METODE PENGUMPULAN, PENGOLAHAN &ANALISA DATAOleh :Atik Sri Wulandari

Posisi Statistik dalam kegiatan penelitian

TEORIHIPOTESAOBSERVASIGENERALISASISTATISTIK

VARIABEL/PEUBAHDiskret : hasil perhitungan- jumlah anak dalam keluarga- jumlah puskesmas, dllKontinu : hasil pengukuran- umur- berat badan

- STATISTIK : Ukuran karakteristik sampel ( x, s r )

PARAMETER : Ukuran karakteristik populasi

DATA/ DATUM Keterangan yang dapt memberikan gambaran tentang suatu keadaan populasi. Hasil pengamatan suatu populasi :- Status- Informasi- Keterangan

Syarat Data :ObyektifRepresentatifUp to date (kecuali utk penelitian historis / retrospektif)

Menurut Sumber, data dikelompokkan :1. Data primer : Data/ yang dikumpulkan sendiri oleh peneliti ( data langsung dari responden )2. Data Sekunder : a. Internal : data yang berasal dari lingkungan sendiri ( medical record ) b. Eksternal : Data yang diperoleh antar lintas sektor ( biro pusat statistik )

Karakteristik dataAkurasi : data yang dikumpulkan setidak-tidaknya harus mendekati sebenarnya. (dinilai sebagai veliditas)- Presisi : pengukuran meskipun dilakukan berulang-ulang oleh siapapun hasilnya tetap sama.(dinilai sebagai reliabilitas)- Validitas eksternal : Karakteristik data sampel harus sama dengan karakteristik data populasi. Seberapa jauh bisa digeneralisasi termasuk ke populasi lain- Validitas Internal :

Validitias Internal : Meliputi kemampuan dan keahlian dari orang yang melakukan tugas, sensitivitas alat diagnostik atau laboratorium. contoh : pemeriksaan Hb dg Haemometer sahli oleh perawat, Validitas internalnya beda dengan pemeriksaan Hb dg Spektrometer oleh analis.

Metode Pengumpulan Data :Komunikasi (kuesioner dan wawancara)Bersifat self report ( introspeksi terhadap diri sendiri)Kuesioner : - kuesioner pilihan - Kuesioner isianWawancara : - wawancara bebas - wawancara terpimpinb. Observasi (pengamatan)

Pengamatan Dengan pengamatan data dapat dicatat dengan segera dlm hal ini tidak tergantung dari ingatan seseorang / data lampau.

Syarat-syarat pengamatan :Mengetahui apa yang diamatiPerilaku dibuat dalam kategori-kategoriUnit yang digunakan dalam mengukur kategori harus jelasHarus punya derajat terapan atau generalisasiBesar sampel harus ditentukanPengamatan harus reliabel dan valid

CARA PEMILIHAN UJI STATISTIK :TujuanJenis skala dataAsumsi dasarJumlah sampelJumlah variabelStatistikANALITIKDESKRIPTIF

TAHAPAN ANALISA DATA

TAHAPLINGKUPCONTOHTUJUANPertamaDeskriptif (distribusi variabel)Mean, median,modus, simpangan baku, Int kepercayaan, distribusi frekuensi, (grafik/diagram)Editing akhir karakteristik, Dasar pemilihan analisis statistik.(membersihkanData)KeduaAnalitik / Inferensial (asosiasi antar variabel)Tabel silang, komparasi,korelasi, regresiEstimasiUji Hipotesis, Kuat asosiasi

DESKRIPTIFSajian data dapat dilaporkan dalam bentuk :1. Tulisan2. Tabel : tabel frekuensi3. Gambar/grafik : Histogram, diagram garis, diagram batang, diagram lingkar, diagram tebar, pictogram, box whisker plot, dot plot

PENGOLAHAN DATA DESKRIPTIFDistribusi Frekuensi Data Kuantitatif - Terlebih dulu cari harga max dan min. Selisihnya disebut Range = R - Tentukan jumlah kelas dan interval kelas Rumus Sturgess : M =1 + 3.3logN M= jumlah kelas, N=jumlah data (observasi)Distribusi Frekuensi Data Kualitatif - Buat frekuensi dan prosentasenyaInterval = R : M

Jumlah kelas :K = 1 + 3,322 log 48K = 6,58K = 7

Lebar kelas intervali = ( 74,2 - 72,3 ) / 7i = 0,3

Contoh : Tinggi Badan anak kelas VI SD

72.373.473.573.073.773.972.473.073.474.573.772.972.573.173.673.473.773.972.673.173.473.673.773.972.772.872.872.972.973.273.273.373.473.573.573.673.673.773.773.873.873.874.074.074.074.174.274.2

NILAI TENGAH (Central Tendency) A. UNGROUpED DATA (TDK TERKELOMPOK)1. NILAI RATA-RATA HITUNG (MEAN) contoh :

2. MEDIAN (Md) Nilai yang membagi distr 2 sama besar - n ganjil : median pada urutan ke (n+1) / 2 contoh diatas : (9+1) / 2 = 5 Md = 61 - n genap : median pada urutan diantara ke n / 2 dan (n/2) + 1 mis = 59 60 60 60 60 61 62 66 75 76 Md = (60+61) / 2 = 60,5 kg

3. MODUS (Mo) Nilai yang sering muncul Mis contoh diatas Mo= 60

Peserta123456789BB (KG)596060606162667576

B. GROUPed DATA (TERKELOMPOK)Nilai rata-rata hitung (MEAN) rata-rata dari distribusi frekuensi asumsi : setiap pengamatan dalam kelas mempunyai nilai yang sama dengan nilai titik tengah klas.

BB (Kg)fttk tengah klas (m)fm35-

MEDIAN ( grouped data)

Ket : Md = median Lmd = batas bawah klas median n = besar sampel cf = frek kump sampai klas median f.Md = frek klas median i = besar interval

Modus grouped dataAsumsi: modus pada kelas yang mempunyai trek terbanyak ( langsung dibawah puncak poligon frek )

Keterangan : Mo = modus Lmo = batas bawah kelas modus d1 = beda antara frekuensi klas modus dgn frek kelas sblum kelas modus d2 = beda antara frekunsi kelas modus dgn frek kelas sesudah kelas modus i = besar interval

Nilai VariasiVarian : parameter ukuran penyebaran data, variabilitas nilai terhadap meanV (S) = (x-) n-1Standar Deviasi : simpangan baku, akar varianS = v = SKoefisien Varian : rasio SD terhadap mean dalam persen.S x 100%

HistogramUntuk Data Kontinyu

Diagram Garis (Line Diagram)Untuk data diskrit

Diagram Batang (Bar)Data diskrit atau skala nominal atau skala ordinal

Diagram Lingkar (Pie Diagram)Data diskrit atau kategori. Menggambarkan %

ANALITIKEx:Ho = tekanan darah penduduk desa sama dengan penduduk kotaH1 = tekanan darah penduduk desa sama berbeda penduduk kotaP Value : - Probabilitas untuk memperoleh hasil apabila Ho adalah benar. - semakin kecil P-value, semakin besar penolakan terhadap Ho - Umumnya signifikan apabila P-value

Tujuan Penelitian:Komparasi (perbandingan)Apakah ada perbedaan...Korelasi (hubungan)Apakah ada hubungan...

Ctt: magnitude (berapa besar-> deskriptif. causal (apakah penyebab-> analitik)

Data dpt dikelompokkan menurut sifatnya : Data kualitatif : karakteristiknya bersifat kualitatif ( Skala nominal )Data semikuantitif : punya peringkat ( skala ordinal )Data kuantitatif : data yang mempunyai nilai yang dapat ditentukan besarnya ( interval & ratio ) - diskret - kontinyu

SKALA PENGUKURAN

SKALASifatRatioIntervalOrdinalNominalKelipatan+---Selisih++--Jenjang+++-Bedakan++++ContohTiter atbSh udrpdidiknagama

Asumsi Dasar Asumsi dasar disini hanya diperuntukan untuk skala data kuantitatif ( ratio dan interval )

Apabila data berupa kuantitatif distribusi Normal maka uji memakai Uji Parametrik, Sedangkan data Kuantitatif dengan distribusi tidak normal maka uji akan turun,yaitu menggunakan uji Non Parametrik.

Jumlah sampel Jumlah sampel / jumlah perlakuan-kontrol / jumlah kelompok akan menentukan uji yang akan dipakai

Ctt: jumlah sampel = jumlah kelompok Besar sampel = jumlah individu / responden

Jumlah Variabel Jumlah varibel akan sangat berkaitan erat dengan jenis uji yang akan dipakai.

Misalkan ada satu variabel tergantung / akibat yang dipengaruhi oleh 5 variabel bebas / penyebab secara bersamaan maka uji yang dipakai akan berbeda halnya bila satau persatu variabel bebas tersebut dikaitkan dengan variabel tergantungnya

Pemilihan teknik analisa data

Tujuan ujiJumlah sampel/pasanganSampel bebas / berpasanganJenis variabelKuantitatif (rasio-interval) Populasi berdistribusi normalSemiKuantitatif (ordinal) Kuantitatif distribusi populasi tak normalKualitatif (nominal) / KatogotikKomparasi2BebasUji t 2 sampel bebas Uji Mann-WhitneyUji jumlah peringkat WilcoxonUji Khi-kuadrat

-Uji eksak FisherBerpasanganUji t 2 sampel berpasanganUji peringkat bertanda WilcUji Mc Nemar>2BebasAnova 1 arahKruskall-WallisUji khi-kuadratBerpasanganAnova untuk subyek yang samaUji FriedmanUji Cohrans KorelasiKorelasi Pearson (r)RegresiKorelasi Spearmen (rs)Korelasi KappaKoefisien kontingensi(c)Koefisien PhiKoefisien Kappa