Hardian Clinical Epidemiology and Biostatistic Unit FK UNDIP BESAR SAMPEL Hardian Clinical Epidemiology and Biostatistic Unit FK UNDIP

Jumlah subyek sangat menentukan manfaat penelitian Pendahuluan Berapa jumlah subyek yang diperlukan dalam suatu penelitian agar dapat mewakili populasi? Jumlah subyek sangat menentukan manfaat penelitian

Populasi dan sampel Populasi rujukan semua pengukuran atau observasi yang diteliti Sampel adalah bagian dari populasi akan tetapi HARUS mewakili populasi

Populasi Sampel

Ciri sampel yang baik Memiliki karakteristik yang sama dengan populasi Setiap individu mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih   random Jumlahnya cukup besar Kriteria inklusi/eksklusi Metode sampling Perhitungan besar sampel

Too many subjects prove everything, too few subjects prove nothing Perhitungan besar sampel diperlukan untuk menjamin hasil penelitian dapat digeneralisasikan atau mewakili populasi yang diteliti Too many subjects prove everything, too few subjects prove nothing

Informasi yang diperlukan Perbedaan klinis / effect size (d) Besar kesalahan tipe I ()  Z Power yang diperlukan (1-β) Karakteristik data: simpang baku atau proporsi  tergantung jenis data

Tabel distribusi Z

Relax dulu....

Rumus besar sampel ? Tergantung jenis datanya Besar sampel untuk data numerik Besar sampel untuk data kategorial

Perkiraan rerata populasi tunggal Perlu informasi: Simpang baku nilai rerata dalam populasi (s atau )  kepustakaan Tingkat kepercayaan absolut (d)  ditetapkan peneliti Tingkat kemaknaan ()  ditetapkan peneliti

Rumus besar sampel tungal untuk perkiraan rerata

Rumus besar sampel tungal untuk perkiraan rerata

Rumus besar sampel untuk uji hipotesis perbedaan rerata 2 populasi yang independen Perlu 4 informasi Simpang baku nilai rerata dalam populasi (s atau )  kepustakaan Effect size (X1- X2)  clinical judgment Kesalahan tipe I Kesalahan tipe II

Rumus besar sampel untuk uji hipotesis perbedaan rerata 2 populasi yang independen

Rumus besar sampel untuk uji hipotesis perbedaan rerata sebelum dan sesudah perlakuan

Sabaar........

Estimasi proporsi populasi tunggal Perlu informasi: Proporsi penyakit yang akan dicari (P)  dari pustaka Tingkat ketepatan absolut (d)  ditetapkan peneliti Tingkat kemaknaan ()  ditetapkan peneliti

Estimasi proporsi populasi tunggal Q=1 - P

Besar sampel untuk uji hipotesis perbedaan proporsi 2 populasi Perlu informasi: Proporsi pada kelompok kontrol (P1) dan proporsi pada kelompok terapi (P2) Effect size: P1-P2 Kesalahan tipe I Kesalahan tipe II

Besar sampel untuk uji hipotesis perbedaan proporsi 2 populasi

Besar sampel untuk penelitian kohort P1= P2 X RR

Besar sampel untuk penelitian kasus kontrol

Besar sampel untuk uji korelasi Perlu informasi Perkiraan koefisien korelasi (r)  dari pustaka Tingkat kemaknaan () Power (1-β)

Rumus besar sampel untuk uji korelasi ln = natural logaritma

Besar sampel untuk uji diagnostik Q=1 - P P= sensitivitas

Kiat memperkecil besar sampel Memperlebar ketepatan (d) yang masih dapat diterima Memperbesar nilai  dan β Memperbesar effect size (termasuk OR dan RR) Tidak dianjurkan rekayasa

Anjuran: Memilih outcome/variabel terikat yang berskala numerik Melakukan matching individual Melakukan pengukuran yang sedikit variabilitasnya Memilih efek yang sering terjadi

Prinsip Parsimonius Creative Logic Reliable STUPID

Dasar-Dasar Metodologi Penelitian Klinis Buku yang dianjurkan: Dasar-Dasar Metodologi Penelitian Klinis Sudigdo Sastroasmoro, Sofyan Ismael

TERIMA KASIH