STATISTIK dalam RISET Anas Tamsuri Disampaikan pada One Day Training: APLIKASI SPSS PADA PENELITIAN KESEHATAN Bondowoso, 9 Oktober 2011

RISET Secara umum, penelitian KUANTITATIF bertujuan untuk : Menggambarkan fenomena Mencari hubungan antar variabel Mencari pengaruh antar variabel Mencari perbedaan fenomena Mengkaji efek

PENELITIAN KUANTITATIF Pra Eksperimental Quasy Eksperimental True Eksperimental One Shot Case Study One Group Pre-Post test design Static Group Comparison Time series design Non equivalent control group control time series design Separate sample pre-post test Pre-post test with control Post test only with control group Solomon design EKSPERIMENTAL DESAIN OBSERVASIONAL DESKRIPTIF Survey Case study Comparative study Correlation study Evaluation Study ANALITIK Cohort (Prospective) Case Control (Retrospective) TIME SERIES CROSS SECTIONAL

Guna Statistik Penelitian Statistika dalam penelitian berguna : Membantu proses peringkasan data Membantu proses penyajian data Membantu penentuan ukuran sampel Menguji validitas dan reliabilitas alat ukur Membantu analisis data, yaitu proses pembuktian hipotesis penelitian dan penarikan kesimpulan

Jenis Statistika Penelitian RISET STATISTIK DESKRIPTIF INFERENSIAL DESKRIPTIF ANALITIK

Statistik Deskriptif Membantu proses peringkasan data Membantu proses penyajian data Membantu penentuan ukuran sampel Menguji validitas dan reliabilitas alat ukur Menentukan normalitas distribusi data Membuat tabulasi silang

Statistik Inferensial Mencari hubungan antar variabel Mencari pengaruh antar variabel Mencari perbedaan antar sampel Mengkaji efek

Statistik Inferensial PARAMETRIK NON PARAMETRIK

MENENTUKAN JENIS STATISTIK PADA PENELITIAN Penentuan jenis statistik dipengaruhi oleh: Tujuan Penelitian Metode Penelitian Jumlah sampel Jumlah variabel Jenis/ Skala data Normalitas data Hubungan antar data/ variabel

Tujuan Penelitian Tujuan penelitian deskriptif, statistiknya mungkin deskriptif Tujuan penelitian untuk mencari hubungan, perbedaan, pengaruh; statistiknya mungkin inferensial

SKALA DATA RASIO INTERVAL ORDINAL NOMINAL Variabel Beda Ranking Jarak Nol Mutlak Nominal  Ordinal Interval Rasio

NORMALITAS DATA Asumsi normalitas data diperlukan dalam statistik inferensial. Data diasumsikan normal jika memiliki bentuk “normal” Data normal : mean=median=modus 2,7% 13,53% 34,13%

Penentuan Normalitas Penentuan normalitas data dapat dilakukan dengan menggunakan grafik normalitas data maupun menggunakan perhitungan statistik. Untuk penentuan normalitas data melalui bantuan statistika dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai cara seperti: Untuk data interval/rasio dengan uji Normalitas (G) Untuk data skala ordinal menggunakan Uji Kosmolgorov -Smirnov Untuk data skala nominal menggunakan uji Chi-Square satu sampel

Hubungan antar Variabel Pada penelitian dengan pengukuran “efek” asumsi hubungan antar variabel menentukan uji statistik. Berdasar hubungan terdapat kategori : sampel bebas dan sampel berpasangan Disebut berpasangan jika : sebelum-sesudah, kiri-kanan, kembar siam.

Jumlah Sampel Jumlah sampel mempengaruhi jenis uji penelitian Sampel dianggap cukup jika > 30

Beda 2 Tujuan Jumlah sampel Hubungan sampel Jenis Variabel & distribusi data Interval/rasio Distribusi normal Ordinal / Kuantitatif distribusi bebas Nominal PARAMETRIK NON PARAMETRIK Beda 2 Bebas T test Mann-Withney U Wilcoxon sum rank Chi-Square Fisher exact test Berpasang Paired- t test Wilcoxon sign rank test McNemar test (categorik dikotom) Lebih dari 2 One way-Anova Kruskall-Wallis test Anova Friedmann test Chochran’s test (kategorik dikotom) Korelasi Pearson correlation Spearman corr Kappa corelation Contingency coeficient Kappa coeficient Phi- coeficient Regresi -

Aspek Penting Statistik Penelitian

Hipotesis Hipotesis Penelitian : hipotesis nul dan Hipotesis kerja Hipotesis Statistik : Hipotesis nul dan hipotesis statistik Hipotesis Statistik tdk sama dengan hipotesis penelitian Uji statistik tidak menguji hipotesis penelitian; tapi hipotesis statistik itu sendiri!

Kesalahan Penarikan Kesimpulan Statistik inferensial disebut juga statistik probabilitas dimana memperhitungkan kemungkinan mengambil kesimpulan salah; digambarkan sebagai CI (Confidence Interval) CI umumnya ditetapkan : 99%, 95%, 90%. Peluang kesalahan dan kepercayaan ini disebut taraf signifikansi. Dalam praktiknya tingkat kesalahan telah ditetapkan lebih dulu sebagai level of significanct: 1%,5%

Kesalahan Uji Hipotesis KEPUTUSAN Keadaan Sebenarnya Hipotesis benar Hipotesis salah Menerima Hipotesis Tidak membuat kesalahan Kesalahan tipe II () Menolak Hipotesis tipe I () Pengujian hipotesis statistik dilakukan pengujian kesalahan tipe I ()