Tiga cara menghitung ukuran efek untuk uji chi-kuadrat
Dalam statistik, ada dua uji Chi-kuadrat yang umum digunakan:
Uji chi-square untuk goodness of fit : Digunakan untuk menentukan apakah suatu variabel kategori mengikuti distribusi hipotetis atau tidak.
Uji chi-square untuk independensi : digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan yang signifikan antara dua variabel kategori dalam populasi yang sama.
Untuk kedua pengujian ini, kita mendapatkan nilai p yang memberi tahu kita apakah kita harus menolak hipotesis nol dari pengujian tersebut atau tidak. Nilai p memberi tahu kita apakah hasil tes tersebut signifikan atau tidak, namun tidak memberi tahu kita seberapa besar pengaruh tes tersebut.
Ada tiga cara untuk mengukur ukuran efek: Phi (φ), Cramer’s V (V) dan odds rasio (OR).
Dalam artikel ini, kami menjelaskan cara menghitung masing-masing ukuran efek ini serta kapan waktu yang tepat untuk menggunakannya.
Fi (φ)
Bagaimana cara menghitung
Phi dihitung sebagai φ = √ (
Emas:
X 2 adalah statistik uji Chi square
n = jumlah observasi
Kapan harus digunakan
Menghitung φ hanya tepat ketika bekerja dengan tabel kontingensi 2 x 2 (yaitu tabel dengan tepat dua baris dan dua kolom).
Bagaimana menafsirkannya
Nilai φ = 0,1 dianggap sebagai pengaruh kecil, 0,3 sebagai pengaruh sedang dan 0,5 sebagai pengaruh besar.
V Cramer (V)
Bagaimana cara menghitung
V Cramer dihitung sebagai V = √ (
Emas:
X 2 adalah statistik uji Chi square
n = jumlah observasi
df = (#baris-1) * (#kolom-1)
Kapan harus digunakan
Menghitung V adalah hal yang tepat ketika bekerja dengan tabel yang lebih besar dari tabel kontingensi 2 x 2.
Bagaimana menafsirkannya
Tabel berikut menunjukkan cara menafsirkan V menurut derajat kebebasan:
| Derajat kebebasan | Kecil | RATA-RATA | besar |
|---|---|---|---|
| 1 | 0,10 | 0,30 | 0,50 |
| 2 | 0,07 | 0,21 | 0,35 |
| 3 | 0,06 | 0,17 | 0,29 |
| 4 | 0,05 | 0,15 | 0,25 |
| 5 | 0,04 | 0,13 | 0,22 |
Rasio peluang (ATAU)
Bagaimana cara menghitung
Diketahui tabel 2×2 berikut:
| Ukuran efek | #Kesuksesan | # Catur |
|---|---|---|
| Kelompok pengobatan | MEMILIKI | B |
| Kelompok kontrol | VS | D |
Rasio odds akan dihitung sebagai berikut:
Rasio peluang = (AD) / (BC)
Kapan harus digunakan
Rasio odds hanya dapat dihitung jika menggunakan tabel kontingensi 2 x 2. Biasanya, rasio odds dihitung ketika Anda ingin mempelajari peluang keberhasilan pada kelompok perlakuan dibandingkan dengan peluang keberhasilan pada kelompok kontrol.
Bagaimana menafsirkannya
Tidak ada nilai spesifik yang dapat digunakan untuk mempertimbangkan rasio odds yang berhubungan dengan efek kecil, sedang, atau besar, namun semakin jauh rasio odds dari 1, semakin besar kemungkinan bahwa pengobatan akan memberikan efek nyata. tinggi.
Cara terbaik adalah menggunakan keahlian khusus domain untuk menentukan apakah rasio odds tertentu harus dianggap kecil, sedang, atau besar.
Tentang Penulis
Benjamin anderson
Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya