Selasa, 12 April 2011

UJI STATISTIK 1 DAN 2 POPULASI

UJI SATU POPULASI

UJI SATU POPULASI

Pengantar

Uji statistik untuk satu populasi dimaksudkan untuk melakukan pengujian hipotesis pada satu populasi. Pengujian hipotesis ini biasa sering disebut pengujian hipotesis deskriptif.

Statistik parametrik yang dapat digunakan untuk menguji hipotesis diskriftif bila datanya berbentuk interval atau rasio adalah uji t-test 1 sampel.

http://bahankuliahkesehatan.blogspot.com

Rumus

Rumus yang biasa digunakan adalah

clip_image002

Contoh kasus

Suatu penelitian dilakukan di UGM terhadap 10 mahasiswa terhadap berat badan mahasiswa. Seorang peneliti menduga bahwa berat badan mahasiswa UGM = 65 kg.

Ujilah hipotesis peneliti tersebut dengan uji beda mean.

Berdasarkan hasil penelitian diperoleh hasil sebagai berikut:

No

BB MHS

1

68

2

63

3

46

4

62

5

64

6

47

7

59

8

44

9

50

10

67

Penyelesaian

1. Menentukan Hipotesis

Ho; Berat badan mahasiswa UGM adalah 60 Kg

Ha: Berat badan mahasiswa UGM tidak sama dengan 60 kg

2. Menentukan daerah penerimaan hipotesis

Alfa = 0,05

3. Perhitungan

4. Hasil

5. Kesimpulan

6. Arti


 

UJI STATISTIK 2 POPULASI


UJI CHI SQUARE

1. Pengantar

Dalam kerangka pengunaan uji chi square, terdapat beberapa uji chi square diantarannya uji chisquare untuk goognes of fit dan uji chi square untuk independensi. Uji statistik chi square dapat digunakan untuk menguji hipotesis bila data populasi terdiri dari 2 atau lebih kelas dan data berbentuk nominal.

Sampel independensi biasanya digunakan dalam penelitian yang mengunakan pendekatan survey, sedangkan sampel yang berpasangan sering di gunakan dalam penelitian eksperimen.

2. Chi square (uji independensi)

Untuk menlakukan analisis chi square kita memerlukan tabel bantu untuk mempermudah perhitungan dengan mengunakan uji chi square. Tabel yang biasa seperti pada format berikut:

Sebuah contoh ilustrasi:

Variabel

Variable dependent (kejadian infeksi)

RP/OR/RR

X2

P

CI 95%

Ya

Tidak

Variable independent (kepatuhan bidan)

Ya

A

B

Tidak

C

D

Rumus

clip_image004

Keterangan

Sel A adalah faktor yang terpapar (tidak patuh ) dan terjadi infeksi.

Sel B adalah faktor yang terpapar dan tidak terjadi infeksi

Sel C adalah faktor yang tidak terpapar dan kejadian infeksi

Sel D adalah faktor yang tidak terpapar dan tidak terjadi infeksi.

Suatu contoh

Seorang manajer rumah sakit ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan antara laki-laki dan perempuan dalam kedisiplinan bekerja. Kedisiplinan bekerja dalam kasus ini diukur dengan kelengkapan absensi kehadiran kerja setiap hari selama 1 bulan. Jika asumsi kedisiplinan kerja dihitung dengan jumlah tidak pernah absen dalam satu bulan dimana dalam satu bulan terdapat 26 hari kerja efektif. Berdasarkan hasil pengamatan diperoleh data sebagai berikut:

ID

Jenis kelamin

Kedisiplinan

ID

Jenis kelamin

Kedisiplinan

1

Laki-laki

24

16

Perempuan

23

2

Laki-laki

25

17

Perempuan

24

3

Laki-laki

25

18

Perempuan

23

4

Laki-laki

26

19

Perempuan

23

5

Laki-laki

26

20

Perempuan

23

6

Laki-laki

26

21

Perempuan

23

7

Laki-laki

26

22

Perempuan

26

8

Perempuan

24

23

Perempuan

26

9

Perempuan

22

24

Laki-laki

25

10

Perempuan

23

25

Laki-laki

25

11

Perempuan

24

26

Laki-laki

26

12

Perempuan

23

27

Laki-laki

26

13

Perempuan

23

28

Laki-laki

26

14

Perempuan

23

29

Laki-laki

26

15

Perempuan

23

30

Laki-laki

26

Dari tabel tersebut diatas kita coba mengunakan tabel bantu sebagai berikut

Variabel

Kedisiplinan

RP/OR/RR

X2

P

CI 95%

Ya

Tidak

Jenis kelamin

Laki-laki

9

5

12.6

6.54

0.011

1.58-128.38

Perempuan

2

14

Kemudian masukkan nilai tersebut kedalam rumus yang ada:

clip_image006

clip_image006[1]

X2=

http://bahankuliahkesehatan.blogspot.com

0 komentar:

Poskan Komentar

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...
Twitter Delicious Facebook Digg Stumbleupon Favorites More