Apa itu hipotesis nol dan hipotesis alternatif?
Hipotesis nol dan alternatif adalah dua pernyataan yang saling eksklusif tentang suatu populasi. Uji hipotesis menggunakan data sampel untuk menentukan apakah akan menolak hipotesis nol. Hipotesis alternatif adalah apa yang mungkin Anda yakini benar atau berharap untuk membuktikan kebenarannya.
Bagaimana Anda menyatakan hipotesis alternatif?
Selalu tulis hipotesis alternatif, biasanya dilambangkan dengan Ha atau H1, menggunakan simbol kurang dari, lebih besar dari, atau tidak sama dengan, yaitu (≠, >, atau <). Jika kita menolak hipotesis nol, maka kita dapat mengasumsikan ada cukup bukti untuk mendukung hipotesis alternatif. Jangan pernah menyatakan bahwa suatu klaim terbukti benar atau salah.
Apa hipotesis nol dan alternatif dalam uji chi square?
Hipotesis nol: Mengasumsikan bahwa tidak ada hubungan antara kedua variabel. Hipotesis alternatif: Mengasumsikan bahwa ada hubungan antara dua variabel. Jika statistik uji chi-square yang diamati lebih besar dari nilai kritis, hipotesis nol dapat ditolak.
Kapan Anda tidak bisa menggunakan uji chi-kuadrat?
Kebanyakan merekomendasikan bahwa chi-kuadrat tidak digunakan jika ukuran sampel kurang dari 50, atau dalam contoh ini, 50 tanaman tomat F2. Jika Anda memiliki tabel 2×2 dengan kurang dari 50 kasus, banyak yang merekomendasikan untuk menggunakan uji eksak Fisher.
Apa kerugian dari uji chi square?
Keterbatasan termasuk persyaratan ukuran sampelnya, kesulitan interpretasi ketika ada banyak kategori (20 atau lebih) dalam variabel independen atau dependen, dan kecenderungan Cramer’s V untuk menghasilkan ukuran korelasi yang relatif rendah, bahkan untuk hasil yang sangat signifikan.
Berapa nilai kritis Chi Square?
Jadi untuk pengujian dengan 1 df (derajat kebebasan), nilai “kritis” dari statistik chi-kuadrat adalah 3,84. Apa yang dimaksud dengan nilai kritis? Pada dasarnya, jika chi-kuadrat yang Anda hitung lebih besar dari nilai kritis dalam tabel, maka data tidak sesuai dengan caral, yang berarti Anda harus menolak hipotesis nol.
Apa yang dimaksud dengan chi square yang tinggi?
Perbedaan yang lebih besar antara data yang diharapkan dan yang sebenarnya menghasilkan nilai Chi-kuadrat yang lebih besar. Semakin besar nilai Chi-kuadrat, semakin besar kemungkinan benar-benar ada perbedaan yang signifikan. Besarnya perbedaan antara data yang diharapkan dan data aktual kemungkinan hanya karena kebetulan.