Besar Sampel Uji Hipotesis dua proporsi PERTEMUAN 10 Nanda Aula Rumana Kesmas/ Fikes

KEMAMPUAN AKHIR YANG DIHARAPKAN Mahasiswa mampu menguraikan menjelaskan, dan menghitung besar sampel untuk uji beda proporsi

Perhitungan Besar Sampel utk Uji Hipotesis Beda rata-rata T Independen T Dependen Korelasi Beda Proporsi Chi Square

Perhitungan Besar Sampel utk Uji Hipotesis Beda Proporsi ( Chi square) Cross sectional Kohort Kasus kontrol Eksperimen

Terminologi pada Perhitungan Besar Sampel utk Uji Hipotesis Ini menjelaskan apa? P1 = Estimasi proporsi pada kelp.1 P2 = Estimasi proporsi pada kelp.2 CI = Confidence Interval (1-alpha) Power = Kekuatan Uji (1-beta)

Skala nominal dan ordinal Data katagori Skala nominal dan ordinal SEBAB AKIBAT Terpajan Tidak Terpajan outcome Bukan outcome Data katagori Skala nominal dan ordinal Data katagori Skala nominal dan ordinal Baca buku sutanto

Besar sampel uji hipotesis beda proporsi 2 kelompok P1 dan P2 bergantung pada desain (didapat dari hasil penelitian terdahulu) n =Jumlah sampel untuk masing-masing kelompok P = (P1+P2)/2 P1-P2 = perbedaan minimal yang dianggap bermakna secara substansi (berdampak pada kesehatan masyarakat)

Uji hipotesis One tail (satu sisi) Two tail (dua sisi)

Bermakna secara Statistik vs. bermakna secara Substansi Tidak ada hubungan minum teh dengan PJK Namun, jika sampelnya ditingkatkan 20 kali lipat, ada hubungan bermakna Peneliti perlu mempertimbangkan apakah perbedaan kejadian penyakit jantung koroner sebesar 2% memang bermakna dari segi ilmu kesehatan? Yang kita butuhkan adalah bermakna secara substansi

P1 dan P2 pada cross sectional, kohort dan eksperimen Pajanan Penyakit Jumlah Ada Tidak ada a b a+b Tidak c d c+d b+d a+b+c+d P1= a/(a+b)proporsi ada penyakit pada yang terpajan P2= c/(c+d) proporsi ada penyakit pada yang tidak terpajan

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

“Hubungan antara anemia dengan BBLR” Pajanan Penyakit Jumlah Anemia Tidak anemia BBLR a b a+b Tidak BBLR c d c+d b+d a+b+c+d Disain kohort/cross sectional/ eksperimen Pajanan Penyakit Jumlah Anemia Tidak Anemia BBLR a b a+b Tidak BBLR c d c+d b+d a+b+c+d Disain kasus kontrol

Pada disain kohort/cross sectional/ eksperimen Contoh P1 dan P2 “Hubungan antara anemia dengan BBLR” Pada disain kohort/cross sectional/ eksperimen 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

Masalah dalam Penentuan Besar Sampel Jika hipotesis tidak fokus, misalnya: “Faktor-faktor yang berpengaruh pada kejadian BBLR” P1 dan P2 variabel yang mana ? Solusi: 1. Pilih faktor utama saja, faktor lain dianggap confounder 2. Hitung sampel untuk tiap faktor, kemudian ambil jumlah sampel terbesar Perbedaan P1 dan P2 harus berdasarkan perbedaan yang dianggap secara subtansi bermakna, bukan hanya dari penelitian terdahulu saja

Contoh: Penelitian tentang “Faktor-faktor yang berhubungan dengan BBLR” Faktor utama yang ingin diuji: Anemia Merokok Hipertensi Status Ekonomi Maka perlu informasi tentang: Prop BBLR pada anemia dan pada non anemia Prop BBLR pada perokok dan pada non perokok Prop BBLR pada hipertensi dan pada non hipertensi Prop BBLR pada ibu miskin dan pada ibu non miskin Kemudian, Hitung besar sampel utk tiap variabel Sampel terbesar yang diambil

Mungkinkah dalam satu judul penelitian ada beberapa hitung sampel Mungkinkah dalam satu judul penelitian ada beberapa hitung sampel? MUNGKIN

Tugas Judul penelitian : hubungan aktivitas fisik dengan kejadian menarche pada siswi SMP X Sebutkan P1dan P2 pada disain penelitian cross sectional, kohort, eksperimen, dan kasus kontrol