MACAM STATISTIK
- Jika datanya interval rasio, distribusi data normal dan jumlah data besar (>30) digunakan statistik parametris
- Jika datanya nominal/ordinal, atau distribusi data tidak normal (bebas), atau jumlah data kecil (<30) digunakan statistik non parametris
- Skala data interval atau rasio
- Data berdistribusi normal
- Pada uji t dan uji F untuk dua sample atau lebih, kedua sample harus dari populasi yang mempunyai varians sama Jumlah data besar (>30)
CONTOH UJI STATISTIK PARAMETRIS
- T test
- Z test
- Anova test (F test)
CONTOH UJI STATISTIK NON PARAMETRIS
- Wilcoxon Signed-Rank
- McNemar Change test
- Mann-Whitney U test
- Chi Square test
- Kolmogorov-Smirnov test
- Friedman test
- Kendall W test
- Cochran’s Q
STATISTIK PARAMETRIS
- Data: interval atau rasio
- Uji: t-test 1 sampel
- Rumus yang digunakan t atau z
- Rumus z digunakan jika simpangan baku populasi diketahui → karena umumnya tidak diketahui → sering dipakai rumus z
- Macam uji: uji dua fihak (two tail test) dan uji satu fihak (one tail test)
RUMUS t
- t = (x – μo) / (s/√n)
- t = nilai t yang dihitung = t hitung
- x = rata-rata x
- μo = nilai yang dihipotesiskan
- s = simpangan baku
- n = jumlah sampel
UJI DUA FIHAK (TWO TAIL TEST)
- Uji dua fihak digunakan jika Ho berbunyi: “… sama dengan …” dan Ha berbunyi: “…tidak sama dengan …”
- Ho: “Lama kala 2 pada primigravida sama dengan 1 jam”
- Ha: “Lama kala 2 pada primigravida tidak sama dengan 1 jam”
- Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≤ t tabel
UJI SATU FIHAK (ONE TAIL TEST)
Uji fihak kiri:
- Ho = “… lebih besar atau sama dengan (≥)…”
- H1 = “… lebih kecil (<)…” Contoh: Ho = “Daya tahan bidan berdiri lebih besar dan sama dengan 2 jam” H1 = “Daya tahan bidan berdiri lebih kecil dari 2 jam” Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≤ t tabel Uji fihak kanan: Ho = “… lebih kecil atau sama dengan (≤)…” H1 = “… lebih besar (>)…”
- Ho = “Pasien Poli KIA dalam sehari lebih kecil dan sama dengan 20 orang”
- H1 = “Pasien Poli KIA dalam sehari lebih besar 20 orang”
- Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≥ t tabel
STATISTIK NON PARAMETRIS
- Data: nominal atau ordinal
- Uji data nominal: (1) Test Binomial, (2) Chi Kuadrat (χ2)
- Uji data ordinal: Run Test
TEST BINOMIAL
- Syarat: (1) Populasi terdiri 2 klas (misal: pria dan wanita), (2) Data Nominal, (3) Jumlah sampel kecil (<25) Distribusi data Binomial (terdiri 2 kelas): kelas dengan kategori (x) dan kelas dengan ketegori (N-x) Ketentuan: Bila harga P >α , Ho diterima (P = proporsi kasus (lihat tabel), α = taraf kesalahan ( 1% = 0,01))
- Contoh: penelitian tentang kecenderungan Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau di Puskesmas. Jumlah sampel 24 Bumil, 14 Bumil memilih di Polindes, 10 Bumil memilih di Puskesmas
- Ho = peluang Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau Puskesmas adalah sama, yaitu 50%
- Ho = p1 = p2 = 0,5
- Sampel (n) = 24
- Frekuensi kelas terkecil (x) = 10
- Tabel (n=24, x=10) → koefisien binomial (p) = 0,271
- Bila taraf kesalahan (α) ditetapkan 1% = 0,01
- p = 0,271 > 0,01 → Ho diterima
- Kesimpulan: kemungkinan Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau di Puskesmas adalah sama yaitu 50 %
CHI KUADRAT (χ2)
- Syarat: (1) Populasi terdiri dari 2 atau lebih kelas, (2) Data Nominal, (3) Sampelnya besar
- Ho = “Peluang memilih x atau y adalah sama besar yaitu 50%”
- Ketentuan: Ho diterima jika χ2 hitung < χ2 tabel (dengan dk dan taraf kesalahan tertentu)
- dk = kebebasan untuk menentukan frekuensi yang diharapkan, jika peluangnya 2 (x atau y) maka dk =1
- Penelitian peluang Bumil memilih periksa ANC di Bidan P2B dan Bidan D3. Jumlah sampel 300 Bumil, memilih Bidan P2B 200 orang, memilih Bidan D3 100 orang
- Ho = “Peluang Bumil memilih periksa ANC di Bidan P2B dan Bidan D3 adalah sama (50%)”
- Jika dk = 1, α = 5% → χ2 tabel = 3,841, dan χ2 hitung = 33,33
- Kesimpulan: Ho ditolak
- Penelitian tentang warna sepatu dipilih Bidan. Jumlah sampel 3000 Bidan, 1000 warna hitam, 900 warna putih, 600 coklat, 500 warna lain
- Ho =“Peluang Bidan memilih empat warna sepatu adalah sama”
- Jika dk = 3, α = 5% → χ2 tabel = 7,815, dan χ2 hitung = 226,67
- Kesimpulan: Ho ditolak
RUN TEST
- Untuk mengukur urutan suatu kejadian random atau tidak (pada data ordinal)
- Caranya dengan memperhatikan jumlah “run”
- Run adalah kejadian yang berurutan
- Contoh: @@@ ## @ ### @@ # @@ = 7 run
- Ho = “Urutan dalam memilih … adalah random”
- Ketentuan: Ho diterima jika r observasi berada diantara r kecil (tabel) dan r besar (tabel)
UJI HIPOTESIS DESKRIPTIF
UJI HIPOTESIS ASOSIASI
UJI HIPOTESIS KOMPARASI
Tidak ada komentar:
Posting Komentar