Upload
sujatilakso
View
8
Download
1
Embed Size (px)
Citation preview
BESAR SAMPEL OlehNugroho Susanto
Pendahuluan Hipotesis dan desai penelitian dapat memberikan arah untuk menentukan perhitungan besar sampel yang tepatHipotesis satu sampel dan dua sampel Desain yang biasa digunakan adalah cross sectional, case control, kohort dan exsperimen Banyak rumus perhitungan besar sampel
Lanjutan Sampel yang biasa dikenal sampel independen dan sampel dependent. Uji statistik yang tepat sesuai dengan data.Sampel Independent maksudnya tidak ada kaitanya antara pengamatan pada satu variabel dengan pengamatan pada variabel lainnya sampel dependent memberi maksud ada kaitan antara pengamatan pada satu variabel dengan pengamatan pada variabel lainnya
Besar sampel untuk hipotesis satu sampel pada populasipada penelitian survei desai cross sectional Terkait dengan presisiContoh hipotesis : Prilaku baik pemberian makanan bayi lebih banyak banyak terjadi pada keluarga inti.
Besar sampel untuk satu sampel populasi presisi Rumus
n = Besar sampelZ1-/2= 1,96 pada 0,05P= Proporsi prevalensi kejadian (0,3)d = Presisi ditetapkan (0,1)
Contoh kasusSuatu penelitian dilakukan di Kabupaten Bantul untuk mengetahui perilaku ibu dalam memberikan makanan kepada bayi. Jika penelitian yang dilakukan menginginkan ketepatan 10%, tingkat kemaknaan 95% dan diketahui prevalensi pemberian makanan bayi baik 30%. Berapa sampel yang harus diambil pada kasus diatas?
Besar sampel untuk satu sampel populasi proporsi Rumus
Po= proposi awalPa=proporsi yang diinginkan= level of signifikan= powerN= besar sampel
Contoh (sebuah diskusi)Suatu penelitian survei terdahulu diketahui jika angka prevalensi ketrampilan rendah pada perawat di RSU PKU Muhammadiyah 20%. Berapa jumlah perawat yang harus diteliti dalam survei jika diinginkan 90% kemungkinan dapat mendeteksi bahwa angka prevalensi ketrampilan rendah pada perawat 15%.
Pertanyaan Apa hipotesis yang tepat untuk kasus diatas?Desain penelitian apa yang tepat untuk kasus diatas?Berapa sampel yang harus terambil?
Besar sampel untuk hipotesis dua proporsi populasi/ relative risk Biasa digunakan pada desain kohort dan dapat juga digunakan pada desain cross sectional.Rumus
P1= Proporsi perbedaan gangguan pertumbuhan pada kelompok BBLRP2= Proporsi perbedaan gangguan pertumbuhan pada kelompok BBLN = 0.05Z= 1.96= 0.20
Besar sampel untuk hipotesis odd rasio Besar sampel untuk hipotesis odd rasio lebih menekankan pada proporsi kelompok kasus atau kontrol. Rumus
Lanjutan N : Besar sampel pada masing masing kelompokP1 : Proporsi bayi dengan penyapihan dini pada kejadian tidak ISPA.P2 : Proporsi bayi yang tidak penyapihan dini pada kejadian tidak ISPA.Z1- : Level of significance, Z1- : Power of the test (80 %) OR : odd rasio
Contoh sebuah diskusi Suatu penelitian dilakukan untuk mengetahui kaitannya penyapihan dengan kejadian ISPA. Jika diperoleh data sbb:Z1- : Level of significance, 0,05 = 1.96 Z1- : Power of the test (80 %) = 0.84OR : 3.2 (Penelitian Cesar et al, 1999) P2 : 0.235 (berdasarkan penelitian Cesar, 1999)Berapa sampel yang harus terambil?
Besar sample untuk penelitian dua populasi mean Besar sampel untuk rata-rata satu populasi
Besar sample untuk rata-rata dua populasi.
Keterangan N = besar sampelS = standar deviasi Z = level of signifikanZ = power1 = rata-rata kelompok perlakuan 2 = rata-rata kelompok kontrol
Contoh Penelitian akan dilakukan di rumah sakit A. jika diketahui sebagai berikut:N = besar sampelS = standar deviasi (1.70 berdasarkan penelitian Sharavage, 2006) Z = 0,05 Z = 0,20 1 = rata-rata kelompok perlakuan = 2.94 2 = rata-rata kelompok kontrol = 5.72 Berapa sampel yang harus diambil?
Sistematika pemilihan uji statistic Menekankan pada jenis hipotesisMenekankan pada skala data
PENGUNAAN STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK
Data
Bentuk Hipotesis
Deskriptif (1 varabel)
Komparatif 2 sampel
Komparatif > 2 sampel
Asosiatif
relate
independent
related
independent
Nominal
Binomial
Chi square 1 sampel
Mc Nemar
Fisher exact
Probability
X2 two sampel
X2 k sample
Choncran
X2 k sample
Contgensi
Ordinal
Run test
Sing test
Wiloxon matche paired
Man witney U test
Median test
Kolmogorof Smirnov
Wald Wold Witz
Friedman two way anova
Median Extension
Kruskal Wallis One way Anava
Spearman rank
-Kendal tau
Interval Rasio
t-test
T test of related
T test Independent
- One way anova
- Two way anava
- One way anova
- Two way anava
- Pearson Product moment
- multiple correlation
- regresi
Latihan (sebuah studi)Tujuan penelitian:hubungan antara kepatuhan ibu dalam mengkonsumsi obat malaria terhadap kejadian bayi berat lahir rendah. Hipotesis: Peluang ibu yang tidak patuh dalam mengkonsumsi obat malaria lebih tinggi pada kelompok BBLR di banding dengan yang tidak BBLR. Desain: case control