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