Apa itu Kalkulator Chi-Kuadrat?

Chi-Square Calculator melakukan uji goodness-of-fit dan uji independensi chi-square dengan output statistik lengkap. Masukkan frekuensi teramati dan harapan, lalu dapatkan statistik chi-square, derajat kebebasan, nilai-p, dan ukuran efek Cramer's V. Termasuk kurva distribusi chi-square visual yang menampilkan hasil Anda.

Alat ini menjalankan dua jenis uji di layar yang sama: goodness-of-fit ketika kamu punya satu variabel kategorikal dengan frekuensi yang diharapkan, dan uji independensi ketika kamu punya tabel kontingensi dua variabel. Output mencakup statistik chi-square, derajat kebebasan, nilai p, nilai kritis pada α 0,01, 0,05 atau 0,10, dan ukuran efek Cramer's V untuk tabel independensi. Kurva distribusi menggambar statistikmu di samping wilayah kritis, sekilas saja terlihat apakah hasilnya jatuh di zona tolak.

Cara menggunakan

1. Pilih jenis uji Anda: Goodness of Fit (satu variabel vs distribusi harapan) atau Uji Independensi (dua variabel kategorikal dalam tabel kontingensi).
2. Masukkan frekuensi teramati di sel tabel. Untuk goodness of fit, masukkan juga frekuensi harapan. Untuk uji independensi, nilai harapan dihitung secara otomatis.
3. Klik Hitung untuk melihat statistik chi-square, derajat kebebasan, nilai-p, dan apakah hipotesis nol ditolak pada tingkat signifikansi pilihan Anda (0,01, 0,05, atau 0,10).

Kapan menggunakan

• Memeriksa apakah lemparan dadu atau sampel acak cocok dengan distribusi seragam.
• Menguji apakah dua variabel kategorikal (mis. gender dan preferensi produk) saling terkait.
• Tes A/B dengan lebih dari dua varian, di mana uji t kurang pas.

Hasil

Seorang pemasar menguji apakah 4 varian iklan berkinerja sama. Klik teramati: A=142, B=186, C=121, D=151. Harapan: masing-masing 150. Uji chi-square menghasilkan X2=14,2, df=3, p=0,0026 — perbedaan signifikan, Varian B menang.

FAQ

Kapan pakai goodness-of-fit, kapan pakai independensi?

Pakai goodness-of-fit saat ada satu variabel kategorikal dengan hitungan teramati dan distribusi yang diketahui atau diprediksi untuk dibandingkan. Pakai independensi saat ada dua variabel kategorikal di baris dan kolom dan kamu ingin tahu apakah keduanya bergerak bersama.

Apa yang diceritakan Cramer's V melampaui nilai p?

Nilai p memberi tahu apakah asosiasi signifikan secara statistik; Cramer's V memberi tahu seberapa kuat asosiasinya pada skala 0 sampai 1. Pada sampel besar bisa muncul nilai p sangat kecil untuk hubungan yang terlalu lemah untuk berarti. V di bawah 0,1 bisa diabaikan, 0,1–0,3 kecil, 0,3–0,5 sedang, di atas 0,5 besar.

Apakah hasilnya valid jika beberapa sel ekspektasinya di bawah 5?

Pendekatan chi-square jadi tidak stabil saat frekuensi harapan turun di bawah 5. Buku teks biasanya menuntut minimal 80% sel punya ekspektasi di atas 5 dan tidak ada yang di bawah 1. Bila dilanggar, gabungkan kategori yang jarang atau ganti ke uji eksak Fisher.

Tingkat signifikansi mana yang sebaiknya dipakai?

0,05 adalah konvensi di ilmu sosial dan pemasaran. Pilih 0,01 saat false positive berbiaya tinggi (medis, regulasi). 0,10 sesekali dipakai untuk pilot eksploratif, lebih baik menyelidiki lagi daripada melewatkan efek nyata.

Kenapa uji mengeluarkan df = (baris-1) × (kolom-1)?

Dalam tabel independensi, setelah total baris dan total kolom dipatok, hanya (r-1)(c-1) sel yang bisa berubah bebas; sisanya sudah ditentukan oleh total. Banyaknya parameter bebas inilah derajat kebebasan yang menjadi tumpuan distribusi chi-square.

Alat terkait