Feedback SPSS Advance Naldo Sofian LPP – BEM IKM FKUI.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Analisis Regresi.
Advertisements

REGRESI LINIER SEDERHANA
ANALISIS KORELASI.
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
TATAP MUKA 9 KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANA
SKRINING dr. Fazidah A Srg Mkes.
Uji Korelasi dan Regresi
Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM
ANALISIS REGRESI TERAPAN
Aplikasi Program Analisis Data (SPSS)
Bab 10 Analisis Regresi dan Korelasi
SPSS Advance -Brief Advance Short Course for LPP-
Dr. Muhamad Ibnu Sina TIM UKMPPD FKU MALAHAYATI
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Analisis Data dengan SPSS
KORELASI & REGRESI LINIER
BAHAN AJAR M.K. PROGRAM LINEAR T.A. 2011/2012
ANALISIS EKSPLORASI DATA
VALIDASI ROC KURVA ANALISIS REGRESI
Penelitian Prognostik dan Sistem Skoring
LOGISTIC REGRESSION Logistic regression adalah regressi dengan binary untuk variabel dependen. Variabel dependen bersifat dikotomi dengan mengambil nilai.
ANALISIS MULTIVARIAT.
Anas Tamsuri UJI STATISTIK UJI STATISTIK.
Contoh Perhitungan Regresi Oleh Jonathan Sarwono.
FEB Univ. 17 Agustus 1945 Jakarta
REGRESI LINIER SEDERHANA
ANALISIS DATA KATEGORIK
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
STATISTIK INFERENSIAL
PROSEDUR UJI STATISTIK/ HIPOTESIS
KORELASI & REGRESI.
Lilik Kustiani1 Ari Brihandhono2 Universitas Kanjuruhan Malang
ANALISIS DATA KATEGORIK
SPSS ADVANCED Muhammad Reza Al Hakim.
REGRESI NON LINIER Gangga Anuraga, M.Si.
ANALISIS MODERATING.
ESTIMASI RELIABILITAS
Pertemuan ke 14.
MENDETEKSI PENGARUH NAMA : NURYADI.
Pertemuan ke 14.
DEASY ROSMALA DEWI, SKM,MKES
Uji Konstanta (a) Regresi Linear Sederhana
REGRESI LINIER BERGANDA
Regresi Linier (Linear Regression)
Analisis REGRESI.
Analisis Regresi & Analisis Korelasi
REGRESI LOGISTIK BINER
REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL
VALIDITAS DAN REABILITAS REGRESI BERGANDA Nori Sahrun, S.Kom., M.Kom
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
REGRESI LOGISTIK ORDINAL
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE REGRESSION)
MODEL REGRESI DENGAN VARIABEL BEBAS KATEGORI
Single and Multiple Regression
BAB 7 persamaan regresi dan koefisien korelasi
KORELASI.
STATISTIKA-Regresi Linier Sederhana
Single and Multiple Regression
BAB 6 MULTIKOLINIERITAS
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Berganda
HYPOTHESIS TESTING Beberapa Pengertian Dasar : Hipotesis Statistik
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Sederhana
Pasca Sarjana Unikom Model Regresi Pasca Sarjana Unikom
Pasca Sarjana Unikom Model Regresi Pasca Sarjana Unikom
REGRESI LINIER BERGANDA
Single and Multiple Regression
ANALISIS REGRESI LINIER
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Skrining Pengertian Usaha untuk mengidentifikasi penyakit- penyakit yang secara klinis belum jelas dengan menggunakan pemeriksaan tertentu atau prosedur.
Transcript presentasi:

Feedback SPSS Advance Naldo Sofian LPP – BEM IKM FKUI

Daftar Isi Sens./Spec./PPV/NPV Diskriminasi dan Kalibrasi – Esensi Uji ANOVA dan Hosmer & Lameshow Terminologi dalam Survival Analysis Terminologi dalam Tabel SPSS

Definisi SENSITIVITY KEMAMPUAN MENEMUKAN KELAINAN BILA KELAINAN TERSEBUT ADA SPESIFISITAS KEMAMPUAN MENYINGKIRKAN PENYAKIT JIKA PENYAKIT MEMANG TIDAK ADA POSITIVE PREDICTIVE VALUE BESARNYA PELUANG SUBJEK BENAR MENDERITA PENYAKIT JIKA HASIL UJI (+) NEGATIVE PREDICTIVE VALUE BESARNYA PELUANG SUBJEK BENAR TIDAK MENDERITA PENYAKIT JIKA HASIL UJI (-)

Diskriminasi dan Kalibrasi ROC (Receiver Operator Curve) -Diagram “Tawar-Menawar” -Positif Benar (Sens.) vs Positif Palsu Hosmer and Lameshow -Prediksi model sesuai vs hipotesis nol tanpa prediktor R 2 -Proporsi Variabilitas Uji Anova (Analysis of Variance) Diskriminasi Kasus vs Bukan Kasus Kalibrasi Estimasi vs Kenyataan Regresi Logistik Diskriminasi  AUC Metode ROC Kalibrasi  p > 0.05 Metode Hosmer and Lameshow Regresi Linear Diskriminasi  R 2 R 2 Mendekati 1 Kalibrasi  p < 0.05 Uji ANOVA

Terminologi Dalam Survival Analysis

Terminologi d. Observed = Jumlah item dengan kode “0” dan “1” pada variabel dependen (outcome) e. Predicted = pada hipotesis nol, SPSS memprediksi semua hasil pada “cases” adalah 0 pada variabel dependen g. B = Koefisien yang menjadi konstanta pada model hipotesis nol h. SE = Standard error sekitar koefisiend dari konstanta I Wald and Sig = Tes jika konstanta = 0 pada hipotesis nol (tidak dipakai jika p<0.05) j. Df (Degree of Freedom) = Jumlah prediktor k. Exp(B) = Eksponensial dari Koefisien B = OR

Daftar Pustaka  Sastroasmoro S, Ismael S. Dasar-dasar metodologi penelitian klinis. Edisi ke-3. Jakarta: Sagung Seto  University of Stratchlyde. Goodness of fit measures. [Diakses 19 Juli 2013]. Tersedia di: veresearchdesignandanalysis/unit6/goodnessoffitmeasures/ veresearchdesignandanalysis/unit6/goodnessoffitmeasures/  IDRE. Annotated SPSS output logistic regression. [Diakses 19 Juli 2013]. Tersedia di: