Kebaikan Kesesuaian Chi-Kuadrat

Tentukan apakah data yang diamati sesuai dengan distribusi yang diharapkan.

Data Frekuensi

Frekuensi yang Diamati

Frekuensi yang Diharapkan

Analisis Statistik

Statistik Chi-Kuadrat (χ²)1

Derajat Kebebasan2

Observed vs Expected comparison

Overview

Uji goodness of fit Chi-Square adalah uji hipotesis statistik yang digunakan untuk menentukan apakah suatu variabel kemungkinan besar berasal dari distribusi tertentu. Hal ini sering digunakan untuk melihat apakah data yang diamati sesuai dengan apa yang diharapkan menurut teori tertentu.

💡

Pro Tips

Semua frekuensi yang diharapkan minimal harus 5 agar hasil pengujian dapat diandalkan.
Derajat kebebasan hanyalah jumlah kategori dikurangi satu.
Nilai χ² yang besar menunjukkan bahwa data observasi berbeda secara signifikan dari model yang diharapkan.

Fun Facts

"Gregor Mendel, bapak genetika, menggunakan prinsip yang mirip dengan Chi-Square untuk menganalisis ciri-ciri tanaman kacang polong."
"Uji Chi-Square dikembangkan oleh Karl Pearson pada tahun 1900, orang yang sama yang mengembangkan korelasi Pearson."
"Nilai Chi-Square nol berarti data yang diamati dan yang diharapkan 100% cocok."

Formula: χ² = Σ [ (O - E)² / E ]

Used with this

Similar tools that might be useful

Kalkulator Uji A/B

Tentukan apakah hasil tes Anda signifikan secara statistik.

Ketidakpastian Mutlak vs Ketidakpastian Relatif

Konversi antara ketidakpastian Absolut (± unit) dan Relatif (%).

R-Kuadrat yang Disesuaikan

Evaluasi kesesuaian model sambil memperhitungkan jumlah prediktor.