BESAR SAMPEL Setiyowati Rahardjo.

Presentasi berjudul: "BESAR SAMPEL Setiyowati Rahardjo."— Transcript presentasi:

1 BESAR SAMPEL Setiyowati Rahardjo

2 Faktor-faktor yang mempengaruhi ukuran sampel
Category Outcomes. Bagaimana kategori yang akan dihasilkan oleh data penelitian. Test of Hypotheisis. Apakah pada penelitian perlu adanya pembuktian hipotesis atau tidak. Power and Confidens Level. Jenis Studi deskriptif saja atau analitik, prospektif atau retrospektif

3 PENDEKATAN PENENTUAN BESAR SAMPEL
DISTRIBUSI NORMAL - sampel besar jika n ≥30 karena akan mendekati distribusi normal - sampel kecil jika n < 30 - TEORI ini mempersyaratkan skala data interval atau rasio

4 SIMPLE RANDOM SAMPLING
Estimasi proporsi dengan presisi mutlak Z2 1-α/2 P (1-P) N n = d2 (N-1) + Z2 1-α P (1-P) POPULASI TIDAK DIKETAHUI Z2 1-α/2 P (1-P) n = d2

5 n = besar sampel d = presisi mutlak Z = z score ditentukan berdasarkan derajat kepercayaan P = proporsi penelitian sebelumnya N = jumlah populasi

6 Penelitian pendahuluan pada 50 pekerja di perusahaan diperoleh hasil 30 orang anemia. Perusahaan ini mempunyai 3000 karyawan. Berapa besar sampel yang diperlukan jika peneliti ingin mengetahui prevalensi anemia pada perusahaan tersebut dengan presisi yang diinginkan 5 % pada derajat kepercayaan 95 % ? Jawab : N = 3000 P = 30/50 = 0,6 d = 5% = 0,05 Z pada derajat kepercayaan 95% = 1,96

7 Z2 1-α/2 P (1-P) N n = d2 (N-1) + Z2 1-α P (1-P) 1, ,6 (1 - 0,6) 3000 n = 0,052.(3000–1)+ 1,962.0,6(1-0,6) = 328,52

8 Estimasi proporsi dengan presisi relatif
Z2 1-α/2 N (1 - P) n = 2 P (N-1) + Z2 1-α/2 (1-P) JIKA POPULASI TIDAK DIKETAHUI Z2 1-α/2 (1-P) n = 2 P

9 n = besar sampel  = presisi relatif Z = z score ditentukan berdasarkan derajat kepercayaan P = proporsi penelitian sebelumnya N = jumlah populasi

10 Misalkan pada persoalan contoh 1, peneliti menginginkan estimasi proporsi dengan presisi relatif 5 % dan derajat kepercayaan 95%. N = 3000 P = 30/50 = 0,6  = 5% = 0,05 Z pada derajat kepercayaan 95% = 1,96 Besar sampel : 1, (1 - 0,6) n = 0,052 .0,6(3000 – 1)+1,962 (1 - 0,6) n = 458,31

11 Estimasi rata-rata dengan presisi mutlak
Z21-/2 2 . N n = d2 (N-1) + Z21-/2 2 JIKA POPULASI TIDAK DIKETAHUI Z21-/2 2 n = d2

12 n = besar sampel d = presisi mutlak Z = z score ditentukan berdasarkan derajat kepercayaan  = standar deviasi populasi N = jumlah populasi

13 Contoh : Seorang peneliti ingin mengetahui rata-rata tekanan darah diastolik manajer dan direktur dari satu perusahaan. Pemeriksaan awal oleh dokter perusahaan menunjukkan hasil rata-rata tekanan darah diastolik 90 mmHg dengan standar deviasi 20 mmHg. Pada perusahaan ini terdapat 100 orang manajer dan direktur. Berapa besar sampel yang diperlukan, jika peneliti menginginkan presisi mutlak terhadap rata-rata tekanan darah diastolik sebesar 10 mmHg dan derajat kepercayaan 95% ?

14 n = ------------------------------- 102 .(100 – 1) + 1,962.202
 = 20 mmHg d = 10 mmHg Z pada 95% = 1,96 1, n = 102 .(100 – 1) + 1, n = 13,44

15 Estimasi rata-rata dengan presisi relatif
Z21-/2 2 . N n = 2 2 (N-1) + Z21-/2 2 Z21-/2 2 n = 2 2

16 n = besar sampel  = presisi relatif z = z score ditentukan berdasarkan derajat kepercayaan  = standar deviasi populasi N = jumlah populasi  = mean populasi

17 Jika pada contoh 3, peneliti menginginkan presisi relatif 10% dan derajat kepercayaan 95%.
 = 20 mmHg  = 10 %  = 90 mmHg Z pada 95% = 1,96 Besar sampel : 1, n = (100 – 1) + 1, n = 16,08

18 UNTUK DESAIN SAMPEL SISTEMATIC RANDOM SAMPLING DAN STRATIFIED RANDOM SAMPLING SAMA
CLUSTER : prinsip yang sama digunakan seperti metode acak sederhana dan mengalikan hasil perhitungannya dengan efek desain (design effect).

19 Efek desain merupakan perbandingan (rasio) antara varians yang diperoleh pada pengambilan sampel secara kompleks (seperti sampel klaster) dengan varians yang diperoleh jika pengambilan sampel dilakukan secara acak sederhana. Besar efek desain dapat diperoleh dari hasil survei yang pernah dilakukan. Pada umumnya efek desain untuk sampel klaster berkisar antara 2 dan 4.