SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 59
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Biostatistic inferensial

   Solikhah, S.KM, M.Kes
Macam analysis data:
1. Deskriptif
2. inferensial
Analysis deskriptif
1.   Minimum, maksimum
2.   Mean
3.   Median
4.   Modus
5.   Penyebaran: range, varians, standar deviasi,
     persentil
6.   Keruncingan kurva
Analysis inferensial
1.   uji hubungan
2.   Uji pengaruh
3.   Uji beda
Macam uji statistik
1. parameterik normal
2. Nonparametrik
 Lihat distribusi normal data
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Lilifors , n > 50
Shapiro Wilks , 10 <= n <= 50

 Ho : Distribusi data = normal
 Ha : Distribusi data ≠ normal
       P > 0,05 Ho diterima
       P <= 0,05 Ho ditolak
•  jenis-jenis uji statistik
Uji t Independent (sampel tunggal)
• Syarat uji:
1. Data wajib berdistribusi normal
2. Varians boleh sama, boleh juga tidak sama
3. Jika memenuhi syarat normalitas data maka
   digunakan uji t tidak berpasangan
4. Jika tidak memenuhi syarat uji normalitas
   data maka di lakukan transformasi data
5.Jika variabel baru hasil transformasi data tidak
  normal maka uji man whitney
rumus
Biostatistic inferensial
Daerah penerimaan Ho
Contoh:
• Sebuah studi tentang pengendapan lemak disekitar
  leher akan menjadi faktor Obstructive Sleep
  Apnea(OSA). Untuk mengukur OSA ada pengukuran
  hyponea indeks(AHI). Rata-rata pengukuran AHI pada
  pasien non-obesitas dgn BMI 25 adalah 7,65. Dr.
  Johnson ingin membuktikan pasien yang punya
  BMI>35 tidak jauh berbeda dengan pasien
  non_obesitas , oleh karena itu Dr.Johnson
  mengambil sampel 15pasien obesitas dan diukur
  AHInya (rata-rata 9,77 dan varians=11,14). Buktikan
  hipoteis tersebut dgn alpha 0,05
Biostatistic inferensial
Konsep hipotesis




Ho ditolak , maka Ha/H1 diterimaada hubungan/pengaruh/perbedaan rerata
Ho diterima , maka Ha/H1 di tolak tiak ada hubungan/pengaruh/perbedaan rerata
• Signifikansi level  daerah alpha (kesalahan
  type 1)
Uji t independent (dua sampel)
                     hal:163
   • Seorang peneliti ingin mempelajari tentang 26
     kasus LGR. 14 menggunakan metode A, dan 12
     menggunakan metode B.6 bulan kemudian yang
     menggunakan metode A dan B dilakkan
     observasi dengan data sebagai berikut




Peneliti ingin membuktikan apakah ada perbedaan diantara
dua metode tersebut, dengan alpha 0,05
jawab
• hipotesis


• T hitung
Biostatistic inferensial
Uji Man whitney
• Uji non parametrik
• Alternatif uji t independent (dua
  sampel/kelompok data)
• Skala data ordinal
• Distribusi data tidak normal
• Dikenal dengan nama lain test U man whitney
Uji Anova (analysis of varian)
•  Distribusi data normal
•  Skala data numerik
•  Uji membandingkan 3/lebih rerata yang paling sederhana
•  Membandingkan 3 atau lebih means /rerata populasi 
   hanya 2 rerata (uji t idependent
• Contoh kasus:
1.      ingin membuktikan tentang efektivitas 4 macam obat
2. Ingin membuktikan efektivitas 3 metode pembelajaran
    pada sekolah kesehatan (yang satu dengan e learning dan
    satunya dengan metode biasa)
Lanjutan contoh
1. Membuktikan antara 3 kelompok pasien yang
   diberi obat hipertensi
2. Membuktikan BMI indeks pada pasien yang
   melakukan diet
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Sumber        df            Jumlah         Mean          F value   P value
variasi                     kuadrat        square
Antar         5             1592,42        318,48
kelompok
Dalam         60            1454,91        24,24         13,153
kelompok
Total         65            3047,33




   n1=11, n2=10,n3=12,n4=11,n5=11,n6=11
   S1=4,7, s2=4,76, s3=4,55, s4=4,58, s5=4,76, s6=6,05
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Biostatistic inferensial
Uji kruskal Walls
• Alternatif uji Anova one Way apabila distribusi
  data tidak normal
• Niai varians dianggap sama
• Variabel berskala data kontinu/numerik
PAIRED T TEST
Syarat paired t test
• Distribusi masing2 variabel normal
• Pengukuran pada data kontinyu (numerik)
  untuk data berkelompok
• Sampel berpasangan:
  1. sebelum dan sesudah perlakuan
  2. Matching case dan control
• Apabila sebaran datanya/distribusi data tidak
  normal maka menggunakan uji wilcoxon
Contoh kasus
• Pengukuran BMI sebelum dan sesudah ada
  program diet
• Evaluasi tekanan darah sebelum dan sesudah
  ada progran latihan
• Risiko diare Pada Balita
Kasus paired t test
Biostatistic inferensial
Ho di tolak , Ha/ H1 diterima
Ringkasan anova
Sumber       df           JK           RJK           Fhitung      P value
variasi
Antar        5            47580,4      9516,08
kelompok
Dalam        60           1374,65      22,91         415,36
kelompok
total        65           48955,05




           n1=11, n2=10,n3=12,n4=11,n5=11,n6=11
           Ȳ1=34,18, Ȳ2=32,8, Ȳ3=32,25, Ȳ4=33,27, Ȳ5=33,29, Ȳ6=32,45
           S1=

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Analisis varians satu jalur
Analisis varians satu jalurAnalisis varians satu jalur
Analisis varians satu jalurUNESA
 
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitian
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitianLangkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitian
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitianmasnonoo
 
Ppt infer friedman test
Ppt infer   friedman testPpt infer   friedman test
Ppt infer friedman testTara Callista
 
Non-Parametric Inference : Chi-Square and The Sign Test
Non-Parametric Inference : Chi-Square and The Sign TestNon-Parametric Inference : Chi-Square and The Sign Test
Non-Parametric Inference : Chi-Square and The Sign TestLucky Maharani Safitri
 
Handout statistik non-parametrik
Handout statistik non-parametrikHandout statistik non-parametrik
Handout statistik non-parametrikMJM Networks
 
One way anova dalam spss
One way anova dalam spssOne way anova dalam spss
One way anova dalam spssRini Wulandari
 
Anova linda makalah
Anova linda makalahAnova linda makalah
Anova linda makalahghavinomum
 
Bahan ajar stat non par
Bahan ajar stat non par Bahan ajar stat non par
Bahan ajar stat non par Fuhr Heri
 
Pemilihan uji statistik
Pemilihan uji statistikPemilihan uji statistik
Pemilihan uji statistikTirta Arif
 
Statistik non parametrik uji data dua sampel independent
Statistik non parametrik    uji data dua sampel independentStatistik non parametrik    uji data dua sampel independent
Statistik non parametrik uji data dua sampel independentWinda Oktaviani
 
Bab xi uji hipotesis dua rata rata
Bab xi uji hipotesis dua rata rataBab xi uji hipotesis dua rata rata
Bab xi uji hipotesis dua rata ratalinda_rosalina
 
Studi observasional faktor risiko bunuh diri pada pasien
Studi observasional faktor risiko bunuh diri pada pasienStudi observasional faktor risiko bunuh diri pada pasien
Studi observasional faktor risiko bunuh diri pada pasienRiskadewi Agatha
 
Menghitung besar-sampel-penelitian
Menghitung besar-sampel-penelitianMenghitung besar-sampel-penelitian
Menghitung besar-sampel-penelitianAhmad Tobroni
 

Was ist angesagt? (20)

Analisis varians satu jalur
Analisis varians satu jalurAnalisis varians satu jalur
Analisis varians satu jalur
 
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitian
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitianLangkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitian
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitian
 
Ppt infer friedman test
Ppt infer   friedman testPpt infer   friedman test
Ppt infer friedman test
 
Non-Parametric Inference : Chi-Square and The Sign Test
Non-Parametric Inference : Chi-Square and The Sign TestNon-Parametric Inference : Chi-Square and The Sign Test
Non-Parametric Inference : Chi-Square and The Sign Test
 
Bab 7 anova
Bab 7 anovaBab 7 anova
Bab 7 anova
 
Handout statistik non-parametrik
Handout statistik non-parametrikHandout statistik non-parametrik
Handout statistik non-parametrik
 
One way anova dalam spss
One way anova dalam spssOne way anova dalam spss
One way anova dalam spss
 
UJI Z dan UJI T
UJI Z dan UJI TUJI Z dan UJI T
UJI Z dan UJI T
 
Statistika uji parametrik
Statistika uji parametrikStatistika uji parametrik
Statistika uji parametrik
 
Anova linda makalah
Anova linda makalahAnova linda makalah
Anova linda makalah
 
ANOVA satu arah - One way ANOVA
ANOVA satu arah - One way ANOVAANOVA satu arah - One way ANOVA
ANOVA satu arah - One way ANOVA
 
Bahan ajar stat non par
Bahan ajar stat non par Bahan ajar stat non par
Bahan ajar stat non par
 
Pemilihan uji statistik
Pemilihan uji statistikPemilihan uji statistik
Pemilihan uji statistik
 
Statistik non parametrik uji data dua sampel independent
Statistik non parametrik    uji data dua sampel independentStatistik non parametrik    uji data dua sampel independent
Statistik non parametrik uji data dua sampel independent
 
Bab xi uji hipotesis dua rata rata
Bab xi uji hipotesis dua rata rataBab xi uji hipotesis dua rata rata
Bab xi uji hipotesis dua rata rata
 
Studi observasional faktor risiko bunuh diri pada pasien
Studi observasional faktor risiko bunuh diri pada pasienStudi observasional faktor risiko bunuh diri pada pasien
Studi observasional faktor risiko bunuh diri pada pasien
 
[5] mann whitney u
[5] mann whitney u[5] mann whitney u
[5] mann whitney u
 
Menghitung besar-sampel-penelitian
Menghitung besar-sampel-penelitianMenghitung besar-sampel-penelitian
Menghitung besar-sampel-penelitian
 
Kel9b Blok8skenario3
Kel9b Blok8skenario3Kel9b Blok8skenario3
Kel9b Blok8skenario3
 
uji-t-berpasangan
uji-t-berpasanganuji-t-berpasangan
uji-t-berpasangan
 

Ähnlich wie Biostatistic inferensial

Slide-INF207-uji-hipotesa.pptx
Slide-INF207-uji-hipotesa.pptxSlide-INF207-uji-hipotesa.pptx
Slide-INF207-uji-hipotesa.pptxMuhammadHamdisyah
 
UJI ANOVA DAN REPEATED ANOVA_KELOMPOK 3_BIOSTATISTIK.pptx
UJI ANOVA DAN REPEATED ANOVA_KELOMPOK 3_BIOSTATISTIK.pptxUJI ANOVA DAN REPEATED ANOVA_KELOMPOK 3_BIOSTATISTIK.pptx
UJI ANOVA DAN REPEATED ANOVA_KELOMPOK 3_BIOSTATISTIK.pptxaditbakamla
 
Uji Anova.ppt statistika uji anova pertemuan 11
Uji Anova.ppt statistika uji anova pertemuan 11Uji Anova.ppt statistika uji anova pertemuan 11
Uji Anova.ppt statistika uji anova pertemuan 11Tegar Adi
 
Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05robin2dompas
 
Uji normalitas dan_homogenitas
Uji normalitas dan_homogenitasUji normalitas dan_homogenitas
Uji normalitas dan_homogenitasfitriafadhilahh
 
Statistika UJI NORMALITAS
Statistika UJI NORMALITASStatistika UJI NORMALITAS
Statistika UJI NORMALITASAprilia putri
 
Biostatistik spss_FK
Biostatistik spss_FKBiostatistik spss_FK
Biostatistik spss_FKDr. Hardian
 
Analisis Variansi (Anava)
Analisis Variansi (Anava)Analisis Variansi (Anava)
Analisis Variansi (Anava)Adhitya Akbar
 
Pert 11 12 pengantar statistika inferensi
Pert 11 12 pengantar statistika inferensiPert 11 12 pengantar statistika inferensi
Pert 11 12 pengantar statistika inferensiCanny Becha
 
5 UJI HIPOTESIS.pptx
5 UJI HIPOTESIS.pptx5 UJI HIPOTESIS.pptx
5 UJI HIPOTESIS.pptxBaladewaCxii
 
2. Cara Memilih Uji Statistik (edit) (2).pptx
2. Cara Memilih Uji Statistik (edit) (2).pptx2. Cara Memilih Uji Statistik (edit) (2).pptx
2. Cara Memilih Uji Statistik (edit) (2).pptxDaryGunawan
 
kruskal wallis test ( Statistik Non-Parametik )
kruskal wallis test ( Statistik Non-Parametik )kruskal wallis test ( Statistik Non-Parametik )
kruskal wallis test ( Statistik Non-Parametik )ErinaNatasya
 
UJI KRUSKAL-WALLIS - Copy (1).pptx
UJI KRUSKAL-WALLIS - Copy (1).pptxUJI KRUSKAL-WALLIS - Copy (1).pptx
UJI KRUSKAL-WALLIS - Copy (1).pptxFEBRIZASAFIRA2
 
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdfSMAPLUSN2BANYUASINII
 
Analisis varian satu jalan krukal wallis
Analisis varian satu jalan krukal wallisAnalisis varian satu jalan krukal wallis
Analisis varian satu jalan krukal wallisBAIDILAH Baidilah
 
MATERI STATISTIKA INFERENSIAL DASAR .ppt
MATERI STATISTIKA INFERENSIAL DASAR .pptMATERI STATISTIKA INFERENSIAL DASAR .ppt
MATERI STATISTIKA INFERENSIAL DASAR .pptsubrotorapih2
 
STATISTIKA INFERENSIAL
STATISTIKA INFERENSIALSTATISTIKA INFERENSIAL
STATISTIKA INFERENSIALImanSolahudin
 

Ähnlich wie Biostatistic inferensial (20)

KEL 4 STATISTIKA.pptx
KEL 4 STATISTIKA.pptxKEL 4 STATISTIKA.pptx
KEL 4 STATISTIKA.pptx
 
Slide-INF207-uji-hipotesa.pptx
Slide-INF207-uji-hipotesa.pptxSlide-INF207-uji-hipotesa.pptx
Slide-INF207-uji-hipotesa.pptx
 
8. uji normalitas dan homogenitas
8. uji normalitas dan homogenitas8. uji normalitas dan homogenitas
8. uji normalitas dan homogenitas
 
UJI ANOVA DAN REPEATED ANOVA_KELOMPOK 3_BIOSTATISTIK.pptx
UJI ANOVA DAN REPEATED ANOVA_KELOMPOK 3_BIOSTATISTIK.pptxUJI ANOVA DAN REPEATED ANOVA_KELOMPOK 3_BIOSTATISTIK.pptx
UJI ANOVA DAN REPEATED ANOVA_KELOMPOK 3_BIOSTATISTIK.pptx
 
Uji Anova.ppt statistika uji anova pertemuan 11
Uji Anova.ppt statistika uji anova pertemuan 11Uji Anova.ppt statistika uji anova pertemuan 11
Uji Anova.ppt statistika uji anova pertemuan 11
 
Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05
 
Uji normalitas dan_homogenitas
Uji normalitas dan_homogenitasUji normalitas dan_homogenitas
Uji normalitas dan_homogenitas
 
Statistika UJI NORMALITAS
Statistika UJI NORMALITASStatistika UJI NORMALITAS
Statistika UJI NORMALITAS
 
Biostatistik spss_FK
Biostatistik spss_FKBiostatistik spss_FK
Biostatistik spss_FK
 
Analisis Variansi (Anava)
Analisis Variansi (Anava)Analisis Variansi (Anava)
Analisis Variansi (Anava)
 
Anova satu arah
Anova satu arahAnova satu arah
Anova satu arah
 
Pert 11 12 pengantar statistika inferensi
Pert 11 12 pengantar statistika inferensiPert 11 12 pengantar statistika inferensi
Pert 11 12 pengantar statistika inferensi
 
5 UJI HIPOTESIS.pptx
5 UJI HIPOTESIS.pptx5 UJI HIPOTESIS.pptx
5 UJI HIPOTESIS.pptx
 
2. Cara Memilih Uji Statistik (edit) (2).pptx
2. Cara Memilih Uji Statistik (edit) (2).pptx2. Cara Memilih Uji Statistik (edit) (2).pptx
2. Cara Memilih Uji Statistik (edit) (2).pptx
 
kruskal wallis test ( Statistik Non-Parametik )
kruskal wallis test ( Statistik Non-Parametik )kruskal wallis test ( Statistik Non-Parametik )
kruskal wallis test ( Statistik Non-Parametik )
 
UJI KRUSKAL-WALLIS - Copy (1).pptx
UJI KRUSKAL-WALLIS - Copy (1).pptxUJI KRUSKAL-WALLIS - Copy (1).pptx
UJI KRUSKAL-WALLIS - Copy (1).pptx
 
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf
 
Analisis varian satu jalan krukal wallis
Analisis varian satu jalan krukal wallisAnalisis varian satu jalan krukal wallis
Analisis varian satu jalan krukal wallis
 
MATERI STATISTIKA INFERENSIAL DASAR .ppt
MATERI STATISTIKA INFERENSIAL DASAR .pptMATERI STATISTIKA INFERENSIAL DASAR .ppt
MATERI STATISTIKA INFERENSIAL DASAR .ppt
 
STATISTIKA INFERENSIAL
STATISTIKA INFERENSIALSTATISTIKA INFERENSIAL
STATISTIKA INFERENSIAL
 

Mehr von Agus Candra

Menulis Naskah Ilmiah
Menulis Naskah IlmiahMenulis Naskah Ilmiah
Menulis Naskah IlmiahAgus Candra
 
Pentingnya Publikasi
Pentingnya PublikasiPentingnya Publikasi
Pentingnya PublikasiAgus Candra
 
13. patient provider communication
13. patient   provider communication13. patient   provider communication
13. patient provider communicationAgus Candra
 
12.developing and testing a media strategy
12.developing and testing a media strategy12.developing and testing a media strategy
12.developing and testing a media strategyAgus Candra
 
10. multimedia world
10. multimedia world10. multimedia world
10. multimedia worldAgus Candra
 
Hak hak kesehatan reproduksi
Hak hak kesehatan reproduksiHak hak kesehatan reproduksi
Hak hak kesehatan reproduksiAgus Candra
 
Manusia dan lingkungan
Manusia dan lingkunganManusia dan lingkungan
Manusia dan lingkunganAgus Candra
 
Eksperimental studi
Eksperimental studiEksperimental studi
Eksperimental studiAgus Candra
 
Ukuran epidemiologi
Ukuran epidemiologiUkuran epidemiologi
Ukuran epidemiologiAgus Candra
 
Pelayanan kesehatan dan pendidikan luar biasa
Pelayanan kesehatan dan pendidikan luar biasaPelayanan kesehatan dan pendidikan luar biasa
Pelayanan kesehatan dan pendidikan luar biasaAgus Candra
 
Pendidikan inklusi
Pendidikan inklusiPendidikan inklusi
Pendidikan inklusiAgus Candra
 
Upaya peningkatan kualitas tumbuh kembang anak
Upaya peningkatan kualitas tumbuh kembang anakUpaya peningkatan kualitas tumbuh kembang anak
Upaya peningkatan kualitas tumbuh kembang anakAgus Candra
 
Aplikasi pestisida2013
Aplikasi pestisida2013Aplikasi pestisida2013
Aplikasi pestisida2013Agus Candra
 

Mehr von Agus Candra (20)

Menulis Naskah Ilmiah
Menulis Naskah IlmiahMenulis Naskah Ilmiah
Menulis Naskah Ilmiah
 
Pentingnya Publikasi
Pentingnya PublikasiPentingnya Publikasi
Pentingnya Publikasi
 
13. patient provider communication
13. patient   provider communication13. patient   provider communication
13. patient provider communication
 
12.developing and testing a media strategy
12.developing and testing a media strategy12.developing and testing a media strategy
12.developing and testing a media strategy
 
10. multimedia world
10. multimedia world10. multimedia world
10. multimedia world
 
Hak hak kesehatan reproduksi
Hak hak kesehatan reproduksiHak hak kesehatan reproduksi
Hak hak kesehatan reproduksi
 
Isbd 12
Isbd 12Isbd 12
Isbd 12
 
Isbd 11
Isbd 11Isbd 11
Isbd 11
 
Manusia dan lingkungan
Manusia dan lingkunganManusia dan lingkungan
Manusia dan lingkungan
 
Case control
Case controlCase control
Case control
 
Eksperimental studi
Eksperimental studiEksperimental studi
Eksperimental studi
 
Ukuran epidemiologi
Ukuran epidemiologiUkuran epidemiologi
Ukuran epidemiologi
 
Kohort studi
Kohort studiKohort studi
Kohort studi
 
Biosfer1
Biosfer1Biosfer1
Biosfer1
 
Sertifikasi 3
Sertifikasi 3Sertifikasi 3
Sertifikasi 3
 
Pelayanan kesehatan dan pendidikan luar biasa
Pelayanan kesehatan dan pendidikan luar biasaPelayanan kesehatan dan pendidikan luar biasa
Pelayanan kesehatan dan pendidikan luar biasa
 
Pendidikan inklusi
Pendidikan inklusiPendidikan inklusi
Pendidikan inklusi
 
Upaya peningkatan kualitas tumbuh kembang anak
Upaya peningkatan kualitas tumbuh kembang anakUpaya peningkatan kualitas tumbuh kembang anak
Upaya peningkatan kualitas tumbuh kembang anak
 
Aplikasi pestisida2013
Aplikasi pestisida2013Aplikasi pestisida2013
Aplikasi pestisida2013
 
Penugasan
PenugasanPenugasan
Penugasan
 

Biostatistic inferensial

  • 1. Biostatistic inferensial Solikhah, S.KM, M.Kes
  • 2. Macam analysis data: 1. Deskriptif 2. inferensial
  • 3. Analysis deskriptif 1. Minimum, maksimum 2. Mean 3. Median 4. Modus 5. Penyebaran: range, varians, standar deviasi, persentil 6. Keruncingan kurva
  • 4. Analysis inferensial 1. uji hubungan 2. Uji pengaruh 3. Uji beda
  • 5. Macam uji statistik 1. parameterik normal 2. Nonparametrik  Lihat distribusi normal data
  • 8. Lilifors , n > 50 Shapiro Wilks , 10 <= n <= 50 Ho : Distribusi data = normal Ha : Distribusi data ≠ normal P > 0,05 Ho diterima P <= 0,05 Ho ditolak •  jenis-jenis uji statistik
  • 9. Uji t Independent (sampel tunggal) • Syarat uji: 1. Data wajib berdistribusi normal 2. Varians boleh sama, boleh juga tidak sama 3. Jika memenuhi syarat normalitas data maka digunakan uji t tidak berpasangan 4. Jika tidak memenuhi syarat uji normalitas data maka di lakukan transformasi data
  • 10. 5.Jika variabel baru hasil transformasi data tidak normal maka uji man whitney
  • 11. rumus
  • 14. Contoh: • Sebuah studi tentang pengendapan lemak disekitar leher akan menjadi faktor Obstructive Sleep Apnea(OSA). Untuk mengukur OSA ada pengukuran hyponea indeks(AHI). Rata-rata pengukuran AHI pada pasien non-obesitas dgn BMI 25 adalah 7,65. Dr. Johnson ingin membuktikan pasien yang punya BMI>35 tidak jauh berbeda dengan pasien non_obesitas , oleh karena itu Dr.Johnson mengambil sampel 15pasien obesitas dan diukur AHInya (rata-rata 9,77 dan varians=11,14). Buktikan hipoteis tersebut dgn alpha 0,05
  • 16. Konsep hipotesis Ho ditolak , maka Ha/H1 diterimaada hubungan/pengaruh/perbedaan rerata Ho diterima , maka Ha/H1 di tolak tiak ada hubungan/pengaruh/perbedaan rerata
  • 17. • Signifikansi level  daerah alpha (kesalahan type 1)
  • 18. Uji t independent (dua sampel) hal:163 • Seorang peneliti ingin mempelajari tentang 26 kasus LGR. 14 menggunakan metode A, dan 12 menggunakan metode B.6 bulan kemudian yang menggunakan metode A dan B dilakkan observasi dengan data sebagai berikut Peneliti ingin membuktikan apakah ada perbedaan diantara dua metode tersebut, dengan alpha 0,05
  • 21. Uji Man whitney • Uji non parametrik • Alternatif uji t independent (dua sampel/kelompok data) • Skala data ordinal • Distribusi data tidak normal • Dikenal dengan nama lain test U man whitney
  • 22. Uji Anova (analysis of varian) • Distribusi data normal • Skala data numerik • Uji membandingkan 3/lebih rerata yang paling sederhana • Membandingkan 3 atau lebih means /rerata populasi  hanya 2 rerata (uji t idependent • Contoh kasus: 1. ingin membuktikan tentang efektivitas 4 macam obat 2. Ingin membuktikan efektivitas 3 metode pembelajaran pada sekolah kesehatan (yang satu dengan e learning dan satunya dengan metode biasa)
  • 23. Lanjutan contoh 1. Membuktikan antara 3 kelompok pasien yang diberi obat hipertensi 2. Membuktikan BMI indeks pada pasien yang melakukan diet
  • 30. Sumber df Jumlah Mean F value P value variasi kuadrat square Antar 5 1592,42 318,48 kelompok Dalam 60 1454,91 24,24 13,153 kelompok Total 65 3047,33 n1=11, n2=10,n3=12,n4=11,n5=11,n6=11 S1=4,7, s2=4,76, s3=4,55, s4=4,58, s5=4,76, s6=6,05
  • 52. Uji kruskal Walls • Alternatif uji Anova one Way apabila distribusi data tidak normal • Niai varians dianggap sama • Variabel berskala data kontinu/numerik
  • 54. Syarat paired t test • Distribusi masing2 variabel normal • Pengukuran pada data kontinyu (numerik) untuk data berkelompok • Sampel berpasangan: 1. sebelum dan sesudah perlakuan 2. Matching case dan control • Apabila sebaran datanya/distribusi data tidak normal maka menggunakan uji wilcoxon
  • 55. Contoh kasus • Pengukuran BMI sebelum dan sesudah ada program diet • Evaluasi tekanan darah sebelum dan sesudah ada progran latihan • Risiko diare Pada Balita
  • 58. Ho di tolak , Ha/ H1 diterima
  • 59. Ringkasan anova Sumber df JK RJK Fhitung P value variasi Antar 5 47580,4 9516,08 kelompok Dalam 60 1374,65 22,91 415,36 kelompok total 65 48955,05 n1=11, n2=10,n3=12,n4=11,n5=11,n6=11 Ȳ1=34,18, Ȳ2=32,8, Ȳ3=32,25, Ȳ4=33,27, Ȳ5=33,29, Ȳ6=32,45 S1=