RagamDataStatistik & Riset Data

Tool statistik

Tabel Chi-Square

Nilai chi-square kritis untuk uji kategorik, goodness-of-fit, atau tabel kontingensi berdasarkan df dan alpha.

Nilai chi-square kritis

9,4877

df = 4. Bandingkan chi-square hitung dengan nilai kritis ini. Nilai hitung yang lebih besar melewati batas statistik pada alpha yang dipilih.

Tabel Chi-Square Ringkas

Preview df 1-5 untuk cek cepat. Buka tabel lengkap jika membutuhkan df sampai 30.

dfalpha 0,1alpha 0,05alpha 0,01
12,7063,8416,635
24,6055,9919,21
36,2517,81511,345
47,7799,48813,277
59,23611,0715,086
Lihat tabel lengkap df 1-30+
dfalpha 0,1alpha 0,05alpha 0,01
610,64512,59216,812
712,01714,06718,475
813,36215,50720,09
914,68416,91921,666
1015,98718,30723,209
1117,27519,67524,725
1218,54921,02626,217
1319,81222,36227,688
1421,06423,68529,141
1522,30724,99630,578
1623,54226,29632,00
1724,76927,58733,409
1825,98928,86934,805
1927,20430,14436,191
2028,41231,4137,566
2129,61532,67138,932
2230,81333,92440,289
2332,00735,17241,638
2433,19636,41542,98
2534,38237,65244,314
2635,56338,88545,642
2736,74140,11346,963
2837,91641,33748,278
2939,08742,55749,588
3040,25643,77350,892

Untuk df di luar tabel, gunakan kalkulator di atas. Jika expected count terlalu kecil, pertimbangkan metode lain seperti Fisher exact test sesuai desain data.

Hasil dari kalkulator ini bersifat bantuan perhitungan awal. Interpretasi akhir tetap perlu mempertimbangkan desain penelitian, kualitas data, asumsi statistik, dan konteks riset.

01 / Cara pakai

Mulai dari input yang benar.

  1. 01Masukkan derajat bebas.
  2. 02Pilih alpha.
  3. 03Baca nilai chi-square kritis.
  4. 04Bandingkan dengan chi-square hitung dari output.

02 / Baca hasil

Jangan berhenti di angka.

Jika chi-square hitung lebih besar dari nilai kritis, hasil melewati batas statistik pada alpha tersebut.

03 / Contoh kalimat

Contoh interpretasi ringkas.

Contoh: df = 4 dan alpha 0,05 menghasilkan nilai kritis sekitar 9,49. Jika chi-square hitung = 12,10, hasil melewati batas statistik awal.

Perlu cek uji kategorik?

Kirim tabel data dan tujuan uji agar pemilihan chi-square, Fisher, atau metode lain tepat.

Kirim hasil untuk dicek

04 / Rumus

Rumus, asumsi, dan sumber

Rumus yang dipakai

χkritis2=Fχ2−1(1−α;df)\chi^2_{\mathrm{kritis}} = F_{\chi^2}^{-1}(1 - \alpha; df)

Chi-square kritis diambil dari distribusi chi-square berdasarkan df dan alpha.

Catatan sumber

OnlineStatBook menjelaskan distribusi chi-square dan tabel kontingensi. Tool ini hanya memberi nilai kritis; keputusan tetap perlu mengikuti jenis uji dan expected count.

Asumsi singkat

  • df harus sesuai jenis uji, misalnya (baris - 1) x (kolom - 1) untuk tabel kontingensi.
  • Frekuensi harapan perlu cukup untuk pembacaan chi-square yang stabil.

Referensi utama

05 / Cek sebelum percaya

Kesalahan umum

  • Salah menghitung df pada tabel kontingensi.
  • Memakai chi-square saat expected count terlalu kecil.
  • Mengabaikan desain sampel dan kategori.
Apa itu chi-square tabel?+

Chi-square tabel adalah nilai kritis distribusi chi-square berdasarkan df dan alpha.

Kapan uji chi-square dipakai?+

Umumnya untuk data kategorik, misalnya uji hubungan antar kategori atau goodness-of-fit.

Apakah expected count penting?+

Ya. Jika expected count terlalu kecil, uji chi-square bisa tidak cocok dan perlu alternatif seperti Fisher exact test.