TAKE HOME BIOSTATISTIK

diajukan untuk memenuhi UAS Biostatistik

Oleh :Diah Komalasari1111046

PROGRAM STUDI S1 KEPERAWATANSEKOLAH TINGGI ILMU KESEHATAN RAJAWALIBANDUNG2014

Kode Soal :Dataset_58Biostatistik Gasal TA 2014/2015

Kasus 1 Ingin diketahui perbedaan rata-rata subjek penelitian berdasarkan jenis kelamin.Pertanyaan 1. Apakah terdapat perbedaan rata-rata usia subjek penelitian berdasarkan jenis kelamin ?a. Identifikasi Masalah Statistik Variabel : Usia (dalam tahun) Numerik Jenis Kelamin Kategorik Deskriptif / Analitik : Mencari hubungan antar variabel maka yang digunakan adalah Analitik Bivariat / Multivariat : Jumlah Variabel Bebas = 1 (Jenis Kelamin) maka menggunakan Bivariat Komparatif Kategorik / Komparatif Numerik / Korelatif : Jenis variabel numerik - kategorik maka termasuk komparatif Numerik Berpasangan / tidak berpasangan : Pengukuran tidak berulang maka Tidak berpasangan 2 kelompok / > 2 kelompok : Kategori variabel bebas adalah jenis kelamin (Pria-Wanita) maka 2 kelompok

b. Pemilihan Analisis Statistik Uji Analitik Komparatif Numerik Tidak Berpasangan 2 Kelompok apabila Data berdistribusi normal maka digunakan Uji T Tidak Berpasangan. Apabila data tidak berdistribusi normal maka harus dilakukan transformasi data. Setelah dilakukan transformasi data menjadi berdistribusi normal maka digunakan Uji T Tidak Berpasangan, namun apabila tetap tidak normal maka digunakan Uji Mann-Whitney.

c. Melakukan Analisis Menggunakan SPSS Menguji Distribusi Data Output Statistik DeskriptifGenderCase Processing Summary

GenderCases

ValidMissingTotal

NPercentNPercentNPercent

Usia (tahun)Pria73100.0%0.0%73100.0%

Wanita77100.0%0.0%77100.0%

Descriptives

GenderStatisticStd. Error

Usia (tahun)PriaMean55.261.258

95% Confidence Interval for MeanLower Bound52.75

Upper Bound57.77

5% Trimmed Mean55.39

Median56.00

Variance115.584

Std. Deviation10.751

Minimum30

Maximum78

Range48

Interquartile Range13

Skewness-.184.281

Kurtosis-.272.555

WanitaMean53.771.150

95% Confidence Interval for MeanLower Bound51.47

Upper Bound56.06

5% Trimmed Mean53.74

Median54.00

Variance101.918

Std. Deviation10.095

Minimum33

Maximum75

Range42

Interquartile Range16

Skewness-.074.274

Kurtosis-.722.541

Output Uji Normalitas Data

Tests of Normality

GenderKolmogorov-SmirnovaShapiro-Wilk

StatisticdfSig.StatisticdfSig.

Usia (tahun)Pria.06673.200*.99073.833

Wanita.08877.200*.98277.326

a. Lilliefors Significance Correction

*. This is a lower bound of the true significance.

Ukuran sampel > 50 maka dipilih Uji Kolmogorov-Smirnov :H0 = distribusi data adalah normalHa = distribusi data adalah tidak normal Nilai p kedua kelompok > 0,05 H0 tidak ditolak Distribusi data kedua kelompok adalah normal Memenuhi syarat Uji T Tidak Berpasangan

Output Uji T Tidak Berpasangan

Uji Varians (Uji Levene) :H0 = tidak terdapat perbedaan varians antara kedua kelompok populasiHa = terdapat perbedaan varians antara kedua kelompok populasiPada kotak Levenes test Nilai sig = 0,753. Karena nilai p > 0,05 maka varians data kelompok sama (H0 gagal ditolak), maka pembacaan hasil Uji T pada baris pertama Equal Variances assumed

Uji T Tidak BerpasanganH0 = tidak terdapat perbedaan rerata antara kedua kelompok populasiHa = terdapat perbedaan rerata antara kedua kelompok populasiAngka sig pada baris pertama adalah 0,381 karena p >0,05 maka H0 gagal ditolakTidak terdapat perbedaan rerata antara kedua kelompok populasi. Kesimpulan Tidak terdapat perbedaan rerata usia subjek yang bermakna antara kelompok yang berjenis kelamin wanita dengan berjenis kelamin priaTabel Laporan Hasil Uji T Tidak Berpasangan

nReratas.b.Perbedaan Rerata (IK 95%)P

Jenis Kelamin Pria 7355,210,71,494(4,858-1,870)> 0,001

Wanita 7753,710,0

Kasus 2 Ingin diketahui perubahan hasil terapi antar subjek penelitian yang mendapatkan obat baru dengan penelitian yang mendapatkan obat standar.Pertanyaan 2. Apakah terdapat perbedaan hasil terapi antara subjek penelitian yang mendapatkan obat baru dengan subjek penelitian yang mendapatkan obat standar ?a. Identifikasi Masalah Statistik Variabel : hasil terapi (tetap-sembuh) Kategorik jenis obat (obat baru-obat standar) Kategorik Deskriptif / Analitik : Mencari hubungan antar variabel maka yang digunakan adalah Analitik Bivariat / Multivariat : Jumlah Variabel Bebas = 1 (hasil : sembuh dan tetap) maka menggunakan Bivariat Komparatif Kategorik / Komparatif Numerik / Korelatif : Jenis variabel kategorik-kategorik maka termasuk komparatif Kategorik Berpasangan / tidak berpasangan : Pengukuran tidak berulang maka Tidak berpasangan

b. Pemilihan Analisis Statistik Jenis masalah statistik : analitik komparatif kategorik tidak berpasangan. Analisis statistik prioritas : Uji Chi-Square Analisis statistik alternatif : uji fisher

c. Melakukan Analisis menggunakan SPSSLangkah 1 Uji Chi Square Output tabulasi silangTerapi * Hasil Crosstabulation

HasilTotal

TetapSembuh

TerapiObat baruCount225779

Expected Count20.558.579.0

Obat standarCount175471

Expected Count18.552.571.0

TotalCount39111150

Expected Count39.0111.0150.0

Terdapat kurang dari 20% sel yang memiliki nilai expected kurang dari 5, maka tabel ini memenuhi syarat uji Chi Square.

Output Chi-Square

Chi-Square Tests

ValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Exact Sig. (2-sided)Exact Sig. (1-sided)

Pearson Chi-Square.296a1.586

Continuity Correctionb.1281.720

Likelihood Ratio.2971.586

Fisher's Exact Test.710.361

Linear-by-Linear Association.2941.587

N of Valid Casesb150

a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 18,46.

b. Computed only for a 2x2 table

Uji Chi-SquareH0 : tidak terdapat hubungan antara kedua variabelHa : terdapat hubungan antara kedua variabel

Nilai p = > 0,05 H0 gagal ditolak Tidak terdapat hubungan antara kedua variabel

Kesimpulan Tidak terdapat hubungan yang bermakna antara hasil terapi dengan jenis obat baru dan standar.

Kepustakaan

Dahlan, M. (2012). Statistik Untuk Kedokteran dan Kesehatan. Jakarta: Salemba Medika.