Perbedaan Uji Chi-Square dan Fisher’s Exact, Yuk Pelajari

Hipotesis nol teruji ini adalah yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan antara distribusi kategorikal variabel yang diamati dengan harapan awal.

Sederhananya, uji chi-square digunakan untuk menguji variabel-variabel tersebut independen dan tidak terkait satu sama lain.

Lebih lanjut, uji chi-square juga sangat berguna dalam berbagai bidang penelitian, termasuk sains sosial, biologi, dan kesehatan masyarakat. Uji ini digunakan untuk menganalisis data dari survei, eksperimen, dan penelitian observasional.

Uji Fisher’s Exact adalah metode statistik yang digunakan untuk menentukan apakah terdapat hubungan signifikan antara dua variabel kategorikal dalam tabel kontingensi.

Hal ini khususnya berlaku apabila ukuran sampel cukup kecil. Hal ini menunjukkan bahwa metode ini bisa digunakan tanpa memperhatikan besar sampel atau distribusi frekuensi harapan.

Hal tersebut membuat Fisher’s Exact berguna pada situasi dengan frekuensi yang rendah. Oleh karena itu, ini sangat penting dalam analisis data klinis dan eksperimental kecil.

• Uji Chi-square: Lebih cocok untuk analisis dengan sampel yang lebih besar, di mana semua sel dalam tabel kontingensi memiliki frekuensi harapan lima atau lebih.

• Uji Fisher's Exact: Dirancang untuk digunakan dalam kondisi di mana ukuran sampel kecil atau ketika satu atau lebih sel dalam tabel kontingensi memiliki frekuensi harapan kurang dari lima.

Baca Juga: Proses dan Jenis Analisis Data, Data Analyst Wajib Tahu!

• Uji Chi-Square: Memberikan pendekatan yang baik untuk signifikansi statistik. Namun, bisa kurang akurat untuk sampel yang sangat kecil atau ketika frekuensi harapan di bawah lima.

• Uji Fisher's Exact: Memberikan hasil yang sangat akurat untuk sampel kecil. Ini karena kemampuannya menghitung probabilitas eksak tanpa mengandalkan perkiraan atau asumsi.

• Uji Chi-Square: Relatif mudah dihitung dan dapat diterapkan pada tabel kontingensi dengan ukuran yang lebih besar dari 2x2.

• Uji Fisher's Exact: Lebih rumit dari segi perhitungan, terutama untuk tabel yang lebih besar dari 2x2. Ini karena metode memerlukan perhitungan probabilitas eksak untuk semua distribusi yang mungkin.

• Uji Chi-Square: Digunakan dalam penelitian yang memiliki jumlah data cukup untuk memenuhi asumsi frekuensi diharapkan. Ini seringkali digunakan dalam survei sosial, psikologi, dan penelitian kesehatan.

• Uji Fisher's Exact: Lebih sering digunakan dalam studi medis dan biologis dimana sampelnya kecil. Ini memberikan metode yang lebih tepat untuk menganalisis data dalam kondisi tersebut.

Baca Juga:  Cara Mengolah Data Kualitatif: Pengumpulan hingga Hasil

Demikian penjelasan mengenai uji Chi-Square dan Fisher’s Exact. Meski keduanya berbeda, kedua metode ini memiliki peran penting dalam analisis statistik. Penggunaannya bisa berbeda tergantung pada karakteristik data dan tujuan penelitian.

Berbicara mengenai metode analisis data, MinDi punya rekomendasi program buat kamu yang ingin memperdalam ilmu di data science. Bagi yang tertarik, kamu bisa ikuti Bootcamp Data Science Dibimbing.id. 

Program ini menawarkan pembelajaran lengkap mengenai data science. Mulai dari teori dasar, tools penunjang, scope of work di industri, hingga praktik dengan real-case project.

Di samping itu, pembelajarannya dilengkapi oleh silabus beginner-friendly dan panduan profesional ahli. Jadi, kamu yang beralih karir dan mulai dari nol juga bisa mengikuti kelas tanpa kesusahan.

So, tunggu apa lagi? Segera gabung dan mulai karir baru bersama Dibimbing.id!