BESAR SAMPEL
description
Transcript of BESAR SAMPEL
BESAR SAMPEL
OlehNugroho Susanto
Pendahuluan Hipotesis dan desai penelitian dapat
memberikan arah untuk menentukan perhitungan besar sampel yang tepat
Hipotesis satu sampel dan dua sampel Desain yang biasa digunakan adalah cross
sectional, case control, kohort dan exsperimen
Banyak rumus perhitungan besar sampel
Lanjutan Sampel yang biasa dikenal sampel
independen dan sampel dependent. Uji statistik yang tepat sesuai dengan data. Sampel Independent maksudnya tidak ada
kaitanya antara pengamatan pada satu variabel dengan pengamatan pada variabel lainnya
sampel dependent memberi maksud ada kaitan antara pengamatan pada satu variabel dengan pengamatan pada variabel lainnya
Besar sampel untuk hipotesis satu sampel pada populasi
pada penelitian survei desai cross sectional Terkait dengan presisi Contoh hipotesis : Prilaku baik
pemberian makanan bayi lebih banyak banyak terjadi pada keluarga inti.
Besar sampel untuk satu sampel populasi presisi
Rumus
n = Besar sampel Z1-α/2 = 1,96 pada α 0,05 P = Proporsi prevalensi kejadian
(0,3) d = Presisi ditetapkan (0,1)
2
2/12
d
PQZn
Contoh kasus Suatu penelitian dilakukan di
Kabupaten Bantul untuk mengetahui perilaku ibu dalam memberikan makanan kepada bayi. Jika penelitian yang dilakukan menginginkan ketepatan 10%, tingkat kemaknaan 95% dan diketahui prevalensi pemberian makanan bayi baik 30%. Berapa sampel yang harus diambil pada kasus diatas?
Besar sampel untuk satu sampel populasi proporsi
Rumus
Po= proposi awal Pa=proporsi yang diinginkan α= level of signifikan β= power N= besar sampel
2
0
2
1001 11
PP
PaPaZppzn
a
Contoh (sebuah diskusi)
Suatu penelitian survei terdahulu diketahui jika angka prevalensi ketrampilan rendah pada perawat di RSU PKU Muhammadiyah 20%. Berapa jumlah perawat yang harus diteliti dalam survei jika diinginkan 90% kemungkinan dapat mendeteksi bahwa angka prevalensi ketrampilan rendah pada perawat 15%.
Pertanyaan
Apa hipotesis yang tepat untuk kasus diatas?
Desain penelitian apa yang tepat untuk kasus diatas?
Berapa sampel yang harus terambil?
Besar sampel untuk hipotesis dua proporsi populasi/ relative risk Biasa digunakan pada desain kohort dan dapat juga
digunakan pada desain cross sectional. Rumus
P1 = Proporsi perbedaan gangguan pertumbuhan pada kelompok BBLR
P2 = Proporsi perbedaan gangguan pertumbuhan pada kelompok BBLN
α = 0.05 Zα = 1.96 ß = 0.20
221
22121111122/1
PP
PPPPZPPZn
Besar sampel untuk hipotesis odd rasio
Besar sampel untuk hipotesis odd rasio lebih menekankan pada proporsi kelompok kasus atau kontrol.
Rumus
2
21
2
22111221
**
*1**1**1*22/
PP
PPPPZPPZn
*)1(*)(
*)(1
22
2
PPOR
PORP
Lanjutan N : Besar sampel pada masing masing
kelompok P1 : Proporsi bayi dengan penyapihan
dini pada kejadian tidak ISPA. P2 : Proporsi bayi yang tidak
penyapihan dini pada kejadian tidak ISPA. Z1- : Level of significance, Z1- : Power of the test (80 %) OR : odd rasio
Contoh sebuah diskusi Suatu penelitian dilakukan untuk
mengetahui kaitannya penyapihan dengan kejadian ISPA. Jika diperoleh data sbb:
Z1- : Level of significance, 0,05 = 1.96 Z1- : Power of the test (80 %) = 0.84 OR : 3.2 (Penelitian Cesar et al, 1999) P2 : 0.235 (berdasarkan penelitian Cesar,
1999) Berapa sampel yang harus terambil?
Besar sample untuk penelitian dua populasi mean
Besar sampel untuk rata-rata satu populasi
Besar sample untuk rata-rata dua populasi.
2
10
211
2
ZZn
2
21
211
22
ZZn
Keterangan
N = besar sampel S = standar deviasi Z = level of signifikan Z = power μ1 = rata-rata kelompok perlakuan μ 2 = rata-rata kelompok kontrol
Contoh Penelitian akan dilakukan di rumah sakit A.
jika diketahui sebagai berikut: N = besar sampel S = standar deviasi (1.70 berdasarkan
penelitian Sharavage, 2006) Z = 0,05 Z = 0,20 μ1 = rata-rata kelompok perlakuan = 2.94 μ 2 = rata-rata kelompok kontrol = 5.72 Berapa sampel yang harus diambil?
Sistematika pemilihan uji statistic
Menekankan pada jenis hipotesis Menekankan pada skala data
PENGUNAAN STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK
Bentuk Hipotesis Komparatif 2 sampel Komparatif > 2 sampel
Data Deskriptif (1 varabel)
relate independent related independent Asosiatif
Nominal - Binomial - Chi
square 1 sampel
Mc Nemar
- Fisher exact - Probability - X2 two sampel
- X2 k sample
- Choncran
- X2 k sample
Contgensi
Ordinal Run test - Sing test - Wiloxon
matche paired
- Man witney U test
- Median test - Kolmogorof
Smirnov - Wald Wold
Witz
Friedman two way anova
- Median Extension
- Kruskal Wallis One way Anava
- Spearman rank
-Kendal tau
Interval Rasio
t-test T test of related
T test Independent
- One way anova
- Two way anava
- One way
anova - Two way
anava
- Pearson Product moment
- multiple correlation
- regresi
Latihan (sebuah studi) Tujuan penelitian:hubungan antara
kepatuhan ibu dalam mengkonsumsi obat malaria terhadap kejadian bayi berat lahir rendah.
Hipotesis: Peluang ibu yang tidak patuh dalam mengkonsumsi obat malaria lebih tinggi pada kelompok BBLR di banding dengan yang tidak BBLR.
Desain: case control