Upload
nurul-ulfa-septa-adiyati
View
258
Download
13
Embed Size (px)
DESCRIPTION
MP
Citation preview
LBM 4 NURUL
METODOLOGI PENELITIAN
STEP 1
1. BIOSTATISTIK : statistika yang diterapkanpadailmuhayati , kedokterandanepistemologi2. UJI STATISTIK :suatu data yang dinilaidarisampel yang
digunakanuntukmemutuskanapakahhipotesisituditerimaatautidak.
STEP 2
1. Apa kegunaan dari statistik?
2. Apa kegunaan biostatistik?
3. Bagaimana perbedaannya?
4. Apa yang dimaksud dengan statistic deskriptif dan inferensial?
5. Apa saja jenis jenis dari uji statistik ?
6. Bagaimana perbedaannya?
7. Apa syarat syarat menentukan uji statitistik parametric dan non parametric?
8. Apa perbedaan uji inferensial non parametric dan parametric?
9. Bagaimana langkah langkah uji statistic ?
10. Faktor apa saja yang mempengaruhi dari uji statistic?
11. Apa saja bentuk penyajian statistic?
12. Apa saja kesalahan kesalahan yang terdapat pada uji statistic?
13. Kompeten siapa yang dibutuhkan peneliti dalam bidang biostatistik?
14. Apa jenis jenis variat dan perbedaannya (jelaskan dengan lengkap dan contohnya!!!)
STEP 3
1. Apakegunaandaristatistik?Sebagaialatuntukmenghitungbesarnyaanggotasampel yang diambildarisatupopulasiSebagaialatuntukmengujivaliditasdanreabilitasUntukmenyajikan dataUntukmenganalisis data sepertimengujihipotesis (jelaskan)
Fungsideskriptik( merupakaninformasiuntukmenjelaskanmengapadanbagaimanasuatukejadianbisaterjadi , fungsiinferensial ( mendapatkankesimpulan yang bermakna) , fungsianalitik ( untukmenjelaskanhubunganfaktorsatudenganfaktor lain) , fungsiprediktif ( dari data yang sudahdiambilbisadilakukanprediksi)
2. Apakegunaanbiostatistik?
Untukmemcahkanmasalahpenelitian yang berkaitandengankehidupan ,dengancarapengumpulan data danpengolahan , penyajiananalisisUntukmenganalisissampel yang diambildarisuatupopulasi
MemberikaninformasitentangkarakteristikdaripopulasiHubungandarivariablterhadappopulasiitusendiri
3. Bagaimanaperbedaannyabiostatistikdanstatistik?Biostatistik :statistika yang diterapkanpadailmuhayati , kedokterandanepistemologiStatistik :suatu data yang dinilaidarisampel yang digunakanuntukmemutuskanapakahhipotesisituditerimaatautidak.Jadibiostatistikmerupakanbagiandaristatistik.
4. Apa yang dimaksuddengan statistic deskriptifdaninferensial?Statistic deskriptif : statistic untukmenggambarkanmacamkarakteristik data mean median dan modus. Tata carauntukpenyusunandanpenyajian data yang dikumpulkandalamsuatupenelitian ,biasanya di sajikandalamtabel, grafikStatistic inferensial :statitistikuntukmengujihipotesa , adaduayaitu parametric dan non parametric. UntukpenarikankesimpulanberdasarkandatanyaUji yang parametric adaduakelompokberpasangandantidakberpasangansamadengan non parametric. Perbedaannyaada di skalavariabelParameter skalarasiodan interval, duakelompoktidakberpasanganuji t independent. Duakelompokberpasanganuji t dependent kalobukanuji parametric turunuji Wilcoxon.Uji t independent kalobukanuji parametric ujimannwhitney.Skala nominal dan ordinal berpasanganmcnemarYang tidakberpasangan chi-squareUjilebihdari 2 kelompokberpasangananovaUjilebihdari 2 kelompoktidakberpasangananovaKegunaanmean , median dan modus (jelaskan)Apa yang dimaksudsebaran data dalam statistic deskriptif, ukurantendensipusatdalam statistic deskriptif
Mean rata rata ,merupakanukuranpemusatan yang seringdigunakan. Kegunaannyauntuksebagai wakil dari data tersebut.Median suatuukuranpemusatan yang menempatiurutantengah. Biasanyadigunakanuntukstatistika non parametric danuntuk data yang bersifatskor.Modus nilai yang paling seringmuncul. Tidakdapatdigunakanuntukgambarandariseluruh data.
5. Bagaimanaperbedaannya statistic deskriptifdan statistic inferensial?Statistic deskriptiftidakbisadigunakanuntukmembuatkesimpulan yang lebihluasatautidakbisa di generalisasi. Cara nyadaripengumpulan data sampaimendapatkaninformasimenganalis data dansengaja di kumpulkanStatistic infrerensialbisa di generalisasipadapopulasi yang diambilsampelnya. Didapatdarinilainilaisampel yang sengaja di kumpulkan yang nantinyaakandikembalikankepopulasi.
6. Apasajajenisjenisdariujistatistiksesuaidenganhipotesis yang digunakan (komparatif, korelatif, asosiatifmaupunregresif) ?
Asosiatifskala yang digunakanmempunyaiangka1 . 0 – 1 yangbesaradalahmendekatiangkasatu.Korelasimempunyaiarahpositifatau negativeRegresiuntukmemprediksi. Contohpenelitian yang dibutuhkanuntukmengukurtinggibadandarilansia , di ukurdarilenganmaupuntungkailaludiperkirakantinggibadannya
7. Apasyaratsyaratmenentukanujistatitistik parametric dan non parametric?Parametric :pengukurannyaitutingkatnyalebihtinggi , variasinyaharussama , diambilsecaraacak, populasiberasaldaridistribusi normal.SampelnyalebihbesarNon parametric :digunakandenganmengabaikansegalaasumsi yang melandasimetodestatistik parametric terutamaberkaitandengandistribusi normal, digunakanapabilauji statistic yang parametric tidakterpenuhi, skalapengukurannyalebihrendah.Jumlahsampelkecil.Variasiituapa? Cara menghitungbagaimana? Cara mengetahuidistribusi normal bagaimana? Apa yang disebutdistribusi normal
8. Bagaimanalangkahlangkahmenetapkanuji statistic ?Ditentukanduluuji yang dikehendaki ,korelasiatauperbedaan (komparatif)Menentukancarasampel probability atau no probabilityDitentukantingkatvariabeltergantung yang akan di analisis.Menentukanjumlahkelompok yang akan di observasiMenentukanpengamatanulangdarisatuvariabel (berpasanganatautidakberpasangan)Menentukanuji yang dikehendakidilakukanujipengendalianpadavariabeltertentuatautidak.
9. Faktorapasaja yang mempengaruhidariuji statistic?Besarsampelsemakintinggibesarsampelsemakindapat di generalisasi. (parametric = besar)VariabilitassemakinkecilvariabilitasnyasemakindapatdigeneralisasiHuman erorpadasaatmemasukkan data. Dari milihsampeljugabisasampaianalisis .
10. Apasajabentukpenyajianhasilstatistic deskriptifdisertaigambardanpenjelasannya?Dalambentuktabeldangrafik (histogram)Diagram lingkaranPictogram
11. Apasajakesalahankesalahan yang terdapatpadauji statistic?Kesalahantipesatumerupakankesalahanalfakesalahan yang dalambentukkegunaannyadisebutsebagaitaraf yang nyataatausignifikan. (kesalahan minimal yang diterima)Kesalahantipe 2 kesalahan beta sebagai causa pengujianuntukmenolakhipotesis nol.
12. Kompetensiapa yang dibutuhkanpenelitidalambidangbiostatistik?Dapatmemilihujihipotesis yang tepatPemahamanmenelitipotensidanketerbatasanujihipotesis yang digunakanMampumenafsirkanhasilujihipotesis.
13. Apajenisjenisvariatdanperbedaannya (jelaskandenganlengkapdancontohnya!!!)Univariate digunakanuntukmenjelaskankarakteristikpadasetiapvariabeldigunakanmean , median dan SD . contohnyadistribusifrekuensiberdasarkanjeniskelamin, umurdantingkatpendidikandansebagainyaBivariate menganalisisduavariabel yang didugasalingberhubunganatauberkorelasimissal :penyakitjantungdenganumur (didugaadahubungannya) makanyadigunakan.
Multivariate digunakanuntukmenghasilkanhubunganbanyakvariabel yang bersangkutan. Lebihbanyakvariabelbebasmissal :pengaruhpendidikanibu , pengetahuanibu , social ekonomikeluarga, jumlahanakterhadapgizianakvariabelbebasjumlahbanyak.
STEP 5
STEP 7
1. Apa kegunaan dari statistic
a. Alat untuk menghitung besarnya anggota sample yang diambil dari suatu
populasi. Dengan demikian jumlah sampel yang diperlukan lebih dapat
dipertanggungjawabkan.
b. Alat untuk menguji validitas dan reabilitas instrumen. Sebelum instrumen
digunakan untuk penelitian, maka harus diuji validitas dan reabilitasnya terlebih
dahulu.
c. Teknik-teknik untuk menyajikan data, sehingga data lebih komunikatif. Teknik-
teknik penyajian data ini antara lain; tabel, grafik, diagram lingkaran, dan
pictogram.
d. Alat untuk menganalisis data seperti menguji hipotesis penelitian yang diajukan.
Dalam hal ini statistik yang digunakan antara lain; korelasi, regresi, t-test,
anova,dll.
Statistika untuk Penelitian, Prof. DR. Sugiyono
a. Berperan dalam pengujian hipotesis
b. Penyusunan model teoritis
c. Pengembangan alat pengambilan data
d. Penyusunan rancangan penelitian
e. Penentuan sampel penelitian
f. Pengolahan dan analisis data
Prof. DR. H. Abdurrahmat Fathoni, M. Si. Metodologi Penelitian dan Tehnik
Penyusunan Skripsi. Rineka Cipta
2. Apa kegunaan biostatistik?
Fungsi biostatistik
Memecahkan masalah2 penelitian yang berkaitan dengan kehidupan melalui
pengumpulan, pengolahan dan penyajian analisis
Untuk menganalisis sampel yang diambil dari suatu populasi
Contoh: homogenitas sampel
Menguji validitas dan reliabilitas instrument penelitian
Menguji hipotesis
Statistika untuk Penelitian, Prof. DR. Sugiyono
3. Bagaimana perbedaannya? 4. Apa yang dimaksud dengan statistic deskriptif dan inferensial? 5. Apa saja jenis jenis dari uji statistik ?
Statistik Deskriptif, yaitu statistik yang digunakan untuk menggambarkan atau menganalisis suatu statistik hasil penelitian, tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas (Generalisasi / Inferensiasi). Penelitian yang tidak menggunakan sampel, analisisnya akan menggunakan statistik deskriptif.. demikian juga penelitian yang menggunakan sampel, tetapi peneliti tidak bermaksud untuk membuat kesimpulan untuk populasi darimana sampel diambil, maka statistik yang digunakan adalah stasistik deskriptif. Dalam hal ini teknik Korelasi dan Regresi juga dapat berperan sebagai Statistik Deskriptif.Statistik Inferensial, yaitu statistik yang digunakan untuk menganalisis data atau sampel, dan hasilnya akan digeneralisasikan (diinferensiasikan) untuk populasi dimana sampel diambil. Terdapat 2 macam statistik Inferensial, yaitu :
- Statistik Parametris, yaitu statistik yang digunakan untuk menganalisis data interval atau rasio, yang diambil dari populasi yang berdistribusi normal.
- Statistik Non-Parametris, yaitu statistik yang digunakan untuk menganalisis data nominal, dan ordinal dari populasi yang bebas distribusi
Jadi tidak harus normal. Dalam hal ini teknik Korelasi dan Regresi dapat berperan sebagai Statistik Inferensial.
(Statistik Untuk Penelitian, Prof. Dr Sugiyono, 2005, Bandung : CV. Alfa Beta)
A. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif bertujuan untuk menggambarkan berbagai karakteristik data
seperti mean, median, modus
B. Statistik Inferensial
Statistik inferensial bertujuan untuk menguji hipotesis yang dapat
dikelompokkan lagi menjadi 2 yaitu:
Statistik Parametrik
Penggunaan statistik parametrik ini harus disertai pada data harus
berdistribusi normal, jumlah sampel terhitung harus sama atau lebih besar
dari 30. Untuk keperluan analisis parametrik maka statistik parametrik dibagi
menjadi:
Uji perbedaan
Disini akan di uji apakah sebuah sampel mempunyai perbedaan nyata
dengan sampel yang lain. Uji yang digunakan adalah independent sample
T test, paired sample T test, one sample T test.
Uji Asosiasi
Di sini akan diuji apakah dua variabel yang ada mempunyai hubungan
atau tidak. Uji yang digunakan adalah korelasi, regresi, Crosstab.
Analisis Multivariate
Di sini jumlah vaiabel banyak dan tujuan pengujian adalah mencoba
mengetahui struktur data yang ada pada variabel-variabel tersebut. Uji
yang digunakan adalah Analisis Diskriminan, Analisis faktor.
Statistik Non Parametrik
Penggunaan statistik non parametrik ini digunakan pada kondisi-kondisi
penelitian tertentu. Kondisi yang sering dijumpai antara lain data pada
sampel tidak terdistribusi normal, jumlah sampel yang kecil (kurang dari 30),
cenderung lebih sederhana sehingga kesimpulannya kadang diragukan.Yang
termasuk uji non parametrik adalah Uji Sign, Uji Mann Whitney, uji Friedman,
uji Kruskal Wallis H akan dibahas lebih lanjut pada bab selanjutnya.
Tommi Poltak Mario, V. Wiratna Sujarweni. SPSS untuk Paramedis. Sleman.
Penerbit Ardana Media. 2006
No. Skala Penggunaan Nama Uji Keterangan
1Nominal Uji beda satu
kelompokBinominal Bisa dipakai bila uji
McNemar dan Chi Square 2x2 tidak bisa dilakukan
2
Nominal Uji beda satu kelompok
Uji beda 2 kelompok mandiri
Uji beda 3 kelompok mandiri
Chi Square Penggunaannya luas.Bisa dipakai sebagai pengganti uji nonparametrik lain untuk skala ordinal
3Nominal Uji beda 2
kelompok berpasangan
McNemar Dapat digunakan untuk sampel skala ordinal.
4
Nominal Uji beda 2 kelompok mandiri
Fisher ExactProbability Test
Efektif untuk sampel kecil (n<20)Hanya bisa untuk menguji data pada tabel kontingensi 2x2
5
Nominal Uji beda 3 kelompok atau lebih yang berpasangan
Cochran (Q-test)
Hanya digunakan untuk data yang dikotomi saja (data “ya” atau “tidak”)
6 Ordinal Uji beda 2 Mann- Digunakan secara luas di
kelompok mandiri
Whitney praktek sehari-hari
7
Ordinal Uji beda 1 kelompok (Goodness of Fit)
Uji beda 2 kelompok mandiri
Kolmonogorov-Smirnov
Amat baik untuk membandingkan distribusi kelompok, median. Dispersi dan skewness
8
Ordinal Uji Goodness of Fit
Uji 2 kelompok berpasangan
Wilcoxon Bisa dipakai untuk data berskala interval berpasangan (bila uji parametrik tidak bisa digunakan, karena sampel kecil)
9Ordinal Uji beda 2
kelompok berpasangan
Sign test Makin efektif bila jumlah pasangan makin kecil (n<25)
10
Ordinal Uji 2 kelompok mandiri
Uji 3 kelompok atau lebih yang mandiri
Median test Dapat digunakan untuk data interval sampel kecil
11
Ordinal Uji 3 kelompok atau lebih yang berpasangan
Analisis Varians Friedman (Friedman Analysis of Varians)
Cukup baik untuk jumlah subjek kecil
12Ordinal Uji 3 kelompok
atau lebih yang mandiri
Kruskal-Wallis
Dapat untuk data interval sampel kecil
13Interval atau Rasio
Uji 2 kelompok mandiri
Moses Dapat menguji variasi data
14Interval atau Rasio
Uji 2 kelompok mandiri
Wald-Wolfowitz
Efektif untuk menguji rata-rata 2 sampel
15Interval atau Rasio
Uji 2 kelompok berpasangan
Walsh test Tidak bisa untuk sampel besar (n>15)
16 Interval atau Rasio
Uji 2 kelompok berpasangan, sampel kecil
Uji 2 kelompok mandiri dengan sampel kecil
Randomisasi
Tidak bisa menguji 3 kelompok lebih yang mandiri
Uji 2 kelompok mandiri dengan sampel besar
Panduan Penelitian, Dr. B. Sandjaja, MSPH dan Albertus Heriyanto, M. Hum
6. Bagaimana perbedaannya? 7. Apa syarat syarat menentukan uji statitistik parametric dan non parametric?
Parametrik
Jumlah sampel cukup besar untuk dapat diproses
Sample diambil secara acak
Sampel tersebut berdistribusi normal
Bila ingin melakukan uji beda, kedua sampel harus memiliki varian yang sama
Data yang berskala interval atau rasio
Non Parametrik
Sampel kecil
Berskala nominal atau ordinal
Berskala interval atau rasio, bilamana sampel yang berskala tersebut tidak
memenuhi syarat uji parametrik
Panduan Penelitian, Dr. B. Sandjaja, MSPH
Distribusi normal merupakan satu-satunya distribusi probabilitas dengan variable random
continue dan mempunyai peran yg sngat penting dlm statistika krn:
”Distribusi normal memiliki beberapa sifat yg memungkinkan untuk dipergunakan sbg
pedoman dlm menarik kesimpulan berdasarkan hasil sampel.
Meskipun distribusi normal merupakan distribusi teoritis tetapi sangat sesuai dgn disribusi
empiris shg dikatakan bhwa semua peristiwa secara alami akan membentuk distribusi ini
oleh karena itu distribusi ini sering dikenal dgn distribusi normal”
Biostatistika Untuk Kedokteran Dan Kesehatan Masyarakat Dr. Eko Budiarto
UJI NORMALITAS:
Uji normalitas berguna untuk menentukan data yang telah dikumpulkanberdistribusi normal
atau diambil dari populasi normalUji statistik normalitas yang dapat digunakan
diantaranya :- Chi-Square- Kolmogorov Smirnov,- Lilliefors- Shapiro Wilk.
UJI HOMOGENITAS:
Langkah-langkah menghitung uji homogenitas:
Mencari Varians/Standar deviasi Variabel X danY, dengan rumus:
Mencari F hitung dengan dari varians X danY, dengan rumus:
Membandingkan F hitung dengan F tabel pada tabel distribusi F, denganuntuk varians
terbesar adalah dk pembilang n-1untuk varians terkecil adalah dk penyebut n-
1JikaFhitung < Ftabel, berarti homogen. Jika F hitung > F tabel, berarti tidak homogen.
Uji Normalitas oleh dr. Ratu Ilma Indra Putri
Normalitas Sering kali kita mendengar bahwa dalam uji statistik, data yang kita miliki harus diuji
normalitasnya terlebih dahulu untuk menentukan alat uji yang dapat kita gunakan. Jika data yang kita miliki berdistribusi normal, maka kita dapat menggunakan uji parametrik, jika tidak maka kita harus menggunakan uji non parametrik. Demikian pula ketika kita menggunakan alat uji regresi, beberapa sumber menyatakan bahwa data harus berdistribusi normal.
Normalitas pada uji beda.
Sebenarnya, uji beda seperti uji t, mensyaratkan bahwa sampel yang kita miliki berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Jika kita dapat meyakini bahwa sampel yang kita miliki memang berasal dari populasi yang berdistribusi normal, maka kita dapat menggunakan uji parametrik. Bagaimana kita bisa mengetahui bahwa sampel kita berasal dari populasi yang berdistribusi normal?
Kita lihat kembali pada poin pertama di atas. Jika kita melakukan penyampelan dengan distribusi yang normal, maka kita akan memiliki sampel yang mendekati karakteristik populasi. Dengan demikian, jika sampel yang kita miliki berdistribusi normal, maka kemungkinan besar populasi asal sampel pun akan memiliki distribusi yang normal. Dengan demikian, syarat bahwa sampel harus berasal dari populasi yang berdisribusi normal terpenuhi, dan uji parametrik pun dapat kita gunakan.
Normalitas pada Regresi
Model regresi yang baik ditandai dengan nilai residual yang random. Sesuatu yang random, biasanya ditandai dengan distribusi yang normal, dengan demikian, model regresi yang baik, ditandai dengan nilai error term (residual) yang berdistribusi normal.
Nilai error term yang random sebenarnya menggambarkan bahwa model regresi yang digunakan untuk melakukan estimasi, terbebas dari adanya pengaruh variabel lain yang kuat namun tidak masuk dalam model. Dengan demikian, hasil estimasi dari model regresi kita tidak akan menyesatkan.(Statistika untuk Penelitian,dr.Sugiyono)
8. Apa perbedaan uji inferensial non parametric dan parametric?
Kelebihan KekuranganNon Parametrik
1. Asumsi yang digunakan min. sehinggamengurangikesalahanpenggunaan
2. Penghitungandptdilakukan dg cepatdanmudah
3. Konsepdanmetodemudahdipahami4. Dptditerapkanpadaskala nominal dan
ordinalParametrik
1. Syarat2 parameter populasi yang menjadi sample biasanya tidak di uji dan dianggap memenuhi syarat, pengukuran data kuat
2. Observasibebas (double blind ) satusama lain (sample dandokternyatidaktahu variable bebasnya) danditarikdaripopulasiygberdistribusi normal danvarian yang homogeny
Non parametric1. Menyebabkan pemborosan informasi2. Banyak hitung2, sehingga menjemukan
Parametrik1. Populasi harus memiliki varian yg sama2. Variable2 yang diteliti harus dpt diukur
setidaknya dlm skala interval
9. Bagaimana langkah langkah uji statistic ?
Langkah-langkah :a. Tentukan uji yang dikehendaki (korelasi/perbedaan)b. Tentukan cara memperoleh sampel (probability/non probability)c. Tentukan tingkat variable tergantung yang akan di analisis dan bagaimana time orderyd. Menentukan berapa jumlah kelompok yang akan diobservasi kalau 2/> apakah sampel
berhubungan atau tidake. Menentukan adakah pengamatan ulang terhadap suatu variable atau tidakf. Apakah pada uji yang dikehendaki dilakukan uji pengendalian terhadap variable tertentu
10. Faktor apa saja yang mempengaruhi dari uji statistic?
1. Apakahdistribusi data diketahui?
Jikadistribusi data tidakdiketahuimakastatistik yang sesuaiadalahstatistiknonparametrik.Jikadistribusi data diketahui, makakitaharusmelihatjenisdistribusi datatersebut.
2. Apakahdata berdistibusi normal?
Jikadata tidakberdistribusi normal, makastatistik yang sesuaiadalahstatistiknonparametrik.Jikadata berdistribusi normal, makastatistik yang sesuaiadalahstatistikparametrik.
3. Apakahsampelditariksecara random?
Jikasampeltidakditariksecara random, makastatistik yang sesuaiadalahstatistiknonparametrik.Jikasampelditariksecara random, makastatistik yang sesuaiadalahstatistikparametrik.
4. Apakahvarianskelompoksama?
Jikavarianskelompoktidaksama, makastatistik yang sesuaiadalahstatistiknonparametrik. Jikavarianskelompoksama, makastatistik yang sesuaiadalahstatistikparametrik.
5. Bagaimanajenisskalapengukuran data?
Jika skala pengukuran data nominal dan ordinal, maka statistik yang sesuai adalah statistik nonparametrik. Jika skala pengukuran data interval dan rasio, maka statistik yang sesuai adalah statistik parametrikhttp://usupress.usu.ac.id/files/Statistik%20Nonparametrik%20%20Final%20Perbaikan_bab%201.pdf
11. Apa saja bentuk penyajian statistic?
Penyajian data bisa berupa tabel dan grafik.
Contoh :• Data tentang penjualan mobil merek ‘ABC’ perbulan di suatu show room mobil di
Jakarta selama tahun 1999. Dari data tersebut pertama akan dilakukan deskripsi terhadap data spt menghitung rata-rata penjualan, berapa standar deviasinya dll
• Kemudian baru dilakukan berbagai inferensi terhadap hasil deskripsi spt : perkiraan penjualan mobil tsb bulan Januari tahun berikut, perkiraan rata-rata penjualan mobil tsb di seluruh Indonesia.
12. Apa saja kesalahan kesalahan yang terdapat pada uji statistic?
1. kesalahan tipe 1 adalah suatu kesalahan bila menolak hipotesis nol (Ho) yang benar (seharusnya diterima).Dalam hal ini tingkat dinyatakan dengan ()
2. kesalahan tipe 2 adalah kesalahan bila menerima hipotesis yang salah (seharusnya ditolak).tingkat kesalahan untuk ini dinyatakan dengan ()
Keputusan Keadaan sebenarnyaHipotesis benar Hipotesis salah
Terima hipotesis Tidak membuat kesalahan Kesalahan tipe 2Tolak hipotesis Kesalahan tipe 1 Tidak membuat kesalahan
Dari table tersebut diatas dapat dijelaskan sbb :
1. Keputusan menerima hipotesis nol yg benar,berarti tidak membuat kesalahan2. Keputusan menerima hipotesis nol yg salah berarti terjadi kesalahan tipe II3. Membuat keputusan menolak hipotesis nol yang benar berarti terjadi kesalahan tipe I 4. Keputusan menolak hipotesis nol yg salah berarti tdk membuat kesalahan
(Statistik Untuk Penelitian Prof.DR.Sugiono)
Apabila kedua jenis kesalahan tsb dinyatakan dalam bentuk probabilitas didapatkan hal-hal sbb:
Kesalahan tipe I disebut kesalahan α yang dalam bentuk penggunaanya disebut sbg taraf yang nyata atau taraf signifikan.1 – α disebut sbg tingkat keyakinan , karena dengan itu kita yakin bahwa kesimpulan yang kita buat adalah benar sebesar 1 – α.
Kesalahan tipe II disebut kesalahan β yang dalam bentuk penggunaanya disebut sbg fungsi ciri operasi , disingkat CO , 1 – β disebut sbg kausa pengujian karena memperlihatkan kuasa terhadap pengujian yang dilakukan untuk menolak hipotesis yang seharusnya ditolak.
(Pokok-pokok Materi Statistik, Statistik Inferensi Oleh Ir.M.Iqbal Hasan)
13. Kompeten siapa yang dibutuhkan peneliti dalam bidang biostatistik?
Kemampuan peneliti untuk memilih uji statistik yang paling tepat sesuai dengan data yang akan dianalisis
Pemahaman peneliti mengenai potensi dan keterbatasan uji statistik yang digunakan Kemampuan peneliti untuk menasirkan hasil uji statistik yg dilakukan termasuk
didalamnya kemampuan membedakan pengertian kemaknaan statistik dan kemampuan apikatif.
Sugiyono. 2000. Statistika Untuk Penelitian. CV Alfabeta; Bandung
14. Apa jenis jenis varia t dan perbedaannya (jelaskan dengan lengkap dan contohnya!!!)