Post on 14-Apr-2015
Uji OR dan Regresi Logistik Sederhana
Pada kesempatan ini, kita akan mencoba melakukan analisa data pada penelitian case
control study dimana analisis univariat menggunakan nilai odds ratio dan analisis
multivariat menggunakan Regresi Logistik Sederhana. Untuk file latihannya, silahkan di
download dulu file latihannya pada link yang saya sediakan supaya ada keseragaman.
Moon maaf, file latihannya tidak dapat saya muat dalam postingan antarmuka karena
terlalu besar datanya dimana jumlah sampel yang digunakan adalah 129 sampel
berdasarkan hasil perhitungan besar sampel pada penelitian case control study dengan
perbandingan kasus dan kontrol adalah 1 : 2 yaitu 1 sampel pada kasus dan 2 sampel pada
kontrol. Ok, kita lanjut langkah-langkah analisis datanya menggunakan program IBM
SPSS v20. Yang belum punya silahkan download terlebih dahulu.
Data yang saya buat berdasarkan hasil temuan lapangan dan bukan rekayasa karena
merupakan data pada penelitian tentang analisis faktor yang berisiko terhadap kematian
neonatal.
Download file latihan OR dan Regresi Logistik Sederhana
Download IBM SPSS v20
Sudah download file latihannya kan. Berikut adalah langkah2 analisis datanya
menggunakan SPSS
Langkah 1 ; Entri Data 1. Open aplikasi progam SPSS
2. Pertama-tama kita akan membuat susunan variabel pada jendela variabel view di SPSS
tampilan awal jendela data view (masih kosong)
Susunan variabelnya adalah sama tampilannya pada file yang telah didownload dan
dibuka di excel. Namun sebelumnya adalah kita harus mendeskripsikan variabel tersebut
pada aplikasi SPSS. Berikut adalah penjelasan dari tiap variabelnya.
Variabel pertama : Nama : Sts
Type : Numeric
Width : default
Decimals : 0 (Nol)
Label : Status Kematian Neonatal
Values : 1 = Mati, 2 = Hidup atau 1 = Kasus, 2 = Kontrol
Missing ; none
Columns ; default
Align ; default
Measure ; ordinal
Role ; default
Variabel kedua : Nama : Asfi
Type : Numeric
Width : default
Decimals ; 0 (Nol)
Label : Asfiksia neonatorum
Values ; 1 = APGAR < 7, 2 = APGAR 7 ke atas
Missing ; none
Columns ; default
Align ; default
Measure ; ordinal
Role ; default
Variabel ketiga : Nama : BL
Type : numeric
Width ; default
Decimals ; 0
Label : Berat Lahir
Values ; 1 = BBLR, 2 = Normal
Missing ; none
Columns ; default
Align ; default
Measure ; ordinal
Role ; default
Variabel keempat : Nama ; Umr
Type ; numeric
Width ;default
Decimals ; 0
Label ; Umur ibu
Values; 1 = <20 dan >35 th, 2 = 20 - 35 th
Missing ; none
Columns ; default
Align ; default
Measure ; ordinal
Role ; default
Variabel kelima : Nama : Par
Type : numeric
Width ; default
Decimals ; 0
Label : Paritas
Values ; 1 = >2x, 2 = Max 2x
Missing ; none
Columns ; default
Align ; default
Measure ; ordinal
Role ; default
Variabel keenam : Nama ; ANC
Type ; numeric
Width ; default
Decimals ; 0
Label ; Pelayanan Antenatal
Values ; 1 = Tdk teratur, 2 = Teratur
Missing ; none
Columns ; default
Align ; default
Measure ; scale
Role ; default
Tampilan data variabelnya di SPSS adalah sebagai berikut.
tampilan variabel pada jendela variabel view
3. Masuk ke jendela Data View sehingga pada tabel menu bagian kolom terlihat nama-
nama variabel yang telah dibuat, seperti berikut
tampilan varibel pada jendela Variabel view
4. Buka file latihan yang telah di download menggunakan excel atau program sejenisnya
tampilan dan blok data di excel
5. Masukkan data yang telah di download dengan cara meng copy kolom datanya tidak
termasuk nama variabel dan kolom nomor di excel. Jadi di blok datanya kemudian paste
ke dalam jendela data view sesuai urutannya dimulai dari kolom Sts baris 1. Hasilnya
seperti ini
tampilan data yg telah di entri pada jendela Variabel view
Simpan file dengan nama Master Data.sav
Langkah 2 ; Analisis Bivariat uji OR 6. Setelah data dimasukkan, pilih menu bar Analyze -> Descriptive Statistics ->
Crosstabs.., sehingga muncul jendela Crosstabs
7. Masukkan variabel Status Kematian Neonatal pada kolom menu Columns(s) dan
variabel sisanya di kolom menu Row(s)
8. Pilih menu Statistics.. untuk memilih jenis analisis statistiknya sehingga muncul menu
crosstabs;statistics 9. Beri centang menu Risk lalu Continue
10. Kembali pada menu Crosstabs, lalu pilih Cells.. untuk memilih tampilan sel pada
tabel hasil analisis
11. Beri centang Observed, Expexted pada menu Counts; Row, Column, Total pada
menu Percentages. Lalu Continue
12. Kembali ke menu Crosstabs, pilih OK
Berikut adalah hasil analisis datanya untuk uji bivariat dengan Odds Ratio (OR)
Crosstabs
Asfiksia Neonatorum * Status Kematian Neonatal
Crosstab
Status Kematian Neonatal Total
Mati Hidup
Asfiksia Neonatorum
APGAR <7
Count 38 4 42
Expected Count 14,0 28,0 42,0
% within Asfiksia Neonatorum 90,5% 9,5% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 88,4% 4,7% 32,6%
% of Total 29,5% 3,1% 32,6%
APGAR 7 Lebih
Count 5 82 87
Expected Count 29,0 58,0 87,0
% within Asfiksia Neonatorum 5,7% 94,3% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 11,6% 95,3% 67,4%
% of Total 3,9% 63,6% 67,4%
Total
Count 43 86 129
Expected Count 43,0 86,0 129,0
% within Asfiksia Neonatorum 33,3% 66,7% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 100,0% 100,0% 100,0%
% of Total 33,3% 66,7% 100,0%
Risk Estimate
Value 95% Confidence Interval
Lower Upper
Odds Ratio for Asfiksia Neonatorum (APGAR <7 / APGAR 7 Lebih)
155,800 39,594 613,059
For cohort Status Kematian Neonatal = Mati
15,743 6,684 37,077
For cohort Status Kematian Neonatal = Hidup
,101 ,040 ,257
N of Valid Cases 129
Berat Lahir * Status Kematian Neonatal
Crosstab
Status Kematian Neonatal Total
Mati Hidup
Berat Lahir
BBLR
Count 25 6 31
Expected Count 10,3 20,7 31,0
% within Berat Lahir 80,6% 19,4% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 58,1% 7,0% 24,0%
% of Total 19,4% 4,7% 24,0%
Normal
Count 18 80 98
Expected Count 32,7 65,3 98,0
% within Berat Lahir 18,4% 81,6% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 41,9% 93,0% 76,0%
% of Total 14,0% 62,0% 76,0%
Total
Count 43 86 129
Expected Count 43,0 86,0 129,0
% within Berat Lahir 33,3% 66,7% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 100,0% 100,0% 100,0%
% of Total 33,3% 66,7% 100,0%
Risk Estimate
Value 95% Confidence Interval
Lower Upper
Odds Ratio for Berat Lahir (BBLR / Normal)
18,519 6,629 51,731
For cohort Status Kematian Neonatal = Mati
4,391 2,795 6,897
For cohort Status Kematian Neonatal = Hidup
,237 ,115 ,489
N of Valid Cases 129
Umur Ibu * Status Kematian Neonatal
Crosstab
Status Kematian Neonatal Total
Mati Hidup
Umur Ibu
<20 dan >35 Th
Count 15 17 32
Expected Count 10,7 21,3 32,0
% within Umur Ibu 46,9% 53,1% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 34,9% 19,8% 24,8%
% of Total 11,6% 13,2% 24,8%
20-35 Th
Count 28 69 97
Expected Count 32,3 64,7 97,0
% within Umur Ibu 28,9% 71,1% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 65,1% 80,2% 75,2%
% of Total 21,7% 53,5% 75,2%
Total
Count 43 86 129
Expected Count 43,0 86,0 129,0
% within Umur Ibu 33,3% 66,7% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 100,0% 100,0% 100,0%
% of Total 33,3% 66,7% 100,0%
Risk Estimate
Value 95% Confidence Interval
Lower Upper
Odds Ratio for Umur Ibu (<20 dan >35 Th / 20-35 Th)
2,174 ,956 4,945
For cohort Status Kematian Neonatal = Mati
1,624 1,001 2,633
For cohort Status Kematian Neonatal = Hidup
,747 ,527 1,059
N of Valid Cases 129
Paritas * Status Kematian Neonatal
Crosstab
Status Kematian Neonatal Total
Mati Hidup
Paritas
>2x
Count 15 31 46
Expected Count 15,3 30,7 46,0
% within Paritas 32,6% 67,4% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 34,9% 36,0% 35,7%
% of Total 11,6% 24,0% 35,7%
1-2x
Count 28 55 83
Expected Count 27,7 55,3 83,0
% within Paritas 33,7% 66,3% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 65,1% 64,0% 64,3%
% of Total 21,7% 42,6% 64,3%
Total
Count 43 86 129
Expected Count 43,0 86,0 129,0
% within Paritas 33,3% 66,7% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 100,0% 100,0% 100,0%
% of Total 33,3% 66,7% 100,0%
Risk Estimate
Value 95% Confidence Interval
Lower Upper
Odds Ratio for Paritas (>2x / 1-2x)
,950 ,442 2,045
For cohort Status Kematian Neonatal = Mati
,967 ,579 1,615
For cohort Status Kematian Neonatal = Hidup
1,017 ,790 1,310
N of Valid Cases 129
Pelayanan Antenatal * Status Kematian Neonatal
Crosstab
Status Kematian Neonatal Total
Mati Hidup
Pelayanan Antenatal
Tdk teratur
Count 38 39 77
Expected Count 25,7 51,3 77,0
% within Pelayanan Antenatal 49,4% 50,6% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 88,4% 45,3% 59,7%
% of Total 29,5% 30,2% 59,7%
Teratur
Count 5 47 52
Expected Count 17,3 34,7 52,0
% within Pelayanan Antenatal 9,6% 90,4% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 11,6% 54,7% 40,3%
% of Total 3,9% 36,4% 40,3%
Total
Count 43 86 129
Expected Count 43,0 86,0 129,0
% within Pelayanan Antenatal 33,3% 66,7% 100,0%
% within Status Kematian Neonatal 100,0% 100,0% 100,0%
% of Total 33,3% 66,7% 100,0%
Risk Estimate
Value 95% Confidence Interval
Lower Upper
Odds Ratio for Pelayanan Antenatal (Tdk teratur / Teratur)
9,159 3,288 25,514
For cohort Status Kematian Neonatal = Mati
5,132 2,164 12,171
For cohort Status Kematian Neonatal = Hidup
,560 ,442 ,711
N of Valid Cases 129
Langkah 3 ; Analisis multivariat dengan Regresi Logistic Sederhana
13. Kembali ke file Master Data.sav, pilih Analyze -> Regressions -> Binary Logistic
sehingga muncul menu Logistic Regession
14. Pilih variabel Status Kematian Neonatal dan masukkan ke kolom Dependent:
sedangkan variabel lainnya di kolom Covariates: seperti pada tampilan berikut
15. Methode yang digunakan adalah Enter diartikan kita akan melihat pengaruh dari
masing-masing terhadap var dependen kemudian menganalisis secara bersamaan.
16. Masih di menu Logistic Regression, pilih menu Option untuk menentukan jenis
analisis multivariatnya sehingga muncul menu Logistic Regression:option
17. Beri centang Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit, Correlations of estimates,
Iteration history, CI for exp(B) 95%, dan Include constant in model, lalu Continue
18. Kembali ke menu Logistic Regression, pilih OK
Hasil olah Regres Logistik Sederhana adalah sebagai berikut
Logistic Regression
Case Processing Summary
Unweighted Casesa N Percent
Selected Cases
Included in Analysis 129 100,0
Missing Cases 0 ,0
Total 129 100,0 Unselected Cases 0 ,0 Total 129 100,0
a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.
Dependent Variable Encoding
Original Value Internal Value
Mati 0 Hidup 1
Block 0: Beginning Block
Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log likelihood Coefficients
Constant
Step 0
1 164,241 ,667
2 164,221 ,693
3 164,221 ,693
a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 164,221 c. Estimation terminated at iteration number 3 because parameter estimates changed by less than ,001.
Classification Table
a,b
Observed Predicted
Status Kematian Neonatal Percentage Correct Mati Hidup
Step 0 Status Kematian Neonatal
Mati 0 43 ,0
Hidup 0 86 100,0
Overall Percentage 66,7
a. Constant is included in the model. b. The cut value is ,500
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 0 Constant ,693 ,187 13,773 1 ,000 2,000
Variables not in the Equation
Score df Sig.
Step 0 Variables
Asfi 91,507 1 ,000
BL 41,103 1 ,000
UMR 3,512 1 ,061
Par ,017 1 ,897
ANC 22,053 1 ,000
Overall Statistics 94,163 5 ,000
Block 1: Method = Enter
Iteration Historya,b,c,d
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients
Constant Asfi BL UMR Par ANC
Step 1
1 69,794 -5,656 3,001 ,666 -,120 ,035 ,198
2 58,885 -8,320 3,971 1,346 -,304 ,079 ,488
3 57,138 -9,793 4,425 1,791 -,510 ,104 ,798
4 57,022 -10,222 4,571 1,919 -,604 ,103 ,935
5 57,021 -10,257 4,585 1,929 -,614 ,102 ,950
6 57,021 -10,258 4,585 1,929 -,614 ,102 ,950
a. Method: Enter b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 164,221 d. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than ,001.
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1
Step 107,199 5 ,000
Block 107,199 5 ,000
Model 107,199 5 ,000
Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 57,021a ,564 ,784
a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than ,001.
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 6,854 7 ,444
Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
Status Kematian Neonatal = Mati Status Kematian Neonatal = Hidup Total
Observed Expected Observed Expected
Step 1
1 15 14,688 0 ,312 15
2 11 11,181 1 ,819 12
3 11 11,412 3 2,588 14
4 3 2,490 5 5,510 8
5 1 ,904 12 12,096 13
6 1 1,075 16 15,925 17
7 0 ,444 14 13,556 14
8 0 ,661 26 25,339 26
9 1 ,145 9 9,855 10
Classification Table
a
Observed Predicted
Status Kematian Neonatal Percentage Correct Mati Hidup
Step 1 Status Kematian Neonatal
Mati 38 5 88,4
Hidup 4 82 95,3
Overall Percentage 93,0
a. The cut value is ,500
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B)
Lower Upper
Step 1a
Asfi 4,585 ,892 26,403 1 ,000 97,988 17,048 563,215
BL 1,929 ,831 5,389 1 ,020 6,882 1,350 35,073
UMR -,614 ,950 ,418 1 ,518 ,541 ,084 3,484
Par ,102 ,782 ,017 1 ,896 1,107 ,239 5,128
ANC ,950 ,891 1,138 1 ,286 2,586 ,451 14,813
Constant -10,258 2,666 14,806 1 ,000 ,000 a. Variable(s) entered on step 1: Asfi, BL, UMR, Par, ANC.
Correlation Matrix
Constant Asfi BL UMR Par ANC
Step 1
Constant 1,000 -,201 -,619 -,368 -,453 -,234
Asfi -,201 1,000 -,004 -,519 ,174 -,213
BL -,619 -,004 1,000 ,103 -,026 ,069
UMR -,368 -,519 ,103 1,000 -,042 -,014
Par -,453 ,174 -,026 -,042 1,000 -,201
ANC -,234 -,213 ,069 -,014 -,201 1,000
Sebelum download, harap tinggalkan email konfirmasi atau like di facebook atau
follow my tweet Semoga bermanfaat dan ikuti kami selalu di lentera pena.