Upload
nur-ridha-ayuni
View
68
Download
5
Embed Size (px)
Citation preview
MATERI PRAKTIKUM SPSS
KULIAH STATISTIK
RINGKASAN PENJELASAN KULIAH STATISTIK
Penjelasan
• Variabel bebas yang mempengaruhi, • Variabel terikat yang memberikan
efek kepada penelitian • Untuk uji korelasi, ada 2 hal yang
bisa dinilai : besar kekuatan hubungan dan asosiasi
• Untuk asosiasi yang dinilai arahnya (+ atau - )
• Untuk variabel yang terdiri dari 2x2 menggunakan Mcnemar
• Untuk variabel yang > 2x2 menggunakan uji marginal homoginity
Menentukan masalah skala pengukuran
Jenis hipotesisVariabel yang dicari asosiasinya
Istilah
Variabel 1 Variabel 2
Hipotesis komparatif
kategorik kategorik Komparatif kategorik
Kategorik Numerik Komparatif numerik
Numerik Numerik -
Hipotesis korelatif
kategorik kategorik Korelatif kategorik
Kategorik numerik Korelatif kategorik
Numerik Numerik Korelatif numerik
Pedoman umum dalam memilih uji statistik
Tampilan Variabel view
Tampilan Data view
Value Labels
Type Variabel
Uji T tidak berpasangan
langkah – Langkah Uji alternatif untuk 2
kelompok
Untuk lebih dari 2 kelompok pada uji
alternatif
UJI STATISTIK TIDAK BERPASANGAN
MENGGUNAKAN ONE WAY ANOVA
Uji Koefisien Lambda
Langkah Uji Pearson
Uji Normalitas
Uji normalitas hanya dilakukan pada skala
numerik.
Langkah-langkah uji normality :
Hasil Tes Normality
Ciri-ciri uji normalitas :• Bentuknya seperti lonceng (kurvanya)• Simetris• Mean = modus = medianPola distribusi data :• kemencengan(miring ke kanan +, miring
kekiri - )• Kurtosis (leptokurtosis, platikurtik,
mesokurtik (yang normal bentuknya mesokurtik)
• Penyajian data – Berdistribusi normal : mean & standar
deviasi (ukuran penyebaran), menggunakan uji parametrik
– Berdistribusi tdk normal : median & maksimum-minimum, menggunakan uji non parametrik
Cara menormalkan data :
• Disebut transformasi data • Bisa menggunakan fungsi logaritma,
akar, kuadrat, fungsi lainnya. • Adapun langkah-langkahnya :
ODDS RATIO pada design case control
Case control bersifat retrospektif . Disebut anti logis
Odd ration :a/b per c/d = ad/bc
PaparanPenyakit
Odds penyakit
Ya Tidak
Ya A B a/b
Tidak C D c/d
Hubungan antara kadar hepatomegali dengan kejadian syok pada penderita
DBD • Skala data : Kategorik• Variabel 1 : kadar hepatomegali (kategorik)• Variabel 2 : kejadian syok (kategorik)• Hipotesis : Korelatif atau alternatif • Uji hipotesis : Chi-Square
• Syarat chi-square :– Tidak boleh ada nilai nol di cell
manapun– nilai cell yang < 5 tidak boleh
mempunyai nilai harapan < 20 %
– Alternatif bila chi-square tidak memenuhi yaitu Uji Fisher
– pearson chi – square digunakan bila tabel variabel > 2x2
– Sedangkan bila tabel variabel 2x2 menggunakan continuity correction
Untuk ODDS ratio
• Dari nilai OR dapat ditentukan probabilitas. • Probabilitas = OR/ (1 + OR)• OR = 1 , P = 50 % • OR = 2, P = 66,6 %• OR = 3, P = 75 %•
2. Mengetahui Hubungan antara usia dengan ejeksi fraksi
• Variabel 1 : Usia (3 kategorik : > 50 thn, 40-50 thn, < 40 tahun )
• Variabel 2 : ejeksi fraksi
Cari hubungan antara usia (> 50 thn vs < 40 thn dengan ejeksi fraksi
Odds ratio :
• Interpretasi berdasarkan variabel :
• OR : 3,004 pasien dengan umur > 50 tahun dan < 40 tahun mempunyai kemungkinan
DESAIN PENELITIAN
• Klasifikasi jenis penelitian – Penelitian deskriptif : menggambarkan keadaan,
tidak melakukan uji hipotesis. Contoh : survei morbiditas dan mortalitas,
– Penelitian Analitik : menganalisis hubungan antar variabel. Contoh : penggunaan obat nyamuk semprot dengan batuk Kronik berulang pada balita.
PENELITIAN ANALITIK
• Cross sectional (potong-lintang)– Rancangan penelitian dengan melakukan
pengamatan pada saat yang bersamaan. Pengambilan data dilakukan pada satu waktu, cth : hubungan kualitas menyusui terhadap kelancaran pengeluaran air susu ibu. • Subyek penelitian : ibu menyusui• Variabel bebas / Independent : kualitas menyusui• Variabel terikat / dependent : kelancaran pengeluaran
asi
Langkah-langkah
• Menentukkan subjek penelitian => tentukan variabel bebas dan terikat =>proses pengamatan/pengukuran (bisa dengan wawancara, kuisioner)=> analisis
• Menggunakan prevalensi :
Case Control
• Menentukan 2 kelompok : kel. Kasus dan kel.kontrol. Membandingkan 2 kelompok tersebut untuk mengetahui proporsi kejadian berdasarkan riwayat ada tidaknya paparan.
• Contoh : status gizi ibu hamil pada trimester I dengan kejadian BBLR–Variabel dependent : Kejadian BBLR–Subyek penelitian : BBLR Normal (kontrol
BBLR Rendah (kasus)
Studi case control disebut juga anti logis
Odds ratio :
Status GiziKejadian BBLR
Odds penyakit
Ya Tidak
Tidak 4 5 a/b
baik 2 8 c/d
Penelitian kohort • Rancangan penelitian dengan
mengelompokkan kelompok terpapar dengan tidak terpapar.
• Contoh : status gizi ibu hamil pada trimester I dengan kejadian BBLR–Variabel dependent : Kejadian BBLR–Subyek penelitian : bumil gizi kurang
bumil gizi baik»Lakukan pengamatan hingga kelahiran bayi, lalu ukur BB bayi pada kedua kelompok.
• Menggunakan rasio insidens (RR)
Praktikum RR pada selain kohort
• Hubungan antara merokok dengan kanker paru. Sejumlah 30 perokok dan 60 non perokok kemudian diikuti selama 1 tahun sehingga ditemukan 9 dari perokok dan dari 1 non perokok tyang terkena kanker paru.
• VD : kanker paru• Subyek penelitian : perokok dan non perokok
Analisis multivariat
• Analisis multivariat terbagi atas 2 : –Regresi logistik : Variabel
dependen berupa variabel kategorik–Regresi linear : variabel
dependen berupa variabel numerik
Asumsi regresi logistik
• Asumsi univariat : VD harus berupa variabel kategorik sedangkan VI dapat berupa variabel numerik atau kategorik.
• Asumsi bivariat : korelasi antara VD dan VI dapat dideteksi dengan uji chi-square atau p < 0,25
Asumsi regresi linear
• Asumsi univariat : VD harus berupa variabel numerik dan VI juga berupa variabel numerik
• Asumsi bivariat : korelasi antara VD dan VI dapat diteksi dengan korelasi pearson. Variabel yang mempunyai nilai p< 0,25 nerupakan kandidat mdel
• Asumsi multivariat : tidak ada