Senin, 19 September 2011

UJI STATISTIK

Dr. Suparyanto, M.Kes

UJI STATISTIK

MACAM STATISTIK
  • Jika datanya interval rasio, distribusi data normal dan jumlah data besar (>30) digunakan statistik parametris
  • Jika datanya nominal/ordinal, atau distribusi data tidak normal (bebas), atau jumlah data kecil (<30) digunakan statistik non parametris 
SYARAT UJI STATISTIK PARAMETRIS
  • Skala data interval atau rasio 
  • Data berdistribusi normal 
  • Pada uji t dan uji F untuk dua sample atau lebih, kedua sample harus dari populasi yang mempunyai varians sama Jumlah data besar (>30)

    CONTOH UJI STATISTIK PARAMETRIS
    1. T test
    2. Z test
    3. Anova test (F test)

    CONTOH UJI STATISTIK NON PARAMETRIS
    1. Wilcoxon Signed-Rank
    2. McNemar Change test
    3. Mann-Whitney U test
    4. Chi Square test
    5. Kolmogorov-Smirnov test
    6. Friedman test
    7. Kendall W test
    8. Cochran’s Q

    STATISTIK PARAMETRIS
    • Data: interval atau rasio
    • Uji: t-test 1 sampel
    • Rumus yang digunakan t atau z
    • Rumus z digunakan jika simpangan baku populasi diketahui → karena umumnya tidak diketahui → sering dipakai rumus z
    • Macam uji: uji dua fihak (two tail test) dan uji satu fihak (one tail test)

    RUMUS t
    • t = (x – μo) / (s/√n)
    • t = nilai t yang dihitung = t hitung
    • x = rata-rata x
    • μo = nilai yang dihipotesiskan
    • s = simpangan baku
    • n = jumlah sampel

    UJI DUA FIHAK (TWO TAIL TEST)
    • Uji dua fihak digunakan jika Ho berbunyi: “… sama dengan …” dan Ha berbunyi: “…tidak sama dengan …”
    • Ho: “Lama kala 2 pada primigravida sama dengan 1 jam”
    • Ha: “Lama kala 2 pada primigravida tidak sama dengan 1 jam”
    • Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≤ t tabel

    UJI SATU FIHAK (ONE TAIL TEST)

    Uji fihak kiri:
    • Ho = “… lebih besar atau sama dengan (≥)…”
    • H1 = “… lebih kecil (<)…” Contoh: Ho = “Daya tahan bidan berdiri lebih besar dan sama dengan 2 jam” H1 = “Daya tahan bidan berdiri lebih kecil dari 2 jam” Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≤ t tabel Uji fihak kanan: Ho = “… lebih kecil atau sama dengan (≤)…” H1 = “… lebih besar (>)…”
    Contoh:
    • Ho = “Pasien Poli KIA dalam sehari lebih kecil dan sama dengan 20 orang”
    • H1 = “Pasien Poli KIA dalam sehari lebih besar 20 orang”
    • Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≥ t tabel

    STATISTIK NON PARAMETRIS
    1. Data: nominal atau ordinal
    2. Uji data nominal: (1) Test Binomial, (2) Chi Kuadrat (χ2)
    3. Uji data ordinal: Run Test

    TEST BINOMIAL
    • Syarat: (1) Populasi terdiri 2 klas (misal: pria dan wanita), (2) Data Nominal, (3) Jumlah sampel kecil (<25) Distribusi data Binomial (terdiri 2 kelas): kelas dengan kategori (x) dan kelas dengan ketegori (N-x) Ketentuan: Bila harga P >α , Ho diterima (P = proporsi kasus (lihat tabel), α = taraf kesalahan ( 1% = 0,01))

    • Contoh: penelitian tentang kecenderungan Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau di Puskesmas. Jumlah sampel 24 Bumil, 14 Bumil memilih di Polindes, 10 Bumil memilih di Puskesmas
    • Ho = peluang Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau Puskesmas adalah sama, yaitu 50%
    • Ho = p1 = p2 = 0,5

    • Sampel (n) = 24
    • Frekuensi kelas terkecil (x) = 10
    • Tabel (n=24, x=10) → koefisien binomial (p) = 0,271
    • Bila taraf kesalahan (α) ditetapkan 1% = 0,01
    • p = 0,271 > 0,01 → Ho diterima
    • Kesimpulan: kemungkinan Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau di Puskesmas adalah sama yaitu 50 %

    CHI KUADRAT (χ2)
    • Syarat: (1) Populasi terdiri dari 2 atau lebih kelas, (2) Data Nominal, (3) Sampelnya besar
    • Ho = “Peluang memilih x atau y adalah sama besar yaitu 50%”
    • Ketentuan: Ho diterima jika χ2 hitung < χ2 tabel (dengan dk dan taraf kesalahan tertentu)
    • dk = kebebasan untuk menentukan frekuensi yang diharapkan, jika peluangnya 2 (x atau y) maka dk =1

    • Penelitian peluang Bumil memilih periksa ANC di Bidan P2B dan Bidan D3. Jumlah sampel 300 Bumil, memilih Bidan P2B 200 orang, memilih Bidan D3 100 orang
    • Ho = “Peluang Bumil memilih periksa ANC di Bidan P2B dan Bidan D3 adalah sama (50%)”
    • Jika dk = 1, α = 5% → χ2 tabel = 3,841, dan χ2 hitung = 33,33
    • Kesimpulan: Ho ditolak

    • Penelitian tentang warna sepatu dipilih Bidan. Jumlah sampel 3000 Bidan, 1000 warna hitam, 900 warna putih, 600 coklat, 500 warna lain
    • Ho =“Peluang Bidan memilih empat warna sepatu adalah sama”
    • Jika dk = 3, α = 5% → χ2 tabel = 7,815, dan χ2 hitung = 226,67
    • Kesimpulan: Ho ditolak

    RUN TEST
    • Untuk mengukur urutan suatu kejadian random atau tidak (pada data ordinal)
    • Caranya dengan memperhatikan jumlah “run”
    • Run adalah kejadian yang berurutan
    • Contoh: @@@ ## @ ### @@ # @@ = 7 run
    • Ho = “Urutan dalam memilih … adalah random”
    • Ketentuan: Ho diterima jika r observasi berada diantara r kecil (tabel) dan r besar (tabel)

    UJI HIPOTESIS DESKRIPTIF


    UJI HIPOTESIS ASOSIASI


    UJI HIPOTESIS KOMPARASI

    Tidak ada komentar:

    Posting Komentar