Hardian Clinical Epidemiology and Biostatistic Unit FK UNDIP

Presentasi berjudul: "Hardian Clinical Epidemiology and Biostatistic Unit FK UNDIP"— Transcript presentasi:

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

2 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

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

4 Populasi Sampel

5 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

6 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

7 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

8

9 Tabel distribusi Z

10 Relax dulu....

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

12 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

13 Rumus besar sampel tungal untuk perkiraan rerata

14 Rumus besar sampel tungal untuk perkiraan rerata

15 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

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

17

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

19 Sabaar

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

21 Estimasi proporsi populasi tunggal
Q=1 - P

22

23 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

24 Besar sampel untuk uji hipotesis perbedaan proporsi 2 populasi

25

26 Besar sampel untuk penelitian kohort
P1= P2 X RR

27

28 Besar sampel untuk penelitian kasus kontrol

29

30

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

32 Rumus besar sampel untuk uji korelasi
ln = natural logaritma

33

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

35

36 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

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

38 Prinsip Parsimonius Creative Logic Reliable STUPID

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

40 TERIMA KASIH