Dr. Suparyanto, M.Kes
UJI HIPOTESIS DESKRIPTIF
• Pengujian hipotesis deskriptif: proses generasilasi penelitian berdasarkan pada satu sampel
• Jika datanya interval rasio digunakan statistik parametris (distribusi data normal)
• Jika datanya nominal, ordinal digunakan statistik non parametris (distribusi data bebas)
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 (≥)…”
– Ha = “… lebih kecil (<)…”
• Contoh:
– Ho = “Daya tahan bidan berdiri lebih besar dan sama dengan 2 jam”
– Ha = “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 (≤)…”
– Ha = “… lebih besar (>)…”
• Contoh:
– Ho = “Pasien Poli KIA dalam sehari lebih kecil dan sama dengan 20 orang”
– Ha = “Pasien Poli KIA dalam sehari lebih besar 20 orang”
• Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≥ t tabel
STATISTIK NON PARAMETRIS
• Data: nominal atau ordinal
• Uji data nominal:
– Test Binomial
– Chi Kuadrat (χ2)
• Uji data ordinal:
– Run Test
TEST BINOMIAL
• Syarat:
– Populasi terdiri 2 klas (misal: pria dan wanita)
– Data Nominal
– 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) didapat koefisien binomial (p) = 0,271
• Bila taraf kesalahan (α) ditetapkan 1% = 0,01
• p = 0,271 > 0,01 maka Ho diterima
• Kesimpulan: kemungkinan Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau di Puskesmas adalah sama yaitu 50 %
CHI KUADRAT (χ2)
• Syarat:
– Populasi terdiri dari 2 atau lebih kelas
– Data Nominal
– 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% à 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% à 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
SKALA VARIABEL UJI STATISTIK
- NOMINAL TEST BINOMIAL, CHI KUADRAT
- ORDINAL RUN TEST
- INTERVAL RASIO t-TEST, RUMUS Z (SD DIKETAHUI)
UJI HIPOTESIS ASOSIASI
- SKALA VARIABEL UJI STATISTIK
- NOMINAL CHI KUADRAT
- ORDINAL SPERMAN RANK, KENDAL TAU
- INTERVAL-RASIO PEARSON PRODUCT MOMENT, KORELASI GANDA, KORELASI PARSIAL
UJI HIPOTESIS KOMPARASI
REFERENSI:
- Budiarto, 2004, Metodologi Penelitian Kedokteran, Sebuah Pengantar, Jakarta, EGC
- Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 1 (statistik Deskriptif), Jakarta, Bumi Aksara
- Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 2 (statistik Infereansif), Jakarta, Bumi Aksara
- Nasution, 2004, Metode research (penelitian Ilmiah), Jakarta, Bumi Aksara
- Silalahi, 2003, Metodologi Penelitian dan Studi Kasus, Sidoarjo, Citramedia
- Tjokronegoro, 2004, Metologi Penelitian Bidang kedokteran, Jakarta, Balai Penerbit Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.
No comments:
Post a Comment