ESTIMASI Pendugaan Prakiraan

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pendugaan Secara Statistik()
Advertisements

Analisa Data Statistik Chap 9a: Estimasi Statistik (Interval Kepercayaan Sampel Tunggal) Agoes Soehianie, Ph.D.
Pendugaan Parameter.
UJI HIPOTESIS Luknis Sabri.
Pendugaan Parameter.
Ramadoni Syahputra, ST, MT
PENDUGAAN STATISTIK Tita Talitha, MT.
KULIAH KE 13. I. Istilah 1. Estimator yaitu sampel yang digunakan untuk menaksir populasi 2. Error of Estimate ( α ) yaitu tingkat toleransi kesalahan.
SAMPLING DAN DISTRIBUSI SAMPLING
Estimasi & Uji Hipotesis
Penelitian Suatu penelitian sering dihadapkan kepada Populasi dan Sampel Suatu penelitian sering dihadapkan kepada Populasi dan Sampel Kebanyakan penelitian.
ESTIMASI.
ESTIMASI (PENDUGAAN) Mugi Wahidin, M.Epid Prodi Kesehatan masyarakat
Pendugaan Parameter Pendugaan Titik dan Pendugaan Selang
Sri Sulasmiyati, S.Sos, M.AP
ESTIMASI.
TEORI PENDUGAAN STATISTIK
PENDUGAAN PARAMETER Luh Putu Suciati 29 Maret 2015.
Estimasi (Pendugaan) TOPIK Pengertian Estimasi Estimasi titik Nilai rata-rata populasi Nilai proporsi populasi Estimasi Interval Estimasi interval.
BIO STATISTIKA JURUSAN BIOLOGI 2014
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
PERTEMUAN Ke- 4 Dosen pengasuh: Moraida Hasanah, S.Si., M.Si
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
Sri Sulasmiyati, S.Sos, M.AP
Kuliah ke 9 ESTIMASI PARAMETER SATU POPULASI
MODUL II ESTIMASI ATAU PENDUGAAN
PENGUJIAN PARAMETER DENGAN DATA SAMPEL
PENAKSIRAN PARAMETER Statistika digunakan untuk menyimpulkan popoulasi yaitu: Secara sampling (pengukuran pada sampel) Secara sensus ( pengukuran dilakukan.
Estimasi Topik Pembahasan: Konsep estimasi (pendugaan statistik)
PENAKSIRAN PARAMETER.
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
DEP BIOSTATISTIK FKM UI
ESTIMASI Pendugaan Prakiraan.
STATISTIK II Pertemuan 10: Interval Konfidensi Selisih Dua Sampel
STATISTIK II Pertemuan 4: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
STATISTIK BISNIS Pertemuan 11: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
Uji Hipotesis Dep Biostatik FKM UI.
UJI HIPOTESIS Perbandingan Dua Mean.
KONSEP DASAR STATISTIK
SAMPLING DAN DISTRIBUSI SAMPLING
Bab 2. Teori Pendugaan PENDUGAAN TUNGGAL
Perhitungan Besar Sampel
Pendugaan Parameter Pendugaan rata-rata (nilai tengah)
Universitas Muhammadiyah Palangkaraya
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
S 12 n1 S 22 n2 S n MODUL III
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
ESTIMASI dan HIPOTESIS
STATISTIK BISNIS Pertemuan 11: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
STATISTIK Pertemuan 6: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
TEORI PENDUGAAN STATISTIK
ESTIMASI.
PERTEMUAN I 6/11/2018
SCOPE STATISTIKA INFERENSIAL
Estimasi.
STATISTIK II Pertemuan 5-6: Metode Sampling dan Interval Konfidensi
STATISTIK II Pertemuan 9: Interval Konfidensi Satu Sampel
PENDUGAAN PARAMETER.
PENDUGAAN INTERVAL Yang dimaksud dengan Pendugaan Interval adalah suatu dugaan terhadap parameter berdasarkan suatu interval, di dalam interval mana kita.
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
TEORI PENDUGAAN SECARA STATISTIK
Interval Konfidensi Selisih Mean, Variansi dan Rasio Variansi
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
Bila ada 2 populasi masing-masing dengan rata- rata μ 1 dan μ 2, varians σ 1 2 dan σ 2 2, maka estimasi dari selisih μ 1 dan μ 2 adalah Sehingga,
TEORI PENDUGAAN STATISTIK
STATISTIK II Pertemuan 4: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
Sesi 2: Dasar Teori Rancangan Sampel
Sesi 5: Perhitungan Besar Sampel Untuk Estimasi Parameter
PENDUGAAN STATISTIK Tita Talitha, MT. PENDAHULUAN Konsep pendugaan statistik diperlukan untuk membuat dugaan dari gambaran populasi. Konsep pendugaan.
Transcript presentasi:

ESTIMASI Pendugaan Prakiraan Nurhalina, SKM,M.Epid Analisis Kesehatan UMP 2014

Estimasi Estimasi adalah suatu metode, dimana kita dapat menduga nilai/karakteristik (parameter) populasi dari hasil nilai (statistics) sampel Dua macam estimasi: Estimasi titik (Point Estimate) Estimasi selang ( Interval Estimate)

Estimasi Titik Nilai populasi (parameter) ditentukan hanya oleh satu nilai. Nilai yang dipakai untuk menduga disebut “estimator” Ciri estimator yang baik adalah: Tidak bias Efisien dan Konsisten

Estimasi Titik Mean populasi: μ, dapat diduga dari bermacam-macam nilai yang ada didalam sampel seperti, x1, x2….xn, Mo, Md dan x (mean) Nilai mean ( x ) : estimator yang terbaik. Jadi x μ s σ p π

Estimasi Titik Dari survey cepat, 210 ibu hamil di Bekasi didapat rata-rata kadar Hb 9,5 gr% Dimpulkan bahwa kadar Hb bumil di Bekasi adalah 9,5 gr% Kelemahan pendugaan titik ini adalah: Sering meleset/salah Tidak diketahui derajat kebenaran dari pendugaan ……. untuk ini dipakai Estimasi Selang

Estimasi Selang (Interval Estimate) Konsep estimasi selang, semua sampel yang diambil dari populasi akan berdistribusi normal (CLT) dengan simpangan baku SE Interval pendugaan adalah jarak luas kurva normal, dan disebut sebagai derajat kepercayaan “Confidence Interval” atau disingkat CI.

Interval Estimate CI ini ditentukan oleh peneliti, apakah 90%, 95%, atau 99%, tergantung substansi penelitiannya. Dalam kesmas biasa dipakai 95%. 1- CI disebut α … jadi kalau CI 95% (0,95) maka α =100%-95%= 5% ( 0,05). Dari sini didapat nilai Z pada kurva normal … Z1/2 α ….atau Z1- α

Convidence Interval Kurva 1/2α 1/2α 95% (CI) Z Z Z

Rumus umum X- Z 1/2αSE ≤ Parameter ≤ X+ Z 1/2α SE atau

Contoh Pada penelitian di Bekasi, 144 bumil didapat kadar Hb x = 9,5 gr% Perkirakan, berapa nilaia Hb populasinya kalau diketahui σ = 2 gr%. CI 95% Penyelesaian: μ = x ± z1/2α σ/√n μ= 9,5 ± 1,96 x 2/√144 = 9,5 ± 0,3 = { 9.2 sampai 9.8 } gr% … CI 95% Apa artinya ?

Contoh: Penelitian terhadap 25 orang penderita penyakit jantung kronis (PJK) terhadap kadar kolesterol mereka. Dari sampel tersebut didapatkan rata-rata 210 gr/dl dengan simpangan baku 50 gr/dl. Berapakah kadar kolesterol pada penderita PJK pada 95% CI? Penyelesaian: Dalam kasus ini varian populasi tidak diketahui dengan demikian tidak dapat dipakai distribusi Z dan harus dipakai distribusi t (Student)

Penyelesaian μ= 210 ± 20,64 μ= { 189.36 ; 231.64} gr/dl………CI 95%

Data kategorik Untuk data kategorik pendekatannya selalu ke kurva normal. Dalam analisis univariabel maka X= p Simpangan baku pq Standar Error

Estimasi proporsi Estimasi titik p  Astimasi selang:

Contoh Kasus Telah diambil secara random 50 orang mahasiswa FKM UI, dan didapatkan 10 orang perokok, perkirakanlah berapa proporsi perokok di populasinya? CI= 95% P= 10/50= 0,20 Penyelesaian =0,20,11={0,09 ; 0,31}……CI 95% Diyakini 95% bahwa perokok dipopulasi Mhs FKM UI 9% s/d 31%

Sekian