SPSS ADVANCED Muhammad Reza Al Hakim.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
UJI HIPOTESIS.
Advertisements

ANALISIS DATA Dr. Adi Setiawan.
Statistik Parametrik.
STATISTIKA NON PARAMETRIK
STATISTIK vs STATISTIKA
Pelatihan SPSS Basic.
KUSWANTO, SUB POKOK BAHASAN Mata kuliah dan SKS Manfaat Deskripsi Tujuan instruksional umum Pokok bahasan.
STATISTIK NON PARAMETRIK
Aplikasi Program Analisis Data (SPSS)
Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor
Uji Asumsi Klasik Oleh : Boyke Pribadi.
Common Effect Model.
Regresi linier sederhana
SPSS Advance -Brief Advance Short Course for LPP-
Feedback SPSS Advance Naldo Sofian LPP – BEM IKM FKUI.
Dr. Muhamad Ibnu Sina TIM UKMPPD FKU MALAHAYATI
PEMBAHASAN Hasil SPSS 21.
ANALISIS DATA KUANTITATIF
Analisis Data dengan SPSS
Presented By : Group 2. A solution of an equation in two variables of the form. Ax + By = C and Ax + By + C = 0 A and B are not both zero, is an ordered.
ANALISIS DATA By: Nurul Hidayah.
Statistik Inferensial Diskriptif Assalamu’alaikum Parametrik
ANALISIS EKSPLORASI DATA
1 Pertemuan 25 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Analisis Regresi Ganda (I) : Pendugaan Model Regresi.
Pertemuan 07 Peluang Beberapa Sebaran Khusus Peubah Acak Kontinu
Penelitian Prognostik dan Sistem Skoring
MULTIPLE REGRESSION ANALYSIS THE THREE VARIABLE MODEL: NOTATION AND ASSUMPTION 08/06/2015Ika Barokah S.
Universitas Negeri Malang Oleh : SENO ISBIYANTORO ( ) STATISTIK PARAMETRIK & NON-PARAMETRIK.
Menentukan Uji Hipotesis
LOGISTIC REGRESSION Logistic regression adalah regressi dengan binary untuk variabel dependen. Variabel dependen bersifat dikotomi dengan mengambil nilai.
ANALISIS MULTIVARIAT.
Anas Tamsuri UJI STATISTIK UJI STATISTIK.
Contoh Perhitungan Regresi Oleh Jonathan Sarwono.
METODOLOGI PENELITIAN
UJI STATISTIK KESEHATAN Dengan menggunakan SPSS (Statistical Program For Social Science) Ns. Eed STIKES WHS.
TEORI SEDERHNA PEMILIHAN UJI HIPOTESIS
UJI HIPOTESIS.
Kurniawan Ali Fachrudin., S.E., M.Si., Ak., CA.
PERTEMUAN 4 Hipotesis Statistik , Uji Normalitas, Uji Homogenitas dan Uji Hipotesis.
Analisis Korelasi dan Regresi linier
UJI ASUMSI KLASIK & GOODNESS OF FIT MODEL REGRESI LINEAR
Pengujian Hipotesis (I) Pertemuan 11
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Pertemuan Ke-7 REGRESI LINIER BERGANDA
Uji Asumsi Klasik MULTIKOLINIERITAS 2. AUTOKORELASI
ANALISiS DATA Nurul Wandasari Singgih, M.Epid
Sutanto priyo hastono Dep. Biostatistik FKMUI
ANALISIS DASAR DALAM STATISTIKA
Nurul Wandasari S, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat
Pendugaan Parameter (II) Pertemuan 10
Kuliah ke-1 Statistik Inferensial
Analisis hubungan katagorik dengan katagorik uji kai kuadrat (chi square) Fery Mendrofa.
PENELITIAN DAN STATISTIK NON PARAMETRIK
ANALISA REGRESI LINEAR DAN BERGANDA
Analisis Korelasi & Regresi
REGRESI BERGANDA dan PENGEMBANGAN Nori Sahrun., S.Kom., M.Kom
ANALISis DATA statistik
CHI SQUARE DAN UJI PERSYARATAN ANALISIS
UJI HIPOTESIS ANALISIS BIVARIAT.
ANALISis DATA statistik
Dalam Analisis Statistik
UJI SATU SAMPEL (UJI CHI SQUARE) Devi Angeliana K SKM., M.PH
Analisis Korelasi dan Regresi Berganda Manajemen Informasi Kesehatan
Pengantar Aplikasi Komputer II
ANALISIS HUBUNGAN NUMERIK DENGAN NUMERIK (UJI KORELASI)
Pasca Sarjana Unikom Model Regresi Pasca Sarjana Unikom
Pasca Sarjana Unikom Model Regresi Pasca Sarjana Unikom
Regresi Linier dan Korelasi
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
Lektion vierzehn(#14) Memilih teknik analisis
Transcript presentasi:

SPSS ADVANCED Muhammad Reza Al Hakim

Tahapan Analisis Deskriptif Bivariat Multivariat Regresi logistik Regresi linier Variabel terikat: numerik  regresi linear Variabel terkiat: kategorikal  regresi logistik

Masalah Skala Pengukuran Uji Hipotesis Masalah Skala Pengukuran Jenis Hipotesis Komparatif Korelatif Tidak berpasangan Berpasangan Numerik 2 kelompok >2 kelompok Uji T tidak berpasangan One way Anova Uji T berpasangan Repeated Anova Pearson Kategorik Mann Whitney Kruskall-Walis Wilcoxon Friedman Spearson Chi-Square Fisher Kolm Smirnov (BxK) McNemar, Cohcran, marginal homogeinity, wilcoxon, friedman (PxK) Koefisien kontigensi lambda

Langkah Multivariat Seleksi variabel dengan uji bivariat p<0,25 Analisis multivariat: Metode: 3 (enter, forward, backward) Interpretasi hasil Variabel berpengaruh: Nilai p Urutan kekuatan hubungan: korelasi  Regresi logistik: nilai OR; regresi linier (koefisien korelasi) Rumus prediksi variabel terikat: Regresi logistik: p = 1/(1+e-y) Regresi linier: y = konstanta + a1x1 + a2x2 + ..... aixi Menilai rumus: Regresi logistik: diskriminasi (AUC-metode receiver operating curve/ROC) dan kalibrasi (Hosmer and Lameshow) Regresi linier: nilai diskriminasi (nilai R2), kalibrasi: uji ANOVA Menilai syarat atau asumsi Analisis multivariat lain: analisis diskriminan; analisis faktor; analisis klaster p= probabilitas terjadinya suatu kejadian, contoh: penyakit e= bilangan natural 2,7 a= nilai koefisien tiap variabel x= nilai variabel bebas Logistik: Diskriminasi baik: dekati nilai 1 dan Kalibrasi baik: p>0,05 Linier: R2 dekati nilai 1, uji ANOVA <0,05 Linier: asumsi linieritas, normalitas, independensi, homogenitas, multikolinieriti

Discrimination and Calibration (1) “Discrimination is the ability of the model to correctly separate the subjects into different groups.” “Calibration is the degree of correspondence between the estimated probability produced by the model and the actual observed probabillity”

Discrimination and Calibration (2) Good calibration is essential for good decision-making. A model is well calibrated if, for every 100 individuals given a risk of x%, close to x will indeed have the event of interest. Calibration concerns average risk in a population and a well-calibrated model may assist in prevention decisions, but a miscalibrated model may lead to situations where an individual at high risk is assigned a low predicted probability, and thus forgoes effective preventive intervention. The statistical measure of how well a model separates risk is known as discrimination. But traditional analyses of risk factors are, on their own, not well suited to discriminate prognostic groups in a way that is useful for clinical decision-making. Discrimination is often described in terms of the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), taken from the receiver operating characteristics. The AUC is often a useful first step in evaluating a model or in comparing two diagnostic or prognostic models against each other.

Discrimination and Calibration (3) Discrimination: a model’s ability to correctly distinguish the two classes outcomes. A model with good discrimination ability produces higher predicted probabilities to subjects who had events than subjects who did not have events. Perfect: result in two non overlapping sets of predicted probabilities from the model, positive and negative outcomes. Calibration: how closely the predicted probabilities agree numerically with the actual outcomes. Discrimination > calibration Model with good calibration will tend to have good discrimination and vice versa. Good discrimination can be recalibrated in a different population Balakrishnan N. Handbook of statistics: advances in survival analysis. 1st ed; USA: Elsevier; 2004.

Ukuran Kekuatan Hubungan OR atau RR Koefisien korelasi Variabel terikat Ya Tidak Risk factor a b a+b c d c+d a+c b+d N Risiko relatif: perbandingan antara risiko (insidens) pada subjek terapajan dibandingkan dengan insiden pada kelompok tidak terpajan (kohort) Odds ratio: berangkat dari kasus dan kontrol lalu ditelusuri ke belakang, di lihat seberapa sering pajanan pda kasus dibandingkan pada kontrol. Proporsi kasus dengan faktor risiko:proporsi kasus tanpa faktor risiko / proporsi kontrol dengan faktor risiko:proporsi kontrol tanpa fator risiko. RR atau OR = 1 menyatakan tidak ada beda, di bawah 1 protektif, di atas 1 faktor risiko atau penyebab IK untuk proporsi atau beda: 0 IK untuk perbandingan R/OR: 1 a/(a+b) : c/(c+d)

Regresi Logistik: prediktor syok Variabel Skala pengukuran Kategori variabel Syok 1 ya Kategorik 2 tidak Jenis kelamin 1 laki-laki 2 perempuan Perdarahan 1 positif 2 negatif Trombosit 1 < 50.000/uL 2 > 50.000/uL Hematokrit 1 > 42% 2 < 42% Hepatomegali

Regresi Logistik Variabel Skala pengukuran P Jenis kelamin 1 laki-laki 0,7525 2 perempuan Perdarahan 1 positif 0,002 2 negatif Trombosit 1 < 50.000/uL 0,001 2 > 50.000/uL Hematokrit 1 > 42% 0,052 2 < 42% Hepatomegali 1 ya 2 tidak Pembanding: variabel tidak berisiko

Regresi Logistik Kategori variabel terikat yang diprediksikan: harus bernilai 1

Regresi Logistik

Persamaan y = konstanta + a1x1 + a2x2 + ..... aixi p = 1/(1+e-y) y = -2,675 + 1,189 (perdarahan) + 1,233 (hepatomegali) + 1,137 (hematokrit)

Kualitas Persamaan Kalibrasi: Diskriminasi AUC 50-60% sangat lemah 70-80% sedang 80-90% kuat 90-100% sangat kuat

Regresi Linier Variabel Skala Pengukuran Satuan 1. Bersihan kreatinin Numerik ml/menit 2. Berat badan kg 3. Usia tahun 4. Kadar kreatinin serum mg/dl Cara sederhana menghitung nilai bersihan kreatinin

Regresi Linier

Regresi Linier Persamaan: y = konstanta + a1x1 + a2x2 + ..... aixi y = 118,663 – 49.510 (kreatinin serum)

Kualitas Persamaan Diskriminasi Kalibrasi

Terpenuhi atau tidaknya regresi linier Persamaan: y = 118,663 – 49,510 (kreatnin serum) + residu/errorr

Komponen Syarat Kata Kunci Deteksi Variabel independen dan dependen Hubungannya linear Linier Grafik scatter plot Residu Residu distribusinya normal Normal Uji normalitas p>0,05 Rerata residu 0 Mean = 0 Statisik residu Residu-variabel independen Residu tidak berkorelasi kuat dengan variabel independen Independen Uji Durbin-Watson sekitar 2, korelasi <0,8 Varian dari residu konstan Konstan Scatter plot stad residual-std pred value Variabel independen Tidak ada korelasi kuat antara variabel independen Autokorelasi Collinierity diagnostic: nilai tollerance <0,4 Korelasi <0,8

Residu dan variabel bebas tidak mempunyai korelasi yang kuat dan antarvariabel bebas tidak mempunyai korelasi yang kuat

Terima Kasih