1. Biostatistik Penerapan metode statistika untuk memecahkan masalah biologi maupun bidang

terapannya Metode untuk mengumpulkan, mentabulasi, menginterpretasi data sehingga

kemungkinan kesalahan pada kesimpulan dan estimasi dapat diperkirakan2. Statistic deskriptif

Statistic yg digunakan untuk menggambarkan suatu hasil penelitian yg tidak digunakan untuk menarik kesimpulan

Biasanya hasil analisis berupa presentasi, tabulasi, grafik Tidak digunakan untuk menarik kesimpulan yang lbh luas (tdk digeneralisasikan)

3. Statistic inferensial Dapat digeneralisasikan ke populasi lain Suatu proses penarikan kesimpulan thd karakter populasi berdasar data yang diperoleh

dari observasi

Statistik yg digunakan untuk menggambarkan atau menganalisa suatu data sekaligus membuat kesimpulan untuk digeneralisasikan ke populasi

Suatu proses atau prosedur penarikan kesimpulan terhadap karakteristik populasi yang didasarkan pada data yg diperoleh dari observasi pd sampel.

Parametric Metode untuk menganalisis data interval dan rasio, data hrs berdistribusi normal Arti harfiah?

Non parametric Bagian dari statistic inferensial, untuk menganalisis data nominal dan ordinal Data berskala rasio/ interval yang berdistribusi tidak normal

4. Statistic Pengetahuan yg berhubungan dengan pengumpulan data (data dalam bentuk

angka)/fakta, pengolahan, penganalisaannya, penarikan kesimpulan, dan pembuatan keputusan yang cukup beralasan berdasarkan fakta dan penganalisaan yang dilakukan

STEP 2

1. Apa perbedaan statistic deskriptif dan statistic inferensial?2. Apa syarat2 parametrik dan non parametric?3. Apa saja fungsi dari statistic?4. Apa kompetensi yang harus dimiliki oleh peneliti tentang biostatistik dalam penelitian bidang

kedokteran?5. Apa saja faktor2 yang mempengaruhi uji statistic inferensial dan deskriptif?6. Sebutkan jenis2 statistik dan parameter!

7. Sebutkan macam2 uji statistic!8. Apa kekurangan dan kelebihan dari uji statistic?9. Apa perbedaan parametric dan non parametric?10. Apa saja hal2 yang harus dipertimbangkan dalam uji statistic?11. Apa saja kesalahan dalam uji statistic?12. Tentukan langkah2 untuk menentukan metode statistic!13. Sebutkan macam2 uji parametric dan non parametric!

1. Apa syarat2 parametrik dan non parametric?Syarat untuk menguji statistik

Uji Parametrik Skala pengukuran variabel:harus variabel numerik Sebaran data:harus normal dan homogenDistribusi normal adalah suatu distribusi yang digunakan untuk mengetahui probabilitas yang telah diketahui rata-rata ( μ ) dan standar deviasinya ( σ ). Banyaknya kejadian yang terdistribusi normal, tanda =, ≥ , dan ≤ diabaikan, jadi hanya ada tanda > dan <. Perhitungan probabilitas suatu sampel yang diambil, didapat dengan cara melakukan transformasi nilai-nilai pengukuran ke dalam bentuk bakunya ( nilai Z ). Distribusi normal ini memiliki ciri yaitu n ≥ 30 dan n,p ≥ 5.Sumber : J Kedokter Trisakti, Mei-Agustus 1999-Vol.18, No.2• Distribusi normal merupakan satu-satunya distribusi probabilitas dengan variable random continue dan mempunyai peran yg sngat penting dlm statistika krn :• Distribusi normal memiliki beberapa sifat yg memungkinkan untuk dipergunakan sbg pedoman dlm menarik kesimpulan berdasarkan hasil sampel .• Meskipun distribusi normal merupakan distribusi teoritis tetapi sangat sesuai dgn disribusi empiris shg dikatakan bhwa semua peristiwa secara alami akan membentuk distribusi ini oleh karena itu distribusi ini sering dikenal dgn distribusi normal Sumber : Biostatistika Untuk Kedokteran Dan Kesehatan Masyarakat Dr.Eko Budiarto

Homogeny (uji pake apa & syarat dan cara baca)

Homogen  ialah  :  indek  untuk  mengetahui  tingkat kesamaan antara dua atau lebih kelompok data. Sumber : Nurhayati, Dra., M.Sc. Analisa Homogenitas dan Metadata, Modul Diklat Teknis Analisa Data Klimatologi dan Kualitas Udara, Pusdiklat BMG, 2006

Varians data: Kesamaan varians tidak menjadi syarat untuk uji kelompok yang berpasangan Kesamaan varians adalah syarat tidak mutlak untuk 2 kelompok tidak berpasangan ,artinya varian data boleh sama boleh beda Kesamaan varians adalah syarat mutlak untuk > 2 kelompok tidak berpasangan artinya varian data harus/wajib sama.

Uji NonParametrik Jika masalah skala pengukuran variabel adalah kategorikal (ordinal &

nominal) Jika data dengan masalah skala pengukuran numerik tetapi tidak

memenuhi syarat untuk uji parametrik (misal sebaran data tidak normal) maka dilakukan uji non parametrik yang merupakan alternatif dari uji parametriknya.

Alternatif uji t berpasangan adalah Uji Wilcoxon Alternatif uji t tak berpasangan uji Mann-Whitney Alternatif uji repeated anova adalah uji Friedman Alternatif uji one way anova adalah Uji Kruskal_WallisSumber:Statistika Untuk Kedokteran & Kesehatan.Dr.M.Sopiyudin

Dahlan hal.11-12

Parametric Non parametric Skala pengukuran variable harus

numeric

Sebaran data harus normal

Varians data:

a. kesamaan varians tidak

menjadi syarat untuk uji

kelompok yg berpasangan.

b. Kesamaan varians adalah

syarat tidak mutlak untuk dua

kelompok tidak berpasangan,

artinya varians data boleh

1. Distribusi tdk normal2. Heterogen3. Skala nominal/ ordinal4. Jumlah sampel lebih kecil5. Skala interval/ rasio bila sample tidak

memenuhi syarat uji parametric

sama boleh juga berbeda.

c. Kesamaan varians adalah

syarat mutlak untuk >2

kelompok tidak berpasangan,

artinya varians data

harus/wajib sama.

(Statistika untuk Kedokteran dan

Kesehatan, dr. M. Sopiyudin

Dahlan, hal 11)

Distribusi normal (uji pake apa & syarat dan cara baca)

Bagaimana cara mengetahui data yang berdistribusi normal/tidak?

yang dimaksud berdistribusi normal adalah mempunyai bentuk simetris dengan nilai mean,median dan mode yang mengumpul di satu titik tengah,dengan penyebaran data sebanyak 68% di dalam kurang lebih 1 deviasi standart dari mean dan dengan penyebaran data sebanyak 95% didalam kurang lebih 2 deviasi standart dari mean

(Metodologi penelitian bisnis,Prof.Dr.jogianto H.M.,M.B.A.,Akt.hal 171)

Standar deviasi adalah penyebaran nilai suatu data terhadap mean-nya

Kriteria sebaran data normal dan tidak normal

Statistika untuk Kedokteran dan Kesehatan, Seri Evidence Based Medicine,dr. M.

Sopiyudin Dahlan

1. Tujuan dan fungsi (manfaat) dari statistik? manfaat statistik

1. alat untuk menghitung besarnya anggota sample yang diambil dari suatu populasi

2. alat untuk menguji validitas dan reliabilitas instrument

3. tehnik2 untuk menyajikan data, sehingga data lebih komunikatif

4. alat untuk analisis data seperti menguji hipotesis penelitian yang diajukan.

Statistika untuk penelitian, Prof. DR. Sugiyono

2. Apa saja fungsi dari statistic?alat untuk menghitung besarnya anggota sample yang diambil dari suatu

populasi

alat untuk menguji validitas dan reliabilitas instrument

tehnik2 untuk menyajikan data, sehingga data lebih komunikatif

Example:tabel,grafik,pictogram,diagram lingkaran.

alat untuk analisis data seperti menguji hipotesis penelitian yang diajukan.

Statistika untuk penelitian, Prof. DR. Sugiyono

3. Apa kompetensi yang harus dimiliki oleh peneliti tentang biostatistik dalam penelitian bidang kedokteran? memilih uji hipotesis yang tepat pemahaman peneliti mengenai potensi dan keterbatasan

uji hipotesis yang digunakan kemampuan untuk menafsirkan hasil uji hipotesisSumber:Statistik Untuk Penelitian.Dr.Sugiyono

4. Apa saja faktor2 yang mempengaruhi uji statistic inferensial dan deskriptif?

Faktor-faktor yang mempengaruhi uji statistic:

Besar sampel. Makin besar sampelnya, makin kuat inferensinya (generalisasi).

Dengan perkataan lain, kenyataan bahwa sampel tersebut terdiri dari 100 penderita

harus ikut dipertimbangkan bila membuat inferensi ; juga, hasil yang didapat pada

100 penderita harus memberikan inferensi yang lebih terandal dari pada hasil yang

sama, misalnya pada 10 penderita.

Variabilitas dari hasil yang sedang diteliti. Makin kurang variabilitasnya, makin

kuat inferensinya. Suatu variasi yang kecil dalam hal hidup terus dari satu penderita

ke penderita lain yang menunjukkan suatu hasil yang tetap sama, yang dapat

ditimbulkan lagi dengan hasil yang sama. Dengan demikian, makin kecil variasinya,

makin banyak kepastian yang dimiliki seseorang tentang hasil2 yang diamati pada

sampel. Variabilitas dari hidup terus ditunjukkan dari SD(Standart deviation) sama

dengan 43,3 bulan yang didasarkan atas pengalaman sebelumnya, dan, dengan

sendirinya,SD ini harus menurut suatu cara tertentu masuk ke dalam proses dari

menarik inferensi.

Representativitas sampel, dipengaruhi oleh teknik sampling dan ukuran atau

besar sampel. Makin tinggi tingkat representativitas sampel makin tinggi

kekuatan ujinya.

Colton, Theodore. Statistika Kedokteran. Gadjah Mada University Press

5. Sebutkan jenis2 uji statistik dan uji parameter! Uji statistic : untuk menilai sample. Sample didefinisikan

o Uji mean : rata2, untuk distribusi apa?o Mediano Moduso Proporsio Simpangan bakuo Koefisien korelasi

Uji parameter : menjelaskan populasio µo πo ∑o Rho

6. Sebutkan macam2 uji hipotesa! Komparatif : untuk menentukan perbedaan Asosiatif : untuk mengetahui hub. Korelatif : untuk mengetahui keeratan hub.Cari contoh hipotesa dan cara baca! Di skillUnivariateBivariateMultivariate(parametric dan non parametrik)

Univariat, Bivariat, dan Multivariat

Univariate Analysis, adalah analisis yang dilakukan untuk satu variabel atau per variabel.

Catatan: Dalam pengertian tertentu, analisis deskriptif menjadi sama dengan analisis univariat.

Bivariate Analysis, adalah analisis yang dilakukan untuk menganalisis hubungan dua variabel.

Multivariate Analysis, adalah analisis yang dilakukan untuk menganalisis hubungan lebih dari dua variabel.

Catatan: Karena pada saat sekarang kecenderungan penelitian melibatkan banyak variabel, maka terjadi kecenderungan analisis multivariat pula. Agar penamaan analisis multivariat tidak menjadi suatu analisis yang ”biasa”, maka sekarang digunakan pengertian lain dalam analisis hubungan asimetrik, yaitu;

Univariate Analysis, adalah analisis yang dilakukan pada dua atau lebih variabel yang hanya memiliki 1 variabel terikat.

Dengan pengertian ini, analisis univariat menjadi tak sama lagi dengan analisis deskriptif.

Multivariate Analysis, adalah analisis yang dilakukan pada tiga ataulebih variabel yang memiliki dua atau lebih variabel terikat.

macam – macam uji hipotesis non parametrisdengan menggunakan 1 sampel bila datanya nominal mengguanakan :

test binomial : test biinomial digunakan utnuk menguji hipotesis bila dalam populsi terdiri atas dua kelompok kelas,datanya berbentuk nominal dan jumlah sampelnya kecil (kuang dari 25)chi-kuadrat : teknik statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis bila dalam populasi terdiri atas dua atau lebih kelas,data berbentuk nominal dan sampelnya besar

dengan mengguanakan 1 sampel bila datanya ordinal mengguanakan :

run test : run test digunakan untuk menguji hipotesisi diskriptif ( satu sampel) bila sekala pengukuranya ordinal yang dapat digunakan untuk mengukura urutan suatu kejadian

(Buku statistika untuk penelitian ,Dr.sugiyono ,hal 102,104,108)

7. Apa kekurangan dan kelebihan dari uji statistic?Kelebihan Kekurangan

Non Parametrika) tidak membutuhkan asumsi

tentang normalitas distribusi

populasi seperti pada statistic

parametric

b) lebih mudah dikerjakan dan

lebih mudah dimengerti

karena tidak membutuhkan

perhitungan matematik yang

rumit seperti satistik

parametric

c) dapat menggantikan data

numeric dengan jenjang

d) tidak di butuhkan urutan atau

jenjang secara formal karena

sering di jumpai hasil

pengamatan yang dinyatakan

dalam data kualitatif

e) pengujian hipotesisnya

dilakukan secara langsung

pada pengamatan yang nyata.

f) Tidak terikat pada distribusi

normal populasi tetapi dapat

digunakan pada populasi

berdistribusi normal

sumber : pokok2 materi statistik 2

9statistik inferensi oleh Ir.M.Iqbal

Hasan

Parametrik Sample diambil secara acak Sampel tersebut berdistribusi

normal Data yang berskala interval atau

Non parametric statistik nonparametrik

digunakan apabila :

1. sampel yang digunakan

memiliki ukuran yang kecil

2. data yang digunakan

bersifat ordinal , yaitu data2

yang bisa disusun dalam

urutan atau diklasifikasikan

rangkingnya

3. data yang digunakan

bersifat nominal , yaitu

data2 yang dapat

diklasifikasikan dalam

kategori dan dihitung

frekuensinya

4. bentuk distribusi populasi

dan tempat pengambilan

sampel tidak diketahui

menyebar secara normal

5. ingin menyelesaikan

masalah statistik secara

cepat tanpa menggunakan

alat hitung

sumber : pokok2 materi

statistik 2 9statistik inferensi

oleh Ir.M.Iqbal Hasan

Parametrik Jumlah sampel cukup besar

untuk dapat diproses Bila ingin melakukan uji beda,

kedua sampel harus memiliki varian yang sama

rasio(statistika untuk kedokteran kesehatan, M. Sopiudin Dahlan)

(statistika untuk kedokteran kesehatan, M. Sopiudin Dahlan)

8. Apa perbedaan parametric dan non parametric?Statistik non parametric Statistik parametric

- Cara pengambilan keputusan

tidak didasarkan pada asumsi

dan ciri2 populasi

- Untuk menguji data yang

berskala nominal dan ordinal

- Untuk uji pada sampel yang kecil

- Sebaran data tidak normal

- Cara pengambilan keputusan

didasarkan pada asumsi dan ciri2

populasi

- Untuk menguji data yang

berskala interval dan rasio

- Untuk uji pada sampel yang

besar

- Sebaran data normal

Parametrik Non parametricMacam2 uji parametric

o Uji T berpasangan

Langkah2nya adalah sebagai

berikut:

1) Memeriksa syarat uji t untuk

kelompok berpasangan

Sebaran data harus normal

(wajib)

Varians data tidak perlu diuji

karena kelompok data

berpasangan

2) Jika memenuhi syarat ( sebaran

data normal ),maka dipilih uji t

berpasangan

3) Jika tidak memenuhi syarat (

sebaran data tidak normal )

dilakukan terlebih dahulu

trasformasi data

4) Jika variable baru hasil

trasformasi mempunyai sebaran

data yang normal, maka dipakai

Macam2 uji nonparametric

a. Satu variabel

uji binomial

uji Chi-Square

uji Kolmogorov-Smirnov

b. Dua variabel (tidak berkaitan)

uji Fisher

uji Chi-Square untuk 2 sampel

uji Kolmogorov-Smirnov untuk

2 sampel

uji Mann-Whitney

uji Chi-Square untuk k sampel

uji Kruskal-Wallis

uji Kendall

c. Dua variabel (berkaitan)

uji Mc Nemar (Marginal Chi-

Square)

uji Cochran’s Q.

uji Sign

uji Wilcoxon untuk pasangan

uji T berpasangan

5) Jika variable baru hasil

trasformasi mempunyai sebaran

data yang tidak normal, maka

dipilih uji wilcoxon.

o Uji T tidak berpasangan

Langkah2nya adalah sebagai

berikut:

1) Memeriksakan syarat uji T tidak

berpasangan

Sebaran data harus normal

(wajib)

Varians data boleh sama,boleh

juga tidak sama

2) Jika memenuhi syarat ( sebaran

data normal ),maka dipilih uji T

tidak berpasangan

3) Jika tidak memenuhi syarat

(sebaran data tidak normal )

dilakukan terlebih dahulu

trasformasi data

4) Jika variable baru hasil

trasformasi mempunyai sebaran

data yang normal,maka dipakai

uji t tidak berpasangan

5) Jika variable baru hasil

trasformasi mempunyai sebaran

data yang tidak normal,maka

dipilih uji mann-whitney

o Uji annova

o Uji Pearson

Statistic untuk kedokteran dan

kesehatan

serasi

uji Friedman

uji Page L (trend)

sumber : Tjokronegoro, A.,

Sudarsono, S., Metodologi

Penelitian Bidang Kedokteran,

Balai Penerbit FKUI, Jakarta:1999

9. Apa saja hal2 yang harus dipertimbangkan dalam uji statistic?

• Teknik statistik mana yg akan digunakan untuk

pengujian tergantung pada interaksi dua hal, yaitu

macam data yg akan dianalisis dan bentuk

hipotesisnya.

• Seperti dalam jenis penelitian menurut “tingkat

eksplanasinya” maka bentuk hipotesis ada tiga, yaitu

hipotesis deskriptif, komparatif, dan asosiatif.

Hipotesis komparatif ada 2 macam yaitu komparatif

dua sample dan lebih dari dua sample. Utk masing-

masing hipotesis komparatif dibagi 2 yaitu sample

related (berpasangan) dan sample yg independent.

Sumber : Statistik untuk Penelitian, Prof. DR. Sugiyono, hal 16-17

10. Apa saja hal2 yang harus dipertimbangkan dalam uji hipotesa? Tentukan uji hipotesis yang dikehendaki apakah komparatif atau korelasi Menentukan skala pengukuran variabelnya Jumlah dari kelompok yang diobservasi, missal 2 kel atau lebih dan hubungannya

berpasangan dan tidak berpasangan Tentukan rancangan penelitian, apakah rancangan ulang atau pengamatan ulang

(berpasangan dan tidak berpasangan)

11. Apa saja kesalahan dalam uji statistic? Kesalahan uji tipe 1 (α 0,05) : H0 ditolak padahal H0 benar, menerima H1

padahal H1 salah Kesalahan uji tipe 2 (β) : H1 ditolak padahal H1 benar, menerima H0 padahal H0

salah

STEP 4

STATISTIK

DESKRIPTIF INFERENSIAL

PARAMETRIK NON PARAMETRIK

UJI PARAMETRIK

UJI NON PARAMETRIK

UJI STATISTIK

BENAR SALAH

- TIPE 1- TIPE 2