BESAR SAMPEL Oleh Nugroho Susanto
Pendahuluan Hipotesis dan desai penelitian dapat memberikan arah untuk menentukan perhitungan besar sampel yang tepat Hipotesis satu sampel dan dua sampel Desain yang biasa digunakan adalah cross sectional, case control, kohort dan exsperimen Banyak rumus perhitungan besar sampel
Lanjutan Sampel yang biasa dikenal sampel independen dan sampel dependent. Uji statistik yang tepat sesuai dengan data. Sampel Independent maksudnya tidak ada kaitanya antara pengamatan pada satu variabel dengan pengamatan pada variabel lainnya sampel dependent memberi maksud ada kaitan antara pengamatan pada satu variabel dengan pengamatan pada variabel lainnya
Besar sampel untuk hipotesis satu sampel pada populasi pada penelitian survei desai cross sectional Terkait dengan presisi Contoh hipotesis : Prilaku baik pemberian makanan bayi lebih banyak banyak terjadi pada keluarga inti.
Besar sampel untuk satu sampel populasi presisi Rumus n = Besar sampel Z1-α/2 = 1,96 pada α 0,05 P = Proporsi prevalensi kejadian (0,3) d = Presisi ditetapkan (0,1)
Contoh kasus Suatu penelitian dilakukan di Kabupaten Bantul untuk mengetahui perilaku ibu dalam memberikan makanan kepada bayi. Jika penelitian yang dilakukan menginginkan ketepatan 10%, tingkat kemaknaan 95% dan diketahui prevalensi pemberian makanan bayi baik 30%. Berapa sampel yang harus diambil pada kasus diatas?
Latihan Suatu penelitian dilakukan di rumah sakit sardjito. Penelitian dilakukan terhadap penyakit diare. Jika pada penelitian menginginkan ketepatan 5%, dengan kemaknaan 95%, dan jika diketahui proporsi diare 10%. Berapa sampel yang harus diambil pada penelitian ini?
Besar sampel untuk satu sampel populasi proporsi Rumus Po= proposi awal Pa=proporsi yang diinginkan α= level of signifikan β= power N= besar sampel
Contoh (sebuah diskusi) Suatu penelitian survei terdahulu diketahui jika angka prevalensi ketrampilan rendah pada perawat di RSU PKU Muhammadiyah 20%. Berapa jumlah perawat yang harus diteliti dalam survei jika diinginkan 90% kemungkinan dapat mendeteksi bahwa angka prevalensi ketrampilan rendah pada perawat 15%.
Pertanyaan Apa hipotesis yang tepat untuk kasus diatas? Desain penelitian apa yang tepat untuk kasus diatas? Berapa sampel yang harus terambil?
Besar sampel untuk hipotesis dua proporsi populasi/ relative risk Biasa digunakan pada desain kohort dan dapat juga digunakan pada desain cross sectional. Rumus P1 = Proporsi perbedaan gangguan pertumbuhan pada kelompok BBLR P2 = Proporsi perbedaan gangguan pertumbuhan pada kelompok BBLN α = 0.05 Zα = 1.96 ß = 0.20
Besar sampel untuk hipotesis odd rasio Besar sampel untuk hipotesis odd rasio lebih menekankan pada proporsi kelompok kasus atau kontrol. Rumus
Lanjutan N : Besar sampel pada masing masing kelompok P1 : Proporsi bayi dengan penyapihan dini pada kejadian tidak ISPA. P2 : Proporsi bayi yang tidak penyapihan dini pada kejadian tidak ISPA. Z1- : Level of significance, Z1- : Power of the test (80 %) OR : odd rasio
Contoh sebuah diskusi Suatu penelitian dilakukan untuk mengetahui kaitannya penyapihan dengan kejadian ISPA. Jika diperoleh data sbb: Z1- : Level of significance, 0,05 = 1.96 Z1- : Power of the test (80 %) = 0.84 OR : 3.2 (Penelitian Cesar et al, 1999) P2 : 0.235 (berdasarkan penelitian Cesar, 1999) Berapa sampel yang harus terambil?
Besar sample untuk penelitian dua populasi mean Besar sampel untuk rata-rata satu populasi Besar sample untuk rata-rata dua populasi.
Keterangan N = besar sampel S = standar deviasi Z = level of signifikan Z = power μ1 = rata-rata kelompok perlakuan μ 2 = rata-rata kelompok kontrol
Contoh Penelitian akan dilakukan di rumah sakit A. jika diketahui sebagai berikut: N = besar sampel S = standar deviasi (1.70 berdasarkan penelitian Sharavage, 2006) Z = 0,05 Z = 0,20 μ1 = rata-rata kelompok perlakuan = 2.94 μ 2 = rata-rata kelompok kontrol = 5.72 Berapa sampel yang harus diambil?
Sistematika pemilihan uji statistic Menekankan pada jenis hipotesis Menekankan pada skala data
PENGUNAAN STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK
Latihan (sebuah studi) Tujuan penelitian:hubungan antara kepatuhan ibu dalam mengkonsumsi obat malaria terhadap kejadian bayi berat lahir rendah. Hipotesis: Peluang ibu yang tidak patuh dalam mengkonsumsi obat malaria lebih tinggi pada kelompok BBLR di banding dengan yang tidak BBLR. Desain: case control
LATIHAN Sample size The sample size studied was sufficient for detecting an odds ratio of 2.0 for exposures present in 25% of the control children, with an á error of 0.05 and a power of 80%. An additional 40% was added to adjust for Confounding variables and to compensate for possible refusals.10 According to this estimate, the final sample size should have at least 143 cases and 572 controls (four controls per case).
A national sample of midwives was accessed through the Australian College of Midwives Inc (ACMI). Midwives, registered nurse-midwives and midwifery students in clinical practice who interact with women antenatally, during childbirth or in the immediate postnatal period were invited to participate. Nurses involved in maternity care who were not midwives were excluded as the study investigated midwives' knowledge and practice. A total of 1105 usable questionnaires (out of a possible 3,500) were returned, giving a response rate of 31.6%.
LATIHAN The sample size calculation for the case-control study was performed with Epi-Info 6.04. The variable of greatest interest was employed, i.e. birth weight, in order to confirm whether the number of children followed until 1 year of life would be enough to carry out the case-control study. Defining alpha error as 5%, study power as 90%, a proportion of one case to four controls, a frequency of 67.5% of LBW infants among the cases and of 35.1% among the controls, the minimum sample size for the study was 33 cases and 132 controls. Since 528 children were followed to the end of the cohort study, all of these were included in the casecontrol study to afford greater consistency to the logistic regression analysis.
TERIMA KASIH