Pop and sample
-
Upload
fikri-asyura -
Category
Health & Medicine
-
view
295 -
download
0
Transcript of Pop and sample
POPULASI &
SAMPELdr. Hafni Bachtiar, MPH
Bagian Ilmu Kesehatan MasyarakatFakultas Kedokteran Universitas Andalas
Padang
POPULASI: Seluruh unit analisis Seluruh unit analisis yang cirinya akan didugayang cirinya akan diduga
Sampel: Bagian dari populasiSampel: Bagian dari populasi yang cirinya ditelitiyang cirinya diteliti
* Meliputi seluruh unit sampel * Tidak dihitung dua kali * Batasan jelas * Up to date * Dapat dilacak
Mengapa Sampling ?• Terlalu banyak
– tidak cukup waktu– tidak cukup dana– tidak cukup tenaga
• Tidak mungkin– sisi waktu dan ruang
• Tidak perlu semua– teori sampling
• standard error• distribusi statistik
Sampel ideal
• Menggambarkan populasi dan dapat dipercaya
• Dapat menentukan presisi• Mudah dilaksanakan• Memberikan informasi sebanyak
mungkin dengan biaya rendah
LangkahLangkahpengambilanpengambilan
sampel sampel
1. Menetapkan populasi1. Menetapkan populasi* unit analisis* unit analisis* kerangka sampel* kerangka sampel* karakteristik unit analisis* karakteristik unit analisis
2. Menentukan besar sampel2. Menentukan besar sampel3. Memilih cara pengambilan sampel3. Memilih cara pengambilan sampel
Kerangka sampel: Kerangka sampel: No. urut, nama dan alamatNo. urut, nama dan alamat
Non Random Random
Purposive (pertimbangan) Quota (berjatah) Accidental (seadanya)
Simple random (acak sederhana) Systematic random (acak sistematik) Stratified random (acak stratifikasi) Multistage random (acak bertingkat) Cluster random (acak gugus)
Simple Random Sampling
• Digunakan pada keadaan:– Hanya diketahui nama dan identitas populasi– Tidak ditemukan cara lain yang lebih efisien
• Persyaratan– Harus tersedia kerangka sampel
• Terdiri dari No. urut, Nama dan Alamat– Populasi harus homogen/hampir homogen– Tidak terlalu tersebar secara geografis
Simple Random Sampling
• Tetapkan populasi• Buat kerangka sampel (sample frame)• Hitung besar sampel• Pilih sampel dengan cara:
Undian Tabel acak Komputer
Tabel Acak (random table)
2 6 3 3 8 6 0 5 2 0 6 4 9 6 7 5 0 2 8 6
6 8 2 5 6 4 6 9 2 7 3 5 5 0 8 2 7 2 2 2
4 9 1 2 0 0 6 2 3 7 2 9 7 8 5 8 5 1 5 3
4 2 1 8 dst.
Systematic Random Sampling
• Digunakan untuk populasi yang besar• Populasi homogen/hampir homogen
• Cara Tetapkan populasi Buat kerangka sampel Hitung besar sampel Hitung interval (k): N/n Acak sampel pertama dari jumlah k, misalnya s Tetapkan sampel berikutnya = s+k, s+2k dst.
Stratified Random Sampling
Untuk populasi yang heterogenPersyaratan
Harus ada kriteria yang jelas untuk dasar strata Harus ada data pendahuluan mengenai kriteria
untuk stratifikasi Harus diketahui jumlah yang tepat jumlah
elementer pada setiap strata Stratifikasi dilakukan secara subjektif (judgement) oleh peneliti
dan objektif dari keterangan statistik
Stratified Random Sampling
Cara Tentukan populasi Lakukan stratifikasi Hitung jumlah sampel Ambil sampel secara acak pada setiap strata
(sederhana atau proporsional) Keuntungan
Semua ciri populasi yang heterogen dapat terwakili
Dapat membuat perbandingan dan mencari hubungan antar strata
Multistage Random Sampling
• Dilakukan pada populasi yang amat besar dan homogen
• Cara Tentukan populasi Tetapkan tingkatan Hitung besar sampel Ambil secara acak sejumlah unsur pada tiap
tingkatan Pada tingkat terakhir ambil sampel secara acak sesuai
besar sampel
Multistage Random SamplingMultistage Random Sampling
KABUPATEN/KOTA
KECAMATAN
KELURAHAN
RT
Cluster Sampling
• Dilakukan pada keadaan kerangka sampel tidak tersedia• Cara
Tentukan populasi Bagi populasi berdasarkan gugus
• sekolah, kelas, kelompok masyarkat dsb Ambil gugus secara acak Semua unit dalam gugus dijadikan sampel
Keuntungan: tidak perlu kerangka sampel Kerugian: sulit dihitung kesalahan (standard error)
• Pertimbangan Derajat keseragaman populasi Presisi yang dikehendaki Rencana analisis Tenaga, biaya dan waktu
Prinsip dasarPrinsip dasar
Makin besar jumlah sampel, makin baik
Makin heterogen populasi, main besar jumlah sampel
Jenis penelitianJenis penelitian eksploratifeksploratif generalisasigeneralisasi
Skala variabelSkala variabel nominal, ordinal, interval, rationominal, ordinal, interval, ratio
Jenis dataJenis data diskrit, kontinyudiskrit, kontinyu
Derajat ketepatanDerajat ketepatan makin tinggi ketepatan, makin makin tinggi ketepatan, makin besar jumlah sampelbesar jumlah sampel
Skala nominal/ordinal, data diskritSkala nominal/ordinal, data diskrit
nPQPpZ
Z: derajat kepercayaanp-P atau d: presisi (beda hasil sampel dengan populasi yang diinginkan)P: proporsi populasiQ: 1 - Pn: jumlah sampel
nPQdZ
dZ
2
2 QPn
Skala interval/ratio, data kontinyuSkala interval/ratio, data kontinyu
n
xZ
n
dZ
dZ
2
22
n
Z: derajat kepercayaanx - atau d: presisi(beda rata-rata sampel dengan rata-rata populasiyang diinginkan): simpangan baku populasin: jumlah sampel
Langkah Pengambilan Sampel di Lapangan• Buat daftar nagari/desa/kelurahan per kecamatan pada setiap
kabupaten/kota• Beri nomor urut mulai dari kecamatan pertama sampai
kecamatan terakhir• Contoh Kota Padang
Kecamatan No. Kelurahan• Pd. Timur 1 – 15• Pd. Barat 16 – 31• Pd. Selatan 32 – 45• Pd. Utara 46 – 56• dst …… - 140 jumlah 140 kelurahan
• Jumlah sampel yang diperlukan 210 rumah tangga diperoleh dari 30 kelurahan dan tiap kelurahan 7 rumah tangga
• Buat interval: 140/30 = 4,66 dibulatkan jadi 5• Ambil satu angka antara 1 – 5 secara acak, misal angka 3• Kelurahan no. 3 adalah sampel pertama kelurahan, selanjutnya kelurahan
dengan penambahan 5 yaitu: 8, 11, 16 dst sampai didapat 30 kelurahan• Dari kelurahan yang terpilih, dibuat daftar rumah tangga (KK)• Buat lagi interval : jumlah jumlah KK per kelurahan/7• Lakukan pengambilan sampel pertama secara acak diantara nomor
interval• Sampel berikut adalah nomor sampel pertama + interval• Semua anggota keluarga dimasukkan sebagai responden