DR. Dr. Windhu Purnomo, M.S.

Transkripsi

1 UJI HIPOTESIS DR. Dr. Windhu Purnomo, M.S. FKM Unair 2007 HIPOTESIS Pernyataan/jawaban sementara (berdasarkan keterangan dari data yg diamati) tentang hubungan antar konsep (variabel) pada sebuah populasi 1

2 Contoh: Pertanyaan penelitian: Apakah ada hubungan antara mobilisasi dini dengan involusi uteri? Jawaban sementara: Ada hubungan antara mobilisasi dini dengan involusi uteri Macam Hipotesis Hipotesis Nihil (H 0 ) = Hipotesis Statistik yg diuji >< Hipotesis Alternatif (H 1 =H A ) = Hipotesis Penelitian 2

3 Contoh hipotesis (menggunakan kata hubungan): H 0 : Tidak ada hubungan antara status gizi balita dengan status ekonomi keluarga H 1 : Ada hubungan antara status gizi balita dengan status ekonomi keluarga Contoh hipotesis (menggunakan kata pengaruh): H 0 : Tidak ada pengaruh status ekonomi keluarga terhadap status gizi balita H 1 : Ada pengaruh status ekonomi keluarga terhadap status gizi balita 3

4 Contoh hipotesis (menggunakan kata perbedaan): H 0 : Tidak ada perbedaan status gizi balita antara keluarga yg berstatus ekonomi tinggi dan yg berstatus ekonomi rendah H 1 : Ada perbedaan status gizi balita antara keluarga yg berstatus ekonomi tinggi dan yg berstatus ekonomi rendah TIPE KESALAHAN Yang sesungguhnya terjadi pd terdakwa Tak membunuh Membunuh Vonis Hakim Menghukum Membebaskan Kesalahan tipe 1 (α) Tanpa kesalahan Tanpa kesalahan Kesalahan tipe 2 (β) 4

5 TIPE KESALAHAN Status kejadian di populasi H 0 Benar H 0 Salah Keputusan Menolak H 0 Menerima H 0 Kesalahan tipe 1 (α) Tanpa kesalahan Tanpa kesalahan Kesalahan tipe 2 (β) Tingkat kemaknaan (level of significance) Jika keputusan menolak H 0 padahal kenyataannya H 0 benar keputusan yg salah peluang u/ membuat kesalahan ini = kesalahan tipe 1 (α) = tingkat kemaknaan uji hipotesis statistik Tingkat kemaknaan membentuk batas atas dari peluang pengambilan keputusan menolak H 0 padahal H 0 benar 5

6 Kuat Uji (power of the test) Jika keputusan menerima H 0 padahal kenyataannya H 0 salah keputusan yg salah kesalahan tipe 2 (β) Kuat Uji = 1- β Tingkat kemaknaan & kuat uji dalam penelitian kesehatan/kedokteran α=5% (0,05) (langsung dikendalikan peneliti) β=20% (0,20) atau kuat uji=1-0,20=0,80=80% (tak langsung dikendalikan peneliti) 6

7 PEMILIHAN UJI STATISTIK UNIVARIAT / BIVARIAT Tujuan uji Jumlah sampel / pasangan 2 Macam sampel (bebas / berpasangan) Bebas (independent) Rasio-Interval pop. berdistribusi normal Uji t 2 sampel bebas Jenis variabel Ordinal / Rasio-Interval distrib. tak normal ~ Uji Mann- Whitney ~ Uji jumlah peringkat dari Wilcoxon Nominal / kategorik ~ Uji khikuadrat ~ Uji eksak dari Fisher Komparasi (perbedaan) > 2 Berpasangan (related/paired) Bebas (independent) Uji t sampel berpasangan Uji peringkat bertanda dari Wilcoxon Uji McNemar (u/ kategori dikotomik) Anava 1 arah Uji Kruskall-Wallis Uji khi-kuadrat Berpasangan (related/paired) Anava u/ subyek yg sama Uji Friedman Uji Cochran's Q (u/ kategori dikotomik) Korelasi ~ Korelasi dari Pearson (r) ~ (Regresi) ~ Korelasi dari Spearman (r s ) ~ Asosiasi Kappa (κ) ~ Koefisien Kontingensi (C) ~ Koefisien Phi Contoh kasus 1: Apakah ada perbedaan kadar hemoglobin (mg%) bumil trimester 3 antara yang mengkonsumsi dan yang tidak mengkonsumsi tablet tambah darah? Karena: a.tujuan uji: komparasi b.jumlah sampel: 2 c. Macam sampel: bebas d.jenis variabel: rasio-interval Maka uji statistik yang dipilih: Uji t 2 sampel bebas (independent t-test) 7

8 Contoh kasus 2: Apakah ada perbedaan status gizi balita (gizi lebih, normal, dan kurang) antara sebelum diberikan PMT, 1 bulan setelah diberikan PMT, dan 3 bulan setelah diberikan PMT? Karena: a.tujuan uji: komparasi b.jumlah pasangan sampel: >2 c. Macam sampel: berpasangan d.jenis variabel: ordinal Maka uji statistik yang dipilih: Uji Friedman Contoh kasus 3: Apakah ada korelasi antara umur (tahun) dan berat badan (kg) balita? Karena: a.tujuan uji: korelasi b.jenis variabel: rasio-interval Maka uji statistik yang dipilih: Uji korelasi dari Pearson 8

9 Tabel pemilihan analisis statistik bivariabel u/ riset eksplanatif Variabel tergantung () Variabel bebas () Rasio-Interval Ordinal Nominal atau Kategorik Rasio-Interval Korelasi hasil kali momen dari Pearson (ρ) Korelasi dari Spearman (ρ s ) Kendall s Tau (τ) Kappa Uji t 2 sampel bebas Anava 1 arah Ordinal Korelasi dari Spearman (ρ s ) Kendall s Tau (τ) Kappa Korelasi dari Spearman (ρ s ) Kendall s Tau (τ) Kappa Uji Mann-Whitney Uji jumlah peringkat dari Wilcoxon Uji Median Uji Kolmogorov- Smirnov 2 sampel Uji Kruskal-Wallis Nominal atau Kategorik Uji t 2 sampel bebas Anava 1 arah Uji Mann-Whitney Uji jumlah peringkat dari Wilcoxon Uji Median Uji Kolmogorov- Smirnov 2 sampel Uji Kruskal-Wallis Uji Khi-kuadrat (χ 2 ) 2 atau k sampel Uji eksak dari Fisher Koefisien kontingensi Cramer s V, Phi (φ) Kappa Contoh kasus 4: Apakah ada perbedaan kadar hemoglobin (mg%) bumil trimester 3 antara yang mengkonsumsi dan yang tidak mengkonsumsi tablet tambah darah? d.k.l: Apakah ada hubungan antara konsumsi tablet tambah darah (mengkonsumsi & tidak mengkonsumsi) dengan kadar Hb (mg%)? Karena: a.variabel bebas: nominal b.variabel tergantung: rasio-interval Maka uji statistik yang dipilih: Uji t 2 sampel bebas (independent t-test) 9

10 Contoh kasus 3: Apakah ada korelasi antara umur (tahun) dan berat badan (kg) balita? d.k.l: Apakah ada hubungan antara umur (tahun) dengan berat badan (kg)? Karena: a.variabel bebas: rasio-interval b.variabel tergantung: rasio-interval Maka uji statistik yang dipilih: Uji korelasi dari Pearson Cara pemilihan uji statistik multivariat Variabel Tergantung Rasio / Interval Ordinal 0 variabel > Uji t 1 sampel Uji normalitas (G) Uji t sampel berpasangan Korelasi Regresi Analisis survival > Korelasi kanonikal Korelasi Spearman Korelasi Kendall's tau Rasio / Interval > Analisis faktor Analisis kluster Komponen prinsipal Matriks korelasi Korelasi Regresi Analisis survival Korelasi kanonikal Analisis jalur Model struktural Uji Kolmogorof- Smirnov 1 sampel Uji peringkat bertanda dari Wilcoxon Korelasi Spearman Korelasi Kendall's tau Multivariat anava Anava pada komponen prinsipal Korelasi Spearman Korelasi Kendall's tau Korelasi kappa Koefisien konkordans W Variabel Bebas Ordinal > Model loglinear Anova multi faktor Regresi Multipleclassification analysis Analisis survival Multivariat anava Anava pada komponen prinsipal Model log-linier Koefisien konkordans W Nominal (kategorikal) Uji chi-square 1 sampel Uji binomial / McNemar Uji t 2 sampel bebas Anava 1 faktor Analisis survival Multivariat anava Anava pada komponen prinsipal Hotelling's T Analisis profil Uji tanda Uji median Uji jumlah peringkat dari Wilcoxon Uji Mann-Whitney Uji Kruskal Wallis > Model loglinear Anava multi faktor Regresi Multipleclassification analysis Analisis survival Multivariat anava Anava pada komponen prinsipal 10

11 Lanjutan Cara pemilihan uji statistik multivariat Variabel Tergantung Nominal (kategorikal) > Uji t 2 sampel bebas Anava 1 faktor Rasio / Interval > Uji tanda Uji median Uji jumlah peringkat dari Wilcoxon Uji Mann-Whitney Uji Kruskall Wallis Variabel Bebas Ordinal > Nominal (kategorikal) Uji chi-square Uji pasti Fisher Koefisien Phi Korelasi kappa > 11