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