Pertemuan 13 Uji Koefisien Kontingensi [PDF]

Citation preview

Uji Asosiatif Bag 6a (Uji Koefisien Kontingensi)



Nurul Wandasari Singgih,M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat Univ Esa Unggul



Pokok Bahasan 1. 2. 3. 4.



Pengertian Penggunaan Uji Asosiatif Pengertian dan Penggunaan Uji Koefisien Kontingensi Contoh Kasus Aplikasi SPSS



1. Pengertian dan Penggunaan Uji Asosiatif Analisis koefisien kontingensi digunakan untuk menganalisis data penelitian yang mempunyai karakteristik: 1. Hipotesis yang diajukan hipotesis asosiatif/menganalisis hubungan 2 variabel yang berskala nominal 2. Data berskala nominal Rumus X2 :



Rumus 1



Lalu cari C (koefisien kontingensi) dan C max nya untuk melihat derajat keeratan hubungan yang terjadi Rumus 2



C maks 



m 1 m



Rumus 3



m harga minimum antara banyak baris b dan banyak kolom k



Makin dekat Nilai C dengan Cmaks makin besar derajat hubungan antarvariabel Kemudian lakukan uji signifikansi berdasarkan nilai X2 dengan df (dk) = (baris-1) (kolom-1).



2.



Contoh Soal



Ingin diketahui hubungan antara daerah tempat tinggal (urban dan rural) terhadap kemungkinan beberapa penyakit degeneratif (PJK, ginjal, ca paru, ca



colon).



Sampel yang diambil sebanyak 200 orang. Berikut datanya dalam bentuk tabel 2x2 (tabel kontingensi). Daerah



Penyakit PJK



a.



Ginjal



Total



Ca Paru



Ca colon



Fo



fe



fo



fe



fo



fe



fo



fe



fo



fe



Urban



27



24



35



30



33



36



25



30



120



120



Rural



13



16



15



20



27



24



25



20



80



80



Total



40



40



50



50



60



60



50



50



200



200



Mencari frekuensi yang diharapkan



fe (freq.expected) =



Misal : fe sel pertama (sel urban yang PJK) = 120x40/200 = 24



b.



Menghitung nilai X2 (Rumus 1)



= 0,375 + 0,833 + 0,250 + 0,833 + 0,563 + 1,250 + 0,375 + 1,250 = 5,729



c.



Masukan ke rumus 2 untuk mencari koefisien kontingensi (C)



Koefisien kontingensi dicari untuk menentukan derajat keeratan hubugan antara variabel independen dan variabel dependen



= √ ((5,279) / (200 + 5,279)) = 0,16



d.



Masukan ke rumus 3 untuk mencari nilai C max



C maks 



m 1 = √ (2-1) /2 = √ 0,5 = 0,70 m



Dari point c dan d diperoleh nilai C sebesar 0,16 dan C max = 0,70. Karena nilai C dan C max cukup jauh, artinya derajat keeratan hubungan antara variabel independen (daerah tempat tinggal) dengan variabel dependen (penyakit degeneratif) tidak kuat.



e.



Menentukan X2 tabel



df (dk) = (baris-1) (kolom-1) = (2-1) (4-1) =3 Dengan melihat tabel chi square pada df =3 dan α = 0,05 diperoleh nilai X2 tabel = 7,815.



f.



Bandingkan X2 hitung dengan X2 tabel



X2 hitung < X2 tabel = 5,279 < 7,815  H0 gagal ditolak (tidak ada hubungan antara daerah tempat tinggal dengan penyakit degeneratif).



4. Aplikasi SPSS a. Klik Analyze - Descriptive Statistics - Crosstab b.Masukkan variabel independen “daerah tempat tinggal” sebagai Row dan variabel dependen “penyakit” sebagai Coloum c. Klik Statistics d. Beri tanda Check pada Contingency Coefficient e. Continue f. Ok g. Lihat nilai p (p value) pada output di tabel symmetric measure kolom approx sig h. Jika p value < 0,05  H0 ditolak (ada hubungan…) dan sebaliknya