Besar Sampel Untuk Kasus Kontrol

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BESAR SAMPEL Oleh Nugroho Susanto.
Advertisements

Prof.Dr.dr.Rizanda Machmud MKes
BESAR SAMPEL DUA PROPORSI
POPULASI DAN SAMPEL Oleh Nugroho Susanto.
CROSS SECTIONAL STUDY.
OLEH: SRI SUNARINGSIH IKA WARDOJO, SKM
BESAR SAMPEL Setiyowati Rahardjo.
ANALISIS UKURAN KESEHATAN
SAMPLING Vitri Widyaningsih, dr.
Honey Ndoen COHORT.
STUDI KOHORT.
RANCANGAN PENELITIAN OBSERVASIONAL ANALITIK
Uji chi square Oleh Nugroho susanto.
STUDI PENDAHULUAN Oleh Nugroho Susanto.
M.A. Epidemiologi K3 DR. Dr. L. Meily Kurniawidjaja, MSc., Sp.Ok.
CASE CONTROL Honey Ndoen.
Case Control Study (Penelitian kasus kontrol)
STUDI EPIDEMIOLOGI.
Cross Sectional Study (Penelitian Potong Lintang)
Nurul Wandasari S, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat
Desain Cross Sectional
POPULASI DAN SAMPEL.
Pengujian Hipotesis Hipotesis: Hupo (sementara/lemah kebenarannya) dan Thesis (pernyataan/teori) “Pernyataan sementara yang perlu diuji kebenarannya” Hipotesis:
Sampel pada Uji Hipotesis
BESAR SAMPEL.
SAMPLING.
TEMU X SAMPLING: A REVIEW.
Besar Sampel untuk Proporsi
PENYELIDIKAN EPIDEMIOLOGI
UJI BEDA PROPORSI Chi Square.
Perhitungan Besar Sampel
DESAIN PENELITIAN.
TEMU - 4 TUJUAN Diakhir kuliah mahasiswa memiliki pengetahuan dasar tentang faktor risiko , studi epidemiologi analitik: Studi Ekologi, Studi Cross Sectional.
KUMPULAN PERTANYAAN DAN PENJELASAN TENTANG PENELITIAN
MENAKSIR RATA-RATA µ RUMUS-RUMUS YANG DAPAT DIGUNAKAN
PENDEKATAN EPIDEMIOLOGI
Oleh: Epidemiologi STIKES TUANKU TAMBUSAI BANGKINANG
Pengantar Statistik Irfan
Desain Cross Sectional
Desain Penelitian.
Uji chi square Oleh Nugroho susanto.
Desain Cross Sectional
Uji chi square (kai kuadrat)
TERMINOLOGI EPIDEMIOLOGI
SAMPLING.
Nurul Wandasari S, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat
Besar sampel untuk penelitian kasus-pembanding,
Taksiran Ukuran Sampel (Untuk Proporsi)
Studi kohor Oleh : Mia Audina (
OLEH: MAYOR CKM (K) Ns. MUSTRIWI, M. Kep
OLEH: SRI SUNARINGSIH IKA WARDOJO, SKM
Uji chi square Oleh Nugroho susanto.
Diakhir kuliah mahasiswa memiliki kemampuan dasar tentang
DESAIN PENELITIAN Created by : Andi khairunnisa Ayudya Sekar
Besar Sampel Uji Hipotesis dua proporsi
STUDI KOHOR MK RISET EPIDEMIOLOGI.
Hardian Clinical Epidemiology and Biostatistic Unit FK UNDIP
SAMPLING.
Capaian Mahasiswa memahami tentang perhitungan besar sampel untuk uji hipotesis beda dua proporsi.
STUDI KOHORT.
Pengantar Statistik Inferens
UKURAN ASOSIASI Suharyo.
Disampaikan : Bambang Yunianto
Pengujian Sampel Tunggal (1)
Sesi 10: Metode dan Besar Sampel untuk Disain Kohort
Sesi 13: Besar Sampel untuk Penelitian Survei
Rancangan penelitian kesehatan berdasar klasifikasi penelitian Rancangan pnltnJenisContoh Observasional (non- eksperimen) Deskriptif Analitik Lap kasus.
Sesi 2: Dasar Teori Rancangan Sampel
Sesi 5: Perhitungan Besar Sampel Untuk Estimasi Parameter
DESAIN PENELITIAN Merupakan rancangan penelitian yang disusun sedemikian rupa sehingga dapat menuntun peneliti untuk dapat memperoleh.
Transcript presentasi:

Besar Sampel Untuk Kasus Kontrol PERTEMUAN 11 Ira Marti Ayu Kesmas/ Fikes

KEMAMPUAN AKHIR YANG DIHARAPKAN Mahasiswa mampu menguraikan dan menjelaskan teknik sampling dan menghitung besar sampel untuk penelitian kasus kontrol

Learning Of Objective Pendahuluan Teknik sampling Menghitung besar sampel

Pendahuluan Sebab Akibat Pada desain kasus kontrol, peneliti membandingkan subyek dengan penyakit (kasus) dengan subyek tanpa penyakit (sebagai kontrol) kemudian peneliti menggali informasi paparan (penyebab/ faktor risiko) secara retrospektif Peneliti kemudian menghitung proporsi kasus yang terpajan dan tidak terpajan Serta menghitung proporsi kontrol yang terpajan dan tidak terpajan Kasusyang mengalami sakit Kontrolyang tidak sakit atau memiliki penyakit yang mirip dengan kasus Sebab Akibat

Pendahuluan Terpajan Kasus Tidak Terpajan Terpajan Kontrol

Contoh Penelitian tentang kebiasaan minum jamu pada waktu hamil dengan kejadian bibir sumbing. Jika peneliti menggunakan disain penelitian kasus kontrol maka ia akan memilih kasus (bayi dengan bibir sumbing) dan memilih kontrol (bayi yang normal) Kemudian tiap subjek yang diteliti baik kasus atau kontrol akan ditanyakan apakah waktu hamil ibu bayi tersebut minum jamu atau tidak Jika minum jamu pada waktu hamil merupakan risiko terjadinya bibir sumbing maka peneliti akan memperoleh proporsi ibu yang minum jamu pada bayi dengan bibir sumbing lebih besar daripada proporsi ibu yang minum jamu pada bayi normal. Jadi pada disain kasus kontrol, jika ada hubungan antara pajanan dengan penyakit, maka proporsi subyek terpajan pada kelompok kasus harus lebih besar dari proporsi subyek terpajan pada kelompok kontrol

Penelitian kasus kontrol tidak dapat menghitung insidens atau prevalen terjadinya penyakit Misalnya : peneliti menggunakan 100 bayi bibir sumbing sebagai kasus dan 200 bayi normal sebagai kontrol. Maka proporsi bayi sumbing =100/(100+200)=33,3% tetapi bukan berarti prevalensi bayi bibir sumbing adalah 33,3% Karena pada penelitian kasus kontrol perbandingan jumlah kasus dan kontrol diatur oleh peneliti Karena jumlah kasus pada sampel ditentukan oleh peneliti maka proporsi kasus atau penyakit pada sampel tidak menggambarkan prevalensi kasus dimasyarakat

Ciri utama disain kasus kontrol Dalam dimensi wakturetrospektif Yang artinya penelitian dimulai pada subyek dengan penyakit (kasus) dan subyek tanpa penyakit (kontrol) Ukuran asosiasi adalah odds ratio

Teknik pengambilan sampel kasus kontrol Identifikasi dan pemilihan kasuskasus harus berasal dari populasi sumber (populasi darimana kasus berasal) Setelah kasus terpilih, maka mengidentifikasi dan memilih kontrolkontrol dipilih secara acak dari populasi sumber yang sama dengan kasus Jika populasi sumber diketahui maka kontrol dipilih dari daftar subyek yang ada di daerah tersebut Dalam pemilihan kontrolpartisipasi subyek dalam penelitian harus tidak bergantung dari keterpajanan subyek Subyek yang terpajan harus memiliki kemungkinan yang sama untuk terpilih dalam penelitian seperti subyek yang tidak terpajan Konsep populasi sumbersangat penting dalam penelitian kasus kontrol karena seharusnya kontrol juga diambil dari populasi sumber yang sama dengan kasus agar generalisai hasil dapat dilakukan pada populasi sumber atau populasi lain yang memiliki karakteristik yang sama dengan populasi sumber

GENERALISASI KASUS POPULASI SUMBER KONTROL Konsep populasi sumbersangat penting dalam penelitian kasus kontrol karena seharusnya kontrol juga diambil dari populasi sumber yang sama dengan kasus agar generalisai hasil dapat dilakukan pada populasi sumber atau populasi lain yang memiliki karakteristik yang sama dengan populasi sumber

Pajanan Penyakit Jumlah Ada Tidak ada a b a+b Tidak c d c+d b+d Besar sampel untuk penelitian kasus kontrol dapat ditentukan berdasarkan nilai odds ratio(OR) Pajanan Penyakit Jumlah Ada Tidak ada a b a+b Tidak c d c+d b+d a+b+c+d P1 = a/(a+c)proporsi subjek yang terpajan (exposed) pada kelompok yang sakit P2 = b/(b+d)proporsi subjek yang terpajan (exposed) pada kelompok yang tidak sakit

Contoh P1 dan P2 Hubungan antara anemia dengan BBLR Pada disain kohort/cross sectional P1: Proposi BBLR pada ibu anemia P2: Proposi BBLR pada ibu tidak anemia Pada disain kasus-kontrol P1: Proporsi ibu anemia pada BBLR P2: Proporsi ibu anemia pada non BBLR Kesalahan penetapan P1 dan P2 sering terjadi pada desain kasus-kontrol

Besar Sampel untuk uji hipotesis Odds ratio KETERANGAN : P1= Proporsi subjek yang terpajan (exposed) pada kelompok yang sakit (dari penelitan terdahulu) P2= Proporsi subjek yang terpajan (exposed) pada kelompok yang tidak sakit (dari penelitan terdahulu) OR= Odds Ratio P1 dan P2 jangan dari jurnal yang sama Biasanya P2 itu lebih besar kejadiannya dimasyarakat dibandingkan P1

Contoh soal Seorang peneliti ingin menguji hipotesis anemia pada ibu hamil sebagai faktor risiko terjadinya bayi berat lahir rendah (BBLR). Hasil penelitian pada peneliti di negara lain menunjukkan odds ratio sebesar 2,5. prevalensi anemia pada ibu yang melahirkan bayi non BBLR perlu diketahui dari hasil survei sebesar 60%%. Berapa sampel yang diperlukan jika peneliti menginginkan tingkat kepercayaan 5% dan kekuatan uji 80% Diketahui : OR= 2,5 P2=60% prevalensi anemia pada ibu yang melahirkan bayi non BBLR α=5% β=80%

Berarti sampel yang dibutuhkan adalah 93 bayi BBLR dan 93 bayi non BBLR, Total 186 bayi Bukan berarti diambil sampel 186 bayi  karena tidak menjamin diperoleh 93 bayi BBLR dan 93 bayi non BBLR

Daftar Pustaka