BIOSTATISTIK

RASIONAL• Dalam bidang kesehatan kehadiran statistik

sangat banyak sekali manfaat dan kegunaannya seiring dengan perkembangan ilmu dan pengetahuan bidang kesehatan.

• Oleh sebab itu pemahaman terhadap statistik sudah menjadi suatu keharusan, khususnya bagi para mahasiswa kesehatan, akademisi dan praktisi bidang kesehatan.

BIOSTATISTIK•Biostatistik adalah data atau informasi yang berkaitan dengan masalah kesehatan.

•Statistik kesehatan sangat bermanfaat untuk kepentingan administratif, seperti merencanakan program pelayanan kesehatan, menentukan alternatif penyelesaian masalah kesehatan, dan melakukan analisis tentang berbagai penyakit selama periode waktu tertentu.

•Statistik kesehatan dikenal dengan istilah biostatistik.

PENGERTIAN STATISTIKA• Kata statistika berasal dari kata status (bahasa Latin) yang

berarti negara. • Pada mulanya, statistika digunakan untuk meyajikan fakta-

fakta dengan angka-angka tentang masalah-masalah yang terjadi di suatu negara.

Contoh: tentang kependudukan, perekonomian,

pendidikan, dan lainnya• Pada saat ini, di kantor-kantor masih kita jumpai statistika

berupa data tentang suatu kegiatan menggunakan angka-angka.

Contoh: statistika tentang siswa, hasil pertanian, keluarga

berencana, status perkawinan, kependudukan,

Industri, Rumah Sakit, Perusahaan, dsb.

Pengertian Statistika lebih luas:

Dalam kegiatan penelitian, statistika mempunyai fungsi teknis metodologis

Yaitu cara-cara ilmiah untuk • mengumpulkan,• menyusun,• menyajikan,• menganalisis data penelitian

CIRI-CIRI STATISTIKA

Statistika bekerja dengan angka-angkaStatistika bersifat obyektifStatistika bersifat universal

Statistika memberikan dasar yang dapat dipertanggung-jawabkan dalam menarik kesimpulan penelitian secara benar, layak

dan teliti

Contoh: - Penelitian korelasional - Penelitian eksperimental

Macam-macam Statistik

STATISTIKA

DESKRIPTIF

INFERENSIAL

PARAMETRIK

NON PARAMETRIK

Syarat Penentuan Jenis Statistik

• Distribusi populasi• Tingkat/skala pengukuran

STATISTIK DESKRIPTIF

Penelitian deskriptif tidak untuk menguji hipotesis Menghitung ukuran tendensi central (mean, median dan modus) dan ukuran dispersi (range, mean deviasi, SD)

STATISTIK INFERENSIAL• Statistik inferensial adalah statistik untuk

menganalisis data sampel dan hasilnya akan digeneralisasikan untuk populasi dimana sampel diambil (menaksir parameter populasi dari statistik sampel).

•Analisis data dilakukan untuk menguji hipotesis penelitian melalui statistik sampel • Ada dua tipe statistik inferensial yaitu statistik

parametrik dan non parametrik.• Melibatkan dua variabel atau lebih dalam

sampel.

PERBEDAAN STATISTIK DENGAN NON-STATISTIKPARAMETRIK NONPARAMETRIK

Deskripsi

ASUMSI DISTRIBUSI NORMAL -

ASUMSI VARIAN HOMOGEN -

JENIS DATARASIO ATAU

INTERVAL

ORDINAL ATAU

NOMINAL

HUBUNGAN DATA SET INDEPENDENT -

UKURAN CENTRAL MEAN MEDIAN

MANFAATLEBIH BANYAK

KESIMPULAN

SEDERHANA DAN

SEDIKIT OUTLIER

PARAMETRIK NONPARAMETRIK

TES

UJI KORELASI PEARSON, REGRESI SPEARMAN

UJI 2 KELOMPOK,

BERBEDA

INDEPENDENT

SAMPLE T TESTMANN-WHITNEY

UJI 2 KELOMPOK

LEBIH, BERBEDA

INDEPENDENT ONE

WAY ANOVAKRUSKAL-WALLIS

UJI BERULANG, 2

KONDISI

PAIRED SAMPLE T

TESTWILCOXON

UJI BERULANG, 2

KONDISI LEBIH

REPEATED ONE WAY

ANOVAFRIEDMAN

STATISTIK PARAMETRIK• Parametrik dalam arti harfiah yaitu asumsi tentang

parameter dari distribusi data populasi yang digunakan untuk menguji hipotesis mendekati normal atau mendekati distribusi normal

• Dalam mengerjakan analisis digunakan: menambah, mengurangi, mengkali, membagi skor sampel.

• Hakikat belajar statistik adalah menghitung statistik sampel untuk menduga/menguji parameter populasi, (notes; dalam menduga, menguji ada peluang kesalahan

Syarat Statistik Parametrik

• Data berdistribusi normal• Skala data dalam bentuk interval dan

rasio• Dua jenis populasi yang diteliti

mempunyai variansi sama besarnya

STATISTIK NON-PARAMETRIK

• Statistik non-parametrik adalah metode yang tidak mendasarkan (mensyaratkan) pada asumsi distribusi populasi (parameter-parameter statistik).

• Statistik non parametrik adalah statistik yang tidak mendasarkan pada parameter-parameter statistik.

NON PARAMETRIK• Tidak memiliki syarat yang khusus

• Tidak perlu mengetahui nilai dari populasi.

• Biasa digunakan pada data dalam bentuk kategoris atau

berskala nominal dan ordinal.

• Mengolah skor berbentuk rank (urutan) dan hasil klasifikasi.

• Jika asumsi uji parametrik tidak terpenuhi.

• Data yang tidak berdistribusi normal, uji bebas distribusi.

• Dalam mengerjakan analisis digunakan dengan cara

membilang, tidak membutuhkan perhitungan matematik

• Jumlah sampel relatif kecil.

Contoh metode statistik non-parametrik

• Uji tanda (sign test)• Rank sum test (wilcoxon)• Rank correlation test (spearman) • Fisher probability exact test.• Chi-square test, dll

Parameter dan Statistik• Parameter dan statistik adalah hasil tes atau

pengukuran dari popuasi.• Parameter adalah bilangan nyata yang

menyatakan sebuah karakteristik dari sebuah populasi, contohnya mean populasi, varians populasi dan simpangan baku

• Statistik adalah bilangan nyata yang menyatakan sebuah karakteristik dari sebuah sampel, contohnya mean/rata-rata sampel, varians sampel, simpangan baku sampel

• Pada umumnya parameter populasi tidak diketahui karena banyaknya anggota populasi yang umumnya sangat besar sehingga peneliti tidak mampu atau tidak mau meneliti seluruh anggota populasi.

• Sedangkan statistik sampel dapat dihitung karena banyaknya anggota sampel realtif sedikit yang diambil dari populasi secara representatif

BENTUK DATA

Data yang dikumpulkan dapat berbentuk data kuantitatif maupun kualitatif

Statistika bekerja dengan data yang berbentuk kuantitatif yang berwujud skor berupa angka atau bilangan

DATA

KUALITATIF

KUANTITAFIF

DESKRIT

KONTINUM

RASIO

INTERVAL

ORDINAL

MACAM DATA

DATA STATISTIK

• Data primer : merupakan data yang dikumpulkan oleh peneliti yang digunakan untuk menjawab tujuan dari penelitian secara spesifik.

• data skunder : merupakan data yang telah tersedia atau telah dikumpulkan oleh orang atau lembaga tertentu, misal biro pusat statistik

SKALA PENGUKURAN

Data dibedakan menjadi empat skala:• Nominal• Ordinal• Interval• Rasio

SKALA NOMINAL

• Skala nominal adalah skala yang digunakan untuk mengklasifikasi obyek amatan berdasarkan sifat maupun cirinya.

• Setiap obyek diidentifikasi dan diberi simbol yang berfungsi untuk membedakan obyek yang satu dengan lainnya.

• Simbol tersebut berupa bilangan atau angka.

Bilangan atau angka yang berfungsi sebagai simbol tersebut membentuk skala nominal.

• Terdiri atas dua kategori atau lebih. Kalau terdiri dari 2 kategori disebut dikotomi kalau terdiri dari 3 atau lebih disebut politomi

Contoh obyek yang berskala NOMINAL:

Jenis kelamin - Laki-laki diberi simbol………….1 - Perempuan diberi simbol …… 2

Jenis kontrasepsi - IUD diberi simbol …………....... 1 - Kondom diberi simbol…........ 2 - Suntik diberi simbol ………….. 3 - Susuk diberi simbol……………. 4 - Jadwal berkala diberi simbol..5 - dan seterusnya.

SKALA ORDINAL

• Skala ordinal disebut juga skala berjenjang adalah skala digunakan untuk mengklasifikasi obyek amatan berdasarkan jenjang

• antara obyek amatan yang satu dengan lainnya mempunyai ciri yang berkaitan.

• Setiap katagori diberi simbol menurut jenjang atau ranking.

Contoh obyek yang berskala ORDINAL:

Klasifikasi jenjang pangkat tentara: o Prajurit diberi simbol 1o Kopral diberi simbol 2o Sersan diberi simbol 3o Letnan diberi simbol 4o Kapten diberi simbol 5o dan seterusnya

SKALA INTERVALSkala interval adalah skala yang digunakan untuk

menunjukkan adanya pengelompokan data yang mempunyai besaran (jarak) yang sama

Ciri data dalam skala interval: - mempunyai besaran yang berkelanjutan

(kontinum) - terukur (hasil pengukuran/tes) - menggunakan angka 0 (nol) menurut konvensi

(arbitrary) merupakan angka yang relatif

Contoh obyek yang berskala INTERVAL:

Data hasil belajar berupa indeks prestasi 0 sampai dengan 4

Angka 0 (nol) merupakan angka yang relatif, sebab angka nol tidak berarti prestasi belajar tidak ada (kosong) sama sekali.

SKALA RASIOSkala rasio pada dasarnya sama dengan skala interval. Angka-angka pada skala rasio ini mempunyai jarak satuan yang samaPerbedaannya, angka 0 (nol) pada skala rasio mempunyai sifat mutlak (absolut).Angka 0 (nol) berarti tidak ada sama sekali (kosong). Rasio berarti perbandingan, yang memungkin-kan angka-angka pada alat ukur yang berskala rasio dapat dibandingkan secara teliti.

Contoh obyek yang berskala RASIO:

Hasil mengukur panjang (meter) Hasil mengukur berat (kilogram) Hasil mengukur waktu (detik)

Penentuan Skala Pengukuran

Pemilihan skala pengukuran ditetapkan oleh: • variabel yang akan diukur, • metode pengukuran yang tersedia.