarkan video pada Bagian 2.


Gambar 1 Hasil SPSS 1 (Distribusi Frekuensi Bivariat)



Gambar 2 Hasil SPSS 2 (Hasil Uji Chi-Square Pearson)




Gambar 3 Hasil SPSS 3 (Hasil Korelasi Cramer's V)


Bagian 4: Penjelasan Hasil Bagian 1 (Distribusi Frekuensi Bivariat)

Berdasarkan hasil SPSS 1, yakni distribusi frekuensi bivariat, diketahui:

=> Dari 40 responden dengan jenis kelamin laki-laki, 12 (30%) di antaranya memiliki hobi memasak, 24 (60%) responden memiliki hobi olahraga dan 4 (10%) responden memiliki hobi membaca.

=> Dari 20 responden dengan jenis kelamin perempuan, 6 (30%) di antaranya memiliki hobi memasak, 2 (10%) responden memiliki hobi olahraga dan 12 (60%) responden memiliki hobi membaca.

Terlihat bahwa, responden dengan jenis kelamin laki-laki kebnayakan memilihi hobi olahraga, sementara responden dengan jenis kelamin perempuan, kebanyakan memilih hobi membaca. Uji chi-square Pearson nantinya akan digunakan apakah terdapat hubungan yang signifikan antara jenis kelamin dan hobi. Sementara korelasi Cramer’s V akan digunakan untuk mengukur keeratan hubungan antara jenis kelamin dan hobi.


Bagian 5: Penjelasan Hasil Bagian 2 (Uji Chi-Square Pearson)

Pada bagian ini, akan diuji apakah terdapat hubungan yang signifikan antara jenis kelamin dan hobi. Perhatikan hasil bagian 2. Perlu diperhatikan bahwa:

1. Untuk menggunakan uji Chi-Square Pearson, pertama, perhatikan terlebih dahulu pernyataan "0 cells (.0%) have expected count less than 5" (lihat hasil SPSS bagian 2) yang menunjukkan tidak ada satu cell pun yang memiliki nilai frekuensi harapan < 5.

2. Karena nilai frekuensi harapan untuk semua cell >= 5, maka uji chi-square Pearson dapat digunakan.

3. Apabila terdapat cell dengan frekuensi harapan < 5, hasil dari uji chi-square Perason menjadi tidak valid (terkait hal ini, lihat penjelasan lebih detail pada buku "Discovering Statistics Using SPSS" yang ditulis oleh Andy Field).

4. Apabila terdapat cell dengan frekuensi harapan < 5, maka sebagai alternatif dapat menggunakan uji eksak Fisher (pengganti uji chi-square Pearson).


Pada hasil bagian 2 (Uji Chi-Square Pearson), diketahui

=> Nilai statistik chi-square Pearson adalah 20,192 (lihat pada kolom Value dan baris Pearson Chi-Square).

=> Nilai probabilitas dari statistik chi-square Pearson (p-value) adalah 0,000 (lihat kolom Asymp. Sig. (2-sided) dan baris Pearson Chi-Square).

Nilai statistik chi-square Pearson dapat dibandingkan dengan nilai kritis chi-square Pearson (sering disebut nilai chi-square Pearson Tabel). Diketahui nilai derajat bebas adalah 2 (lihat, nilai df pada baris Pearson Chi-Square adalah 2). Diketahui nilai derajat bebas adalah 2 dan tingkat signifikansi (sering disebut alpha) 0,05, sehingga nilai kritis chi-square Pearson adalah 5,991. Perhitungan nilai kritis chi-square Pearson dapat dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel, seperti pada Gambar 4.


Gambar 4 Perhitungan Nilai Kritis Chi-Square Pearson (Chi-Square Pearson Tabel)
Menggunakan Rumus Excel: =CHINV(alpha,derajat_bebas)



Diketahui:

=> Nilai statistik chi-square Pearson adalah 20,192 > nilai kritis chi-square Pearson 5,991, dan juga

=> Nilai Asymp. Sig. (2-sided) atau p-value atau probability adalah 0,000 < tingkat signifikansi (alpha) 0,05,

maka terdapat hubungan yang signifikan antara jenis kelamin dan hobi.

Video berikut diperlihatkan bagaimana cara menghitung nilai kritis chi-square Pearson atau chi-square Pearson Tabel.


Video: Menghitung Nilai Kritis Chi-Square Pearson atau Chi-Square Pearson Tabel



Bagian 6: Penjelasan Hasil Bagian 3 (Korelasi Cramer's V)

Selanjutnya perhatikan hasil SPSS bagian 3. Diketahui nilai korelasi Cramer's V antara jenis kelamin dan hobi adalah 0,580. Andy Field dalam bukunya yang berjudul "Discovering Statistics Using SPSS, Third Edition" menyatakan sebagai berikut.

"We also saw in section 2.6.4 that because the correlation coefficient is a standardized measure of an observed effect, it is a commonly used measure of the size of an effect and that values of $$\pm 0.1$$ represent a small effect, $$\pm 0.3$$ is a medium effect and $$\pm 0.5$$ is a large effect (although I re-emphasize my caveat that these canned effect sizes are no substitute for interpreting the effect size within the context of the research literature)."



Berdasarkan uraian di atas, apabila nilai korelasi berada di antara -0,3 sampai +0,3, maka dikatakan berkorelasi lemah, apabila nilai korelasi berada di antara -0,5 sampai +0,5, maka dikatakan berkorelasi sedang dan apabila nilai korelasi < -0,5 atau > 0,5, maka dikatakan berkorelasi kuat.

Diketahui nilai korelasi Cramer's V adalah 0,580 (di atas 0,5), yang termasuk ke dalam korelasi kuat. Sehingga, jenis kelamin dan hobi berkorelasi kuat.




Bahan Bacaan:

1. Andy Field, 2009, Discovering Statistics Using SPSS, Third Edition, Sage.

2. Prana Ugiana Gio dan Rezzy Eko Caraka, 202018, Pedoman Dasar Mengolah Data dengan Program Aplikasi Statistika STATCAL, USUpress.