Analisis Data KategorikalTopik: Data & skala pengukuran Uji hipotesis untuk data kontinu Uji hipotesis untuk data kategorikal Desain penelitian kesehatan Ukuran asosiasi Regresi Logistik

Target: Mahasiswa dapat menerapkan metode analisis data yang sesuai jenis data & desain penelitian kesehatan Mahasiswa mampu mengimplementasi di paket program statistik & menginterpretasi output dari paket program statistik itu

Referensi:Agresti, A. 1990. Categorical Data Analysis. John Wiley & Sons, New York.Fleiss, J.L. 1981. Statistical Methods for Rates & Proportions. John Wiley & Sons, New York.Hosmer, D.W. & Lemeshow, S. 1989. Applied Logistic Regression. John Wiley & Sons, New York.

Sistem Penilaian: Presensi Tugas Kelas & Rumah Ujian Tengah Semester Ujian Akhir Semester

Pengumpulan data:langsung dari responden (wawancara, pengukuran, pengamatan)

tidak langsung dari responden (didapat dari berbagai sumber data, departemen-departemen, lembaga penelitian)Data menurut sifatnya:kualitatif (data tidak berupa angka)kuantitatif (data berupa angka)Pengumpulan Data

Skala pengukuranNominal: pengamatan-pengamata diklasifikasikan ke dalam kategori-kategori, dan diantara kategori tidak ada suatu urutan

Ordinal: pengamatan-pengamatan diklasifikasikan ke dalam kategori-kategori, dan diantara kategori ada suatu urutan

Interval: skala ini disamping dapat membedakan urutan, juga dapat mengetahui jarak diantara dua pengukuran

Rasio: mempunyai sifat skala interval dengan titik nol tetap

ESTIMASIMean=Rata-rata=?Mean= 4 hariPopulasi50

Waktu Sembuh Pasien

Sampel

ESTIMASIProporsi=persentase=?proporsi= 40% Populasi Pasien di RS merokok500200300

tidak merokok Sampel

UJI HIPOTESISPopulasiRata-rata = 3,850H: Rata-rata < 51,2

Waktu Sembuh Pasien Sampel

KESALAHAN TIPE I & II

UJI HIPOTESISObat StandarObat BaruWkt SembuhWkt SembuhObat Baru lebih efektif dibandingkan dengan Obat StandarStatistik Uji ?

UJI HIPOTESISObat StandarObat BaruSembuh atau Tdk SembuhSembuh atau Tdk SembuhObat Baru lebih efektif dibandingkan dengan Obat StandarStatistik Uji ?

UJI HIPOTESISStatistik Uji ?

Desain Penelitian KesehatanCross Sectional Study DesignProspective Study DesignRetrospective Study Design

Cross Sectional Study DesignPada studi ini, subjek diklasifikasi menurut dua variabel yaitu D (disease) dan E (exposure), yang diukur pada saat yang sama. Data hasil pengukuran diringkaskan dalam tabel berikutTotal besar sampel n adalah yang fixed dalam studi ini.

Statistik uji yang digunakan untuk mengetaui adanya hubungan atau asosiasi antara exposure dengan disease adalah:Jika tidak ada hubungan antara exposure dengan disease, maka mengikuti distribusi chi_square dengan derajad bebas 1 dan dengan menggunakan tabel distribusi ini dapat digunakan untuk memperoleh tingkat signifikansi (p_values)

Ukuran asosiasi yang digunakan dalam studi ini adalah: RR (Relative Risk) atau OR (Odds Ratio) yang didefinisikan sebagai

95% CI for RR: (el1, el2)l1 = ln RR 1.96 SE(ln RR)l2 = ln RR + 1.96 SE(ln RR)SE(ln RR) = SQRT(1/a 1/nE + 1/c 1/nNE)

95% CI for OR: (el1, el2)l1 = ln OR 1.96 SE(ln OR)l2 = ln OR + 1.96 SE(ln OR)SE(ln OR) = SQRT(1/a + 1/b + 1/c + 1/d)

Contoh:Dua ratus enam puluh tiga mahasiswa yang makan siang di kantin ditanya apakah mereka sakit perut atau tidak. Jawaban mereka diklasifikasi menurut apakah mereka makan pakai sambal atau tidak. Data hasil pengamatan disajikan dalam tabel berikut.

Sakit PerutTotalYaTidakSambalYa109116225Tidak43438Total113150263