Penelitian Praktis & Kemaknaan Statistik Universitas Sam Ratulangi 25 Mei 2015, Jam 10:15 – 11:45 Rossi Sanusi https://rossisanusi.wordpress.com/ rossi_sanusi@yahoo.com

Menafsirkan Efikasi Tindakan Ada hubungan kausal antara Tindakan (X) dan Hasil Tindakan (Y). Kriteria Kausasi dari Bradford Hill: 1. Penelitian empirik (PE) menunjukkan Korelasi bermakna antara X dan Y. 2. Replikasi PE tsb menunjukkan hasil Konsisten. 3. dst. Korelasi bermakna jika Effect Size (ES) ≥ ESmin  besar akibat/pengaruh yg dianggap penting di klinik atau untuk upaya kesehatan masyarakat.

Practical Meta-Analysis -- D. B. Wilson Pilihan ESmin? Cohen’s “Rules-of-Thumb” standardized mean difference effect size small = 0.20 medium = 0.50 large = 0.80 correlation coefficient small = 0.10 medium = 0.25 large = 0.40 odds-ratio small = 1.50 medium = 2.50 large = 4.30 Sumber: http://mason.gmu.edu/~dwilsonb/downloads/interpretation.ppt Practical Meta-Analysis -- D. B. Wilson

Pilihan ES Jenis Data X Y Catagorical Continuous Standardized mean difference effect size (d) Catagorical (e.g.,Terapi Periodontal) Continuous (e.g., Angka DMF) Correlation coefficient (r) (e.g., Angka Bakteri Saliva) Odds-ratio (OR) (e.g., Terapi Periodontal) (e.g., Bayi BBLR)

Contoh Hipotesis Penelitian Wanita Hamil yg berkunjung ke Klinik KIA Puskesmas Manado I (WaMil) yg diberi terapi periodontal menunjukkan Angka DMF yg lebih kecil secara bermakna (d ≥ 0.80). Ada hubungan yg erat (r ≥ 0.40) antara Angka Bakteri Saliva dan Angka DMF pada WaMil. Ada korelasi yg bermakna (OR ≥ 4.30) antara pemberian terapi periodontal dan melahirkan bayi BBLR pada WaMil.

Hubungan yg erat atau bermakna menjadi semu jika variabel2 moderator dan variabel perancu diabaikan. Variabel2 moderator dapat diamati (dengan analisis multivariat) atau dikontrol (dengan kriteria inklusi, stratifikasi, atau matching). Variabel2 perancu dikontrol dengan pembentukan kelompok kontrol, penempatan secara acak dan pre test.

Hubungan yg erat atau bermakna mungkin kebetulan jika penelitian dilakukan pada suatu sampel karena ada sampling error (“kesalahan” yg tidak disengaja, atau random error). Sampling error diperkecil dengan memperbesar sample size (ukuran sampel). Peneliti melakukan kesalahan sampling (sampling bias) jika tidak melakukan pemilihan sampel secara acak, yg berakibat pada korelasi semu. (Lihat variabel perancu “Seleksi diferensial”)

Kemaknaan Statistik Ilmu Statistik digunakan utk meringkas data menjadi statistik dan untuk mengestimasi parameter dari statistik. Statistik = angka peringkas pada sampel. Parameter = angka peringkas pada populasi. ES (d, r dan OR) merupakan angka peringkas dari data yg dikumpulkan pada populasi (Penelitian Populasi) atau pada sampel yg dipilih secara acak dari populasi (Penelitian Sampel).

Penelitian Populasi Populasi Sasaran Populasi yg diteliti Validitas Dalam (ES semu?)

Penelitian Sampel Populasi Sasaran Populasi yg Disampel Inferensi statistik (ES kebetulan?) Sampel Validitas Dalam (ES semu?)

Suatu statistik pada penelitian sampel bermakna (dapat dipercaya) untuk mengestimasi parameternya jika terletak dalam kisaran nilai2 dari statistik tsb (= Confidence Interval = CI) dgn besar kemungkinan tertentu (confidence Level = p). Batas bawah dan batas atas kisaran tsb disebut Confidence Limits.

Contoh: Jeffcoat, M., Parry, S., Sammel, M., Clothier, B., Catlin, A., & Macones, G. (2011). Periodontal infection and preterm birth: successful periodontal therapy reduces the risk of preterm birth. BJOG: An International Journal of Obstetrics & Gynaecology, 118(2), 250-256.