Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

SAMPEL DAN SAMPLING Budiarto, MP., drh Departemen Kesmavet Fakultas Kedokteran Hewan Universitas Airlangga.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "SAMPEL DAN SAMPLING Budiarto, MP., drh Departemen Kesmavet Fakultas Kedokteran Hewan Universitas Airlangga."— Transcript presentasi:

1 SAMPEL DAN SAMPLING Budiarto, MP., drh Departemen Kesmavet Fakultas Kedokteran Hewan Universitas Airlangga

2 Tujuan Epidemiologi  Pengendalian Penyakit dlm Populasi Informasi/Data SensusSampel TerencanaTak Terencana (Representatif) (Tdk representatif) RandomNon-Rambang

3 A. RANDOM 1. Sampling rambang sederhana - sampling frame (1, 2, 3,... ) - generator angka (table angka rambang) rambang)

4 2. Sampling rambang sistematis - Interval n = ∑Pop / Besaran sample - Interval n = ∑Pop / Besaran sample - Generator angka rambang  pemilihan I - Generator angka rambang  pemilihan I - Pop 1000 ekor, besaran sample 200  - Pop 1000 ekor, besaran sample 200  n=5  generator ( 1- 5) n=5  generator ( 1- 5)

5 3. Sampling tahapan berganda (multistage) seleksi melalui beberapa tahapan tataran seleksi melalui beberapa tahapan tataran organisasi  Propinsi organisasi  Propinsi-Kabupaten-Kecamatan-Desa-Peternak-Hewan

6 Sampling proporsional DesaJuml. PopProporsiNomor A – 20 B – 24 C D E

7 4. Sampling klaster -hampir sama dengan multistage sampling, perbedaan hanya terletak pada semua hewan pada kelompok terseleksi (kabupaten) masuk dalam sample -hampir sama dengan multistage sampling, perbedaan hanya terletak pada semua hewan pada kelompok terseleksi (kabupaten) masuk dalam sample 5. Sampling rambang berstrata -Populasi dibagi dalam kelompok/strata sesuai tujuan kajian penyakit  misal sifat host (bangsa, sex, umur dll), sif lingkungan (geografis) -Populasi dibagi dalam kelompok/strata sesuai tujuan kajian penyakit  misal sifat host (bangsa, sex, umur dll), sif lingkungan (geografis)

8 B. Non Rambang 1. Convenience sampling (seenaknya) Seleksi didasarkan pada cara yang paling mudah (paling dekat, mudah didapat) Seleksi didasarkan pada cara yang paling mudah (paling dekat, mudah didapat) 2. Sampling perkiraan Seleksi didasarkan pada hewan yang diperkirakan mewakili populasi Seleksi didasarkan pada hewan yang diperkirakan mewakili populasi Kedua cara ini tidak representative terhadap populasi

9 Besaran Sampel 1.Deteksi penyakit di dlm Populasi 2. Estimasi tingkat penyakit 3. Penyidikan sebab penyakit

10 1. Deteksi penyakit di dlm Populasi  Tingkat konfidensi yang diinginkan  Prevalensi peny. Dlm populasi  Besaran populasi  Besaran sampel (n)  D/N = Prevalensi n = [1-(1-α)1/d][N-(D-1)/2] α = tingkat konfidensi D = ∑ hewan sakit did lm populasi N = besaran populasi

11 2. Estimasi tingkat penyakit  Perkiraan tingkat penyakit  Tingk. kesalahan (galat) yg diinginkan  Tingk. konfidensi yg diinginkan  Besaran sample (n): n = 4PQ/L2  Tingk. konfidensi 95 % n = 9PQ/L2  Tingk. konfidensi 99 % P = tingk. yg diharapkan Q = 1-P L = galat yg diinginkan

12 3. Penyidikan sebab penyakit  Estimasi akibat pada kedua kelompok  Tingk. konfidensi - galat tipe 1 (α) - galat tipe 2 (β) - galat tipe 2 (β) [Zx (2PQ)1/2–Zb(PeQe+PcQc)1/2]2 n = (Pe-Pc)2

13 Zx=harga z u/ galat tipe 1 (1,96 galat 1  5%) Zb=harga z u/ galat tipe 2 ( galat 2  20%) Pe=perkiraan akibat  kelomp. I Qe= 1-Pe Pc=perkiraan akibat  kelomp. II Qc= 1-Pc P = (Pe + Pc)/2Q = 1 - P


Download ppt "SAMPEL DAN SAMPLING Budiarto, MP., drh Departemen Kesmavet Fakultas Kedokteran Hewan Universitas Airlangga."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google