16
 PENGANTAR BIOSTATISTIK UNTUK ILMU-ILMU KESEHATAN Oleh : Mochammad. Arief Tq, MS. PHK 1. Konsep Dasar Biost at isti k 2. St at is ti k Infe rensial 3. Uji Hipotesis 4. Tingk at Kemaknaan (a) dan probabilitas pasti (p) 5. Kes ala han Pen gambil an Kep utusan Statistik 6. Kuasa sta tist ik 7. Pertimbangan pemilihan uji sta ti sti k yang sesuai 

Biostatistik Pengantar

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 1/16

PENGANTAR BIOSTATISTIKUNTUK ILMU-ILMU KESEHATAN

Oleh :Mochammad. Arief Tq, MS. PHK

1. Konsep Dasar Biostatistik

2. Statistik Inferensial

3. Uji Hipotesis

4. Tingkat Kemaknaan (a) dan probabilitaspasti (p) 

5. Kesalahan Pengambilan KeputusanStatistik

6. Kuasa statistik

7. Pertimbangan pemilihan uji statistikyang sesuai 

Page 2: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 2/16

Biostatistik

1. Statistik deskriptif : Pengumpulan , penataan dan penafsiran data

: tendensi sentral, simpang baku dan sebagainya.

2. Statistik Inferensial : Penarikan inferensi (kesimpulan) tentang

karakteristik populasi berdasarkan pengamatan data dalamsampel : (a) Membuat dugaan tentang parameter populasi 

dan (b) menguji hipotesis tentang karakteristik populasi.

Page 3: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 3/16

Konsep Dasar Biostatistik

1. Unit Pengamatan 

2. Populasi 

3. Variabel 

4. Data

5. Parameter : karakter populasi (mean,

varians,koef.korelsi )

6. Probabilitas

7. Ukuran Tendensi Sentral : mean, median, mode 

8. Ukuran Dispersi : varians dan akar varians atau 

simpang baku. 

Page 4: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 4/16

Statistik Inferensial

Sejauh mana bahwa perbedaan atau hubungan antar dua variabel atau lebih dalam sampel benar-benar mencerminkan perbedaan

atau hubungan dalam populasi.

Misalnya :

Sejauh mana perbedaan tinggi badan rata-rata antara laki-laki danperempuan dalam sampel dapat mencerminkan perbedaan rata-

rata tinggi badan laki-laki dan perempuan dalam populasi ?

Makin besar ukuran sampel makin kecil kekeliruan membuatkesimpulan dari sampel tentang karakteristik populasi

variasi antar sampel akan makin kecil

presisi akan meningkat.

Page 5: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 5/16

Uji Hipotesis

Hipotesis dapat diartikan sebagai pernyataan tentatif/ sementara tentanghubungan antar variabel yang menjadi permasalahan penelitian.

Hipotesis dapat dibedakan menjadi

Hipotesis konseptual

Hipotesis operasional (Statistik)

Operasionalisasi hipotesis menjabarkan hipotesis ke dalam variabel-variabel penelitian yang operasional dan terukur .

Dapat di analisis dengan uji statistik yang sesuai (Hipotesis Statistik)

Page 6: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 6/16

Langkah-langkah dalam Uji Hipotesis 

1. Pengumpulan Data

Merupakan hasil pencatatan pengukuran terhadap variabel penelitian.Skala pengukuaran variabel yang akan dianalisis (nominal, ordinal, interval

atau rasio).

2. Pemahaman AsumsiMerupakan persyaratan yang harus dipenuhi ketika akan menggunkan uji

statistik .

3.Menetapkan Hipotesis Statistik (Ho) dan Hipotesis Alternatif (H1)

Ho : hipotesis yang dicoba untuk ditolak.

H1: hipotesis yang dicoba untuk tidak ditolak (diterima).

Notasi hipotesis dalam uji binomial adalah sebagai berikut :(a) Dua sisi : Ho : p=po H1 : p ≠ po

(b) Satu sisi : Ho : p< po H1 : p > poatau : Ho : p> po H1 : p < po

Page 7: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 7/16

 Lanjutan … 4. Pengambilan Keputusan Statistik

Dalam kurva distribusi uji statistik ada 2 daerah yaitu(2) daerah penolakan Ho dan (1) daerah penerimaan Ho.

Daerah sisi kanan adalah daerah penolakan Ho pada

uji satu sisi untuk a = 0,05 

Daerah sisi kanan dan kiri adalah daerah penolakan Ho padauji dua sisi untuk a = 0,05 

Kesimpulnnya , bila Ho ditolak maka H1 benar . Sebaliknya bila Hotidak ditolak kesimpulannya Ho mungkin benar.

(1)

(2)

(1)

(2)(2)

a=0,05 uji 2 sisia=0,05 uji satu sisi

Page 8: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 8/16

Tingkat Kemaknaan (a)

Nilai probabilitas tertentu yang dipakai sebagai patokan penolakan atau

penerimaan Ho, misalnya a = 0,01 atau 0,05.

Jadi jika kita temukan suatu nilai statistik uji lebih kecil atau sama dengan

a maka secara probabilitas kita menolak Ho.

Penetapan besar kecilnya nilai a harus mempertimbangkan kemaknaan

praktis hasil penelitian kelak.

Semakin besar nilai a akan semakin mudah kita menolak Ho (daerah 

penolakan lebih luas ) atau semakin mudah kita menerima hipotesisalternatif.

Page 9: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 9/16

Probabilitas Pasti (p)

Menunjukkan probablitias untuk memperoleh nilai sebesar ataulebih dari nilai statistik hitung (teramati ) hanya karena kebetulan.

Makin besar nilai statistik uji kemaknaan yang kita dapatkan, makin

kecil nilai p . 

Bila nila p   ≤ a  Ho. ditolak 

Contoh : Sebuah studi menemukan bahwa hubungan antara kebiasaan minum jamu X pada saat kehamilan dengan suatu kelainan kongenital,

bermakna dengan p =0,001. Artinya terdapat 1 diantara 1000 hasil

penelitian tersebut terjadi hanya karena peluang kebetulan. 

Page 10: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 10/16

Interval Keyakinan (Convidence Interval; CI )

Interval Keyakinan (IK) menyatakan suatu rentang nilai-nilai resiko relatifpada tingkat keyakinan tertentu (1-a) dinyatakan dalam IK (1- a )

Interval Keyakinan yang tidak memuat nilai = 1 menunjukkan bahwahubungan antar variabel penelitian bermakna.

Contoh: Suatu analisis data studi Kohor tentang pengaruh serangan epilepsi ibuantenatal terhadap kejadian malfromasi kongenital janin menghasilkan

nilai Resiko Relatif RR = 1,63 dan IK 95% = 1,22 - 2,31.Artinya :

Dengan tingkat keyakinan 95% ibu-ibu dengan riwayat epilepsi antenatal

mempunyai resiko melahirka bayi malformasi sebesar 1,2  – 2,3 kali lebihtinggi daripada ibu tanpa riwayat epilepsi.

Page 11: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 11/16

Kesalahan Pengambilan Keputusan Statistik

Kesalahan tipe I; yaitu menolak Ho yang sesungguhnya Ho benar.

Probabilitas terjadinya kesalahan tipe satu dinyatakan: a. 

Kesalahan tipe II ; yaitu tidak menolak Ho yang sesungguhnya Ho salah.Probabilitas terjadinya kesalahan tipe II dinyatakan : b. 

Tabel : Empat kemungkinan dalam Uji Hipotesis 

Benar

Ho benar dan kita tidakmenolak Ho

Kesalahan Tipe II (b) 

H1 benar tetapi kitatidak menolak Ho.

Kesalahan Tipe I (a) Ho benar tetapi kita

menolak Ho

BenarH1 benar dan kita

menolak Ho

SesungguhnyaHo Benar H1 BenarKesimpulan Uji Statistik 

Tidak menolak Ho (tidakbermakna secara statistik)

Menolak Ho (H1 Benar

(bermakna secara statistik)

Page 12: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 12/16

Adalah probabilitas untuk menolak Ho ketika sesungguhnya Ho memangsalah.

Kemampuan untuk mendetekasi adanya perbedaan bermakna antarakelompok-kelompok yang diteliti ketika perbedaan itu memang ada.

b kesalahan Tipe II

Misalnya untuk b sebesar 0,20 artinya ada peluang sebesar 20% untukmembuat kesalahan tidak menolak Ho padahal Ho salah atau H1 benar.Maka kuasa dalam penelitian itu sebesar 1-0,20 = 0,80. Dengan kuasa sebsar

0,80 berarti penelitian ini mempunyai kemampuan sebesar 80 persen untukdapat mendeteksi perbedaan antara kelompok yang diteliti jika memang

terdapat perbedaan. 

Kuasa Statistik (P)

Kuasa (P) = 1-b

Page 13: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 13/16

1. Pertimbangan Uji Parametrik dan Non parametrik

Uji Parametrik (misalnya uji t dan uji F ) memiliki asumsi yang lebih banyak 

daripada uji nonparametrik untuk penggunaan yang sama.

Pemenuhan asumsi yang lebih banyak :

(a) makin besar kuasa statistiknya

(b) makin kecil kesalahan menarik inferensi ke populasinya

(c) makin sempit generalisasinya.

Contoh : Uji t memilki beberapa asumsi : (a) Pengamatan dilakukan secara independen

(b) Sampel berasal dari populasi yang terdisitribusi normal

(c) Dalam analisis dua kelompok, populasi-populasi asal sampel harus memiliki

varians yang sama atau setidaknya diketahui rasio varians keduanya.

(d) Variabel diukur setidaknya dalam skala rasio atau interval.

Jika data yang dianalisis memenuhi semua asumsi , penggunaan uji statistik

parametrik merupakan pilihan utama.

Jika Data penelitian tidak dapat memenuhi sejumlah asumsi di atas Salah

satu alternatif penggunaan uji statistik nonparametrik . 

Pertimbangan Pemilihan Uji Statistik yang Sesuai

Page 14: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 14/16

Lanjutan…. 

2. Klasifikasi variabel yang akan dianalisis. 

1. Variabel diukur dalam skala interval atau rasio 

2. Parameter-parameter yang menggambarkan populasi seperti mean, median ,mode dan simpang baku bisa dihitung.

Statistik parametrik. 

1. Variabel diukur dalam skala nominal atau ordinal .

2. Yang bisa dihitung adalah frekuensi tiap-tiap kategori (atribut)

Statistik non-parametrik.

Page 15: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 15/16

ATAS PERHATIANNYATERIMA KASIH

Page 16: Biostatistik Pengantar

5/14/2018 Biostatistik Pengantar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/biostatistik-pengantar 16/16