Pemilihan Uji Hipotesis

dr Hadi Sarosa, M.Kes

Validitas Penelitian

Dipengaruhi

• Validitas pengukuran

• Alat ukur

• Metode ukur

• Pengukur (peneliti)

• Adekuatitas rancangan penelitian

• Analisa data

Kompetensi Peneliti

• Memilih uji hipotesis yang tepat

• Pemahaman peneliti mengenai

potensi dan keterbatasan uji

hipotesis yang digunakan

• Kemampuan untuk menafsirkan hasil uji hipotesis

Statistik

Deskriptif Inferensial

Digunakan untuk menggambarkan atau

menganalisa karakteristikdata hasil penelitian, tetapi tidak

untuk membuat kesimpulan yang lebih luas

(generalisasi/inferensial)

Suatu proses atau prosedur penarikan kesimpulan terhadap

karakter populasi yang didasarkanpada data yang diperoleh dari

observasi pada sampel

Statistik deskriptif harus selalu mendahuluiStatistik inferensial

Langkah-langkah mengambil

kesimpulan

• Merumuskan hipotesis nihil (Ho)

• Memilih uji statistik yang adekuat

• Menentukan tingkat kemaknaan (level of significance = alfa) dan besar sampel (= n)

• Mengasumsikan distribusi sampel, kemudian tetapkan daerah penolakannya

• Menghitung data

• Mengambil kesimpulan

HIPO (HYPO) : Kurang dari, di bawah, lemah, rendah

TESIS (THESIS) : Pendapat, pernyataan

HIPOTESIS : PENDAPAT YANG BERSIFAT SEMENTARA

PERLU DIUJI KEBENARANNYA

UJI HIPOTESIS

TESIS

Masalah Penelitian

Hipotesis KerjaHipotesis riset

Hipotesis alternatif

H1

Hipotesis NihilNull hypotesis

Ho

Hipotesis Tandingan

1. Rancangan Penelitian

2. statistik

Statistik

Kesalahan tipe 1 : alpha

Kesalahan tipe 2 : betha

Teori

Fakta

Asumsi

Hipotesis Kerja

Satu ekor◦ Jumlah makrofag

lebih tinggi pada pemberian ekstrak bawang putih dari pada teh hijau

◦ Semakin tinggi dosis ekstrak seledri semakin besar volume diuresis (urin)

Dua ekor◦ Ada perbedaan

jumlah makrofag antara pemberian ekstrak bawang putih dengan teh hijau

◦ Ada hubungan antara dosis ekstrak seledri dengan volume urin

1. H0 = Hipotesis nol

= Hipotesis nihil

= Null hypothesis

Merupakan hipotesis yang akan diuji

Pernyataan H0 :

Tidak ada perbedaan ………

Tidak ada hubungan antara ….. dengan …

Tidak ada pengaruh ….. terhadap …..

2. H1 atau Ha = Hipotesis alternatif = Alternative Hypothesis

Merupakan hipotesis tandingan dari H0

Biasanya merupakan hipotesis yang ingin dibuktikan oleh peneliti, karena merupakan pernyataan yang dianggap benar

Berkaitan langsung atau sama dengan Hipotesis Penelitian

Pernyataan H1 :

Ada perbedaan ………

Ada hubungan antara ….. dengan …

Ada pengaruh ….. terhadap …..

H0 dan H1 harus Mutually Exclussive dan Exhaustive : keduanya tidak dapat terjadi secara bersamaan dan salah satu dari keduanya harus terjadi

H0 diterima H1 ditolak

atau

H0 ditolak H1 diterima

Kesalahan dalam Pengujian Hipotesis

Keadaan Sebenarnya

Keputusan Hipotesis benar Hipotesis salah

Terima hipotesis nol

(Ho)

(-) kesalahan Kesalahan Tipe II (ß)

Menolak Hipotesis

nol (Ho)

Kesalahan Tipe I (α) (-) kesalahan

Pada pengujian sering kali yang digunakan adalah kesalahan tipe I yaitu : berapa prosen kesalahan untuk menolak hipotesis nihil yang benar

Alpha (α)

DUA MACAM KESALAHAN DALAM PENGUJIAN HIPOTESIS 1. Kesalahan tipe I = galat tipe I

= type I error= error= false positive

Kesalahan dalam pengambilan keputusan untuk menolak Ho padahal kenyataan di populasi Ho benar

2. Kesalahan tipe II = galat tipe II= type II error= error= false negative

Kesalahan dalam pengambilan keputusan untuk menerima Ho padahal kenyataan di populasi Hosalah

Keputusan yang baik,

bila dan sekecil mungkin

sulit dicapai

diperkecil, makin besar

= 0,05 artinya probabilitas untuk menolak H0 padahal H0 benar - P(H0

ditolak | H0 benar) - adalah sebesar 0,05

Berarti dalam 100 kali penolakan H0

terdapat 5 kali menolak H0 padahal H0

benar

= tingkat kemaknaan (Significant level)

1- disebut KUAT UJI (Power of Test) : probabilitas untuk menolak H0 bila ternyata H0 salah

PENENTUAN BESAR Tergantung sifat masalah yang akan diteliti baik

dalam pelaksanaan ataupun penerapan hasil penelitian

1. Penelitian di masyarakat atau di tempat di mana tidak mungkin dilakukan kontrol terhadap variabel pengganggu secara ketat nilai yang besar (misalnya 0,05 atau 0,1), Bila sangat mungkin dilakukan pengontrolan terhadap variabel-variabel pengganggu nilai yang lebih kecil (misalnya 0,01).

2. Penerapan hasil penelitian atau keputusan yang diambil, menyangkut keselamatan manusia (misalnya penemuan obat baru atau metode pengobatan baru) nilai yang lebih kecil Bila kesimpulan yang diambil tidak memiliki dampak yang besar terhadap keselamatan manusia nilai lebih besar

Nilai yang sering digunakan berkisar 0,01 dan 0,1 (paling sering 0,05)

Kapasitas VitalParu

Tinggi Badan

Olah Raga

Berat Badan

Umur

Genetik

Jenis Kelamin

H1 : ada pengaruh olah raga terhadap besarnya kapasitas vital paruHo : tidak ada pengaruh olah raga terhadap besarnya kapasitas vital paru

: rancangan penelitian

: statistik

Seorang peneliti akan menguji obat anti hipertensi baru Dengan membandingkan obat anti hipertensi lama

yaitu captopril. Ditentukan jumlah sampel 50 penderitaHipertensi, dengan cara random kelompok ini dibagi menjadi 2.

Satu kelompok mendapatkan obat baru dan satu kelompok lainnya mendapatkan kaptopril kemudian dipantau tekanan

Darah dengan menggunakan tensimeter air raksa

Penurunan tekanan darah lebih besar pada pemberian kaptopril dibandingkan obat baru

Ada perbedaan Penurunan tekanan darah antara pemberian kaptopril dibandingkan obat baru

Hipotesis null ?

Suatu rencana, struktur dan strategi penelitian yang dimaksudkan untuk menjawab permasalahan yang dihadapi dengan mengupayakan optimasi yang berimbang antara validitas dalam dan validitas luar, dengan melakukan pengendalian varians

Pengendalian varians : ◦ Maksimasi varians penelitian◦ Kontrol variabel luar◦ Minimasi varians kesalahan

Uji Hipotesis

Perbedaan Korelasi

Syarat parametriksitasP N.P P N.P

Kelompok 1,2 atau > 1,2 atau >

Lain SubyekSama Subyek

Ada/tidakPengendalian

KeteranganP : ParametrikNP : Non Parametrik

Dasar Penelusuran1. Uji Hipotesis apa yang dikehendaki ?

2. Bagaimana sampel kita peroleh ?

3. Apakah tingkat pengukuran variabel tergatung yang kita analisis ?

4. Berapa jumlah kelompok observasi ?

5. Kalau dua atau lebih, apakah sampel berhubungan ?

6. Apakah dalam rancangan penelitian ada pengamatan ulang terhadap suatu variabel ?

7. Apakah pada uji yang dikehendaki dilakukan pengendalian terhadap variabel (variabel-variabel) tertentu ?

1 Apakah terdapat perbedaan rerata kadar gula darah

berdasarkan jenis kelamin

Komparatif

2 Apakah terdapat hubungan antara jenis kelamin dengan

rerata kadar gula darah

Asosiatif

3 Apakah terdapat perbedaan status gizi berdasarkan

tingkat ekonomi

Komparatif

4 Apakah terdapat hubungan antara tingkat ekonomi

dengan status gizi

asosiatif

5 Apakah terdapat perbedaan kadar glukosa antara kelompok

yang mendapatkan pengobatan glibenklamid dengan kelompok

plasebo

Komparatif

6 Apakah terdapat hubungan antara kadar gula darah dengan

jenis pengobatan yang diterima (glibenklamid dan plasebo)asosiatif

7 Berapa korelasi antara usia dengan kadar gula darah korelasi

Hipotesis asosiatif pada dasarnya sama dengan hipotesis komparatif

Hipotesis asosiatif = Hipotesis komparatif

Hipotesis Komparatif

Mencari perbedaan/hubungan antar variabel

Hipotesis Korelasi

mencari besarnya perbedaan/hubungan

antar variabel (degree of association) utama

Probability sampling

Non-probability sampling

2 cara :

◦ probabilistik (random)

◦ non probabilistik (non random)

Sampling Non Probabilistik (Non Random)

Tidak bertujuan generalisasi/inferensi

Analisis deskriptif

Macam :◦ Accidental Sampling

◦ Judgmental (Purposive) Sampling

◦ Quota Sampling

◦ Snowball Sampling

• Consecutive sampling

. Convenience sampling

Non probability sampling

Non probability samples are used more often than probability samples in clinical research, because of the difficulties in obtaining random access to populations

SAMPLING KUOTA

Memilih sampel yang mempunyai ciri-ciri tertentu dalam jumlah/kuota yang diinginkan

Misal : dipilih staf bagian gizi sejumlah n orang dan bagian imunisasi x orang, sebagai sampel

Sampel dipilih yang kebetulan ditemui

Consecutive sampling

Convenience sampling

Sampling purposif

Dipilih sampel yang relevan dengan tujuan penelitian, dengan ciri-ciri khusus

Ciri-ciri khusus tersebut ditentukan oleh keputusan (judgment) peneliti judgmental sampling

Misal : tujuan : mutu lulusansampel : dosen, alumni, pengusaha, dll

Snowball Sampling

Dimulai dari kelompok kecil, masing-masing menunjuk rekannya yang baru, kemudian menunjuk kawannya lagi, dan seterusnya, sampai jumlah tertentu

Untuk meneliti hubungan antar manusia dalam kelompok yang akrab

1. Sampling random sederhana (Simple Random Sampling)

2. Sampling random sistematik (Systematic Random Sampling)

3. Sampling random berstrata (Stratified Random Sampling)

4. Sampling random rumpun (Cluster Random Sampling)

SIMPLE RANDOM SAMPLING

Prinsip :• mengambil sejumlah n elemen dari

sejumlah N elemen secara random• kerangka sampling atau ”frame” • tabel bilangan random atau

komputer atau kalkulator • bila populasi yang diteliti homogen

SIMPLE RANDOM SAMPLING

POPULASI

SAMPEL

LOTRE/ BIL. RANDOM****

* *************

* * * ********* ***** * ** ***********

* * ****

* * *

* * *

*

SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING

Mirip Simple Random SamplingMenggunakan Cara SistematisUnit Sampel 1 : Simple RandomUnit Sampel 2, 3, ..., dst secara sistematis dengan interval tertentu

Interval = N/n

1 Nk 2k 3k 4k 5k 6k ... N-k

Subyek ke-1 Simple random Su

bye

k ke

-n k k k k k k

• Populasi sebesar N diambil sampel sebesar n

• Membuat n subpopulasi dengan jumlah anggota tiap subpopulasi = k = N/n tiap subpopulasi diambil 1 subyek

• Dari subpopulasi pertama diambil 1 subyek secara simple random

• Subyek berikutnya diambil dengan interval k sesudah subyek pertama diperoleh sampel sebesar n

STRATIFIED RANDOM SAMPLING

- + * - + *

* * - + + -*

* - - * + + -

+ + + * - * -

* - - *

* * *

* * *

- - -

- - - -

+ + +

+ + +

+ -+* * -- * + + - -

stratifikasi randomisasi

populasi bisa dipisah menurut stratifikasi tertentu

STRATA :

subpopulasi dari populasi awal

tiap strata homogen

antar strata heterogen

Contoh : kelas perawatan (VIP, Kelas 1, Kelas 2, Kelas 3)

populasi bisa dipisah menurut rumpun/ cluster tertentu

CLUSTER/RUMPUN : subpopulasi dari populasi awal

tiap rumpun heterogen

antar rumpun homogen

Contoh : rumpun (blok) rumah (RT, RW)ruang perawatan

CLUSTER/AREA RANDOM

SAMPLING

- + * + * -

- * * - + - +

- - - + ** * -+ * - +

1

2

* * + - + -

+ * * - + -

+ + - - - + *

* * * + + - -

3

4

+ * * - - +

+ - - + * +

+ + - - + -

* * + - + *

+ - - + * * +

- - + + * *

+ - - - * * +

+ * * - - + -

5

6

7

8

- - - + + + *

* * - + * -

++ - - - * * +

+ * * - - + -

RANDOMISASI CLUSTER

SAMPEL

TWO STAGE RANDOM SAMPLING

- + * + * -

- * * - + - +

- - - + + + *

* * - + * - +

1

2

* * + - + -

+ * * - + -

+ + - - - + *

* * * + + - -

3

4

+ * * - - +

+ - - + * +

+ + - - + -

* * + - + *

+ - - + * * +

- - + + * *

+ - - - * * +

+ * * - - + -

5

6

7

8

- - - + + + *

* * - + * - ++ - - - * * +

+ * * - - + -

2

8

+ + - -* * - * + - *

RANDOMISASI CLUSTER

RANDOMISASI UNIT SAMPEL

SAMPEL

SKALA PENGUKURAN DATA

SKALA CIRI-CIRI CONTOH

Rasio - Absolut - Berat

- Jenjang - Tinggi

- Interval - Luas

- Tertinggi - Produktivitas

Interval - Interval - Suhu

- Urutan - Nilai

Ordinal - Jenjang - Nilai Mutu

- Lomba

Nominal - Kategori - Agama

- Kelamin

- Pekerjaan

Skala

Pengukuran

Sifat

Membeda

kan

Ada

Urutan/

Tingkatan

Ada

Interval

Ada titik

nol yang

punya

arti

Nominal

Ordinal

Interval

Rasio

Parametrik

• Syarat Parametrisitas

1.Sampel dipilih secara random

2.Tingkat pengukuran : interval

atau ratio

3.Distribusi populasi mendekati

normal

Parameter Kriteria normal

Koefisien varian < 30 % (SD/Mean) x 100%

Ratio skewness -2 s/d 2 Skewness/SE Skewness

Ratio kurtoris -2 s/d 2 Kurtoris/SE Kurtoris

Normal Q-Qplot Data menyebar sekitargaris

Detrended Q-Q plot Data menyebar sekitargaris pada nilai 0

Blok Plot Simetri, tidak ada nilaiektrem

Histogram Simetri, tidak miring, tidak terlalu tinggi

Kolmogorov-SmirnovShapiro-wilk

P > 0,05

Mana yang merupakan1. Variabel Bebas2. Variabel tergantung3. Variabel perantara4. Variabel pendahulu5. Variabel prakondisi6. Variabel luar (kontrol)

MelihatHipotesis

Kerangka Teori

Peneliti dapat dengan tepat “meletakan” suatu variabel penelitian Sebagai variabel yang harus diperhitungkan atau dikendalikan

Jika variabel memang diperhitungkanapakah ingin diketahui pengaruh atau yang terpengaruh

?

4. Jumlah Kelompok Observasi• satu • dua

• tiga atau lebih

5. Kalau dua atau lebih• apakah dari satu kelompok subyek

(sama subyek=related samples)Data berpasangan, Rancangan Ulang

• ataukah tidak (lain subyek = independent samples)

Data mandiri

peneliti ingin mengetahui efek obat tidur. Setelah ditentukan populasiterjangkau sampel dirandom, besar sampel : 10 sukarelawan,

diberikan obat A pada 10 sukarelawan pada suatu hari, kemudian dicacat selang waktu antara minum obat dengan saat tidur pada hari yang lain terhadap 10 orang yang sama

dicobakan obat B, Setelah minum obat B kemudian dilakukan pengukuran

dengan cara yang sama

Kelompok observasi : 2 kelompok data “kecepatan tidur”, Berpasangan, Sama Subyek, rancangan ulang

Peneliti mencobakan obat A pada 10 sukarelawan, dan obat B pada 10 sukarelawan yang lainnya, kemudian dicacat

selang waktu antara minum obat dengan saat tidurKemudian dilakukan pengukuran dengan cara yang sama

Kelompok observasi : 2 kelompok data “kecepatan tidur” tidak berpasangan, Lain Subyek

Mahasiswa FK ingin mengetahui perbedaan pengaruh antara teh hijau dengan tepung kedelai terhadap kolesterol darah, 10 tikus jantan galur wistar

diberikan teh hijau, 10 tikus jantan galur wistar diberikan tepung kedelai

Subyek penelitian di “match” secara ketat pada banyak variabel, kemudian dengan cara yang sama

diukur kadar kolesterolnya

Dalam praktek, ke dalam istilah sama subyek juga dimasukanData yang berpasangan, yang berasal dari lain subyek

tetapi kondisinya identik atau hampir identikData berpasangan jumlah anggota kelompok harus sama

Kelompok observasi : 2 kelompok data “kadar kolesterol” berpasangan, Sama Subyek

?

Peneliti ingin mengetahui pengaruh obat x terhadap tekanan darah sistolik, obat dicobakan pada

20 sukarelawan homogen, kelompok dibagi menjadi2 secara random yaitu kelompok kontrol tanpa perlakuan dan

kelompok perlakuan. kelompok perlakuan :sebelum minum obat diukur tekanan darahnya

kemudian setelah minum obat diukur tekanan darahnya tiap 30 menit sekali selama 2 jam. Dengan pengamatan yang sama

dilakukan pada kelompok kontrol.

Kelompok observasi : 10 (>2) kelompok, dengan pengamatan ulang,sama subyek

Peneliti ingin mengetahui pengaruh obat x dan obat y terhadap tekanan darah sistolik, 10 sukarelawan minum obat x,

dan 12 sukarelawan lainnya minum obat y, sebelum minum obat tekanan darahnya diukur, kemudian setelah minum obat tekanan darah diukur tiap 30 menit sekali selama 2 jam

Kelompok observasi : 10 (>2) kelompok, dengan pengamatan ulang, lain subyek

Pengamatan Ulang jangan dikaburkan dengan

Sama subyek

Pengamatan Ulang dan Sama Subyek memperoleh data dari subyek yang sama

Pengamatan UlangPerlakuannya 1 kali, efeknya diamati lebih dari satu kali

maka kelompok pengamatannya lebih dari satu

Sama SubyekKarena perlakuannya 2 kali/>, maka kelompok

pengamatannya lebih dari satu (Rancangan Ulang)

3 kelompok observasi, Sama subyek, Rancangan Ulang

Peneliti mencobakan obat A pada 10 sukarelawan pada suatu hari,kemudian dicacat selang waktu antara minum obat dengan saat tidurpada hari yang lain terhadap 10 orang yang sama dicobakan obat B,

Setelah minum obat B kemudian dilakukan pengukuran, dengancara yang sama dilakukan pada obat C.

Peneliti mengetahui pengaruh obat A, obat B, dan obat C terhadap Lamanya tidur. Subyek penelitian Mahasiswa FK di Semarang

Setelah ditentukan jumlah sampel kemudian dibagi menjadi 3 kelompokDengan random. Kelompok I minum obat A, kelompok II minum obat B

Dan kelompok 3 minum obat C kemudian dilakukan pengukuranlamanya tidur

3 kelompok observasi, Lain subyek

Mahasiswa FK Unissula ingin mengetahui pengaruh mengkudu, tempe, chitosan dan teh hijau terhadap kadar glukosa darah. Mahasiswa

memilih subyeknya tikus putih jantan galur wistar yang telah dirusak sel Beta pankreasnya (40 tikus). Penentuan kelompok dilakukan dengan

cara random, tiap kelompok 10 tikus. Perlakuan dilakukan selama 20 hari, kadar glukosa darah diukur

pada hari ke 0, 10 & 20

Mahasiswa FK Unissula ingin mengetahui pengaruh mengkudu, tempe, chitosan dan teh hijau terhadap kadar glukosa darah. Mahasiswa memilih

subyeknya tikus putih jantan galur wistar yang telah dirusak sel Beta Pankreasnya jumlahnya 20 ekor. Selama 20 hari subyek diberikan mengkudu,

kemudian dihentikan selama 10 hari, setelah itu diberikan tempe dalamWaktu yang sama dengan mengkudu, dan seterusnya dengan cara yang sama

kadar glukosa darah diukur pada hari ke 0, 10 & 20 (selama perlakuan)

?

Pengendalian

Apakah dalam menganalisis kita menghendaki pengendalian terhadap suatu atau sejumlah variabel atau tidak

Pengendalian mempunyai pengertian kita meniadakan pengaruh

Hasil perhitungan statistik benar-benar hanya menguji pengaruh variabel bebas yang dikehendaki terhadap variabel tergantung karena telah mengendalikan variabel luar

Peneliti ingin mengetahui pengaruh obat x terhadap tekanan darah sistolik, obat dicobakan pada

10 sukarelawan, sebelum minum obat diukur tekanan darahnyakemudian setelah minum obat diukur tekanan darahnya tiap

30 menit sekali selama 2 jam

S1S2S3S4S5S6

(dst)

………………

(dst)

………………

(dst)

………………

(dst)

………………

(dst)

………………

(dst)

Obat x

Observasi

O1 O2 O3 O4

dikendalikan

?

Uji Hipotesis

Perbedaan Korelasi

Syarat parametriksitasP N.P P N.P

Kelompok 1,2 atau > 1,2 atau >

Lain SubyekSama Subyek

Ada/tidakPengendalian

UJI BEDA

Jenis HipotesaKomparatif/Asosiatif

SkalaPengukuran

Variabel Terikat

2 kelompok > 2 kelompok

BerpasanganTidak

berpasanganBerpasangan

Tidak berpasangan

Nominal

McNemar X2

Cochran

X2

Marginal homogeneity

Fisher Fisher

Kolmogorov-Smirnov

Kolmogorov-Smirnov

Ordinal

McNemar X2

Cochran

X2

Marginal homogeneity

Fisher Fisher

Kolmogorov-Smirnov

Kolmogorov-Smirnov

WilcoxonMann-

Whitney FriedmanKruskal-Wallis

Interval -rasio T berpasangan

T Tidak berpasangan

Anova Anova

Uji Kai-Kuadrat (X2)

Menguji apakah frekuensi yang diamati cukup mendekati frekuensi yang diharapkan

Ada 3 bentuk

Menaksir 1 kelompok data terhadap populasi tertentu (uji goodness of fit

Menguji perbedaan 2 kelompok pengamatan mandiri

Menguji perbedaan 3 kelompok pengamatan / lebih yang sifatnya mandiri

X2 dengan 2 kelompok pengamatan

Peneliti ingin mengetahui pengaruh status ekonomi orang

tua yang diukur dengan pendapatan per tahun

(sesuai kriteria BPS) dengan kejadian caries dentis

pada anaknya

Caries dentis + Caries dentis -

Status

ekonomi tinggi

30 45

Status

ekonomi

rendah

35 27

NB

X2 dengan ≥ 3 kelompok pengamatan

Seorang peneliti ingin mengetahui apakah ada perbedaan kecenderungan penggunaan jenis tensimeter (air raksa, mekanik, digital, “sound”) di antara dokter-dokter muda (usia 30-40 th), menengah (usia 41-50 th) dan tua (usia 51-60 th). Data diperoleh dari 668 dokter seperti tabel jenis tensimeter dan usia dokter

Jenis

tensimeter Total

I II III IV

Muda 56 71 12 35 174

Menengah 47 163 38 62 310

Tua 14 42 85 43 184

Total 117 276 135 140 668

UJI PERBEDAAN NON PARAMETRIK

DATA SKALA ORDINAL

Tiga kelompok mahasiswa ( 22 orang ) memperoleh buku ajar (textbook) tentang statistik yang berbeda. Mereka disuruh mempelajari sendiri buku tersebut selama 1 minggu. Kemudian kepada mereka diberikan 10 soal statistik. Seorang dosen ingin mengetahui ke 3 kelompok tersebut dalam menjawab soal statistik setelah mempelajari buku ajar yang berlainan. Data mengenai jumlah soal yang dapat dikerjakan dengan benar sebagai berikut

Kelompok I ( 6 Mahasiswa) Kelompok II( 8 Mahasiswa) Kelompok III( 8 Mahasiswa)

4 5 6

4 6 5

3 7 6

3 8 7

5 5 6

6 8 5

7 6

7 7

UJI PERBEDAAN NON PARAMETRIK

DATA BERSEKALA INTERVAL/RATIO

Uji Beda Parametrik data bersekala interval/ratio

SS

LS

Uji T Data Berpasangan

?

Uji T data Mandiri

Analisis Variansuji beda parametrik, sekala Interval/ratio

jumlah kelompok pengamatan : ≥ 2 kelompok

Analisa Varian Satu Jalan

Analisa Varian Satu Jalan

Analisa Varian Satu Jalan

Peneliti ingin mengetahui efek berbagai jamu : Kuku Bima, Purwoceng, Irex dan Gingseng terhadap jumlah sel sperma pada pria. 10 sukarelawan diberikan kuku bima diamati jumlah sel sperma seteah mendapat perlakuan 1 hari, kemudian pada minggu 2 diberikan Kuku Bima, minggu ke 3 Purwoceng. Pengamatan jumlah sel sperma dilakukan setelah 1 hari minum jamu pada kelompok sukarelawan yang sama

Rancangan Ulang : N tiap kelompok harus sama

bgn

Anava Dua Jalan Ranul pada

Satu Variabel Bebas

Analisa Varian Dua Jalan

Mahasiswa ingin mengetahui pengaruh lidah

buaya, teh hijau dan mengkudu terhadap kadar

glukosa darah pada penderita Diabetes

Mellitus. Selain ingin mengetahui efeknya

mahasiswa juga ingin mengetahui dosis tiap

masing-masing kelompok perlakuan oleh

karena itu tiap kelompok perlakuan dibagi

menjadi 4 dosis (25%, 50%, 75%, 100%)

Anava Dua Jalan Ranul padaKedua Variabel Bebas

Uji perbedaan dengan varian yang >> merupakan perpaduan antara analisis varians dan analisis regresi

Uji beda dengan pengendalian, parametrik

Tingkat pengukuran : interval atau ratio

Dapat digunakan untuk melakukan pengendalian statistik

Analisis Kovarian

Uji KorelasiNon Parametrik

Variabel pertama : nominal atau ordinal

Variabel kedua : semua jenis variabel◦ Korelasi : variabel nominal dengan nominal

◦ Korelasi : var nominal dengan ordinal

◦ Korelasi : var. nominal dengan interval/ratio

◦ Korelasi : var. ordinal dengan ordinal

◦ Korelasi : var ordinal dengan interval/ratio

Uji KorelasiNon Parametrik

Korelasi Tunggal, Ganda dan PartialParametrik, Antar Interval atau Ratio

Korelasi Tunggal, Ganda dan PartialParametrik, Antar Interval atau Ratio

Resume Korelasi

Variabel 1 Variabel 2 Uji korelasi yang dipilih

Nominal Nominal Koefisien Kontingensi, Lambda

Nominal Ordinal Koefisien kontingensi, lambda

Ordinal Ordinal Spearman, Gamma, Somers’d

Ordinal Numerik Spearmen

Numerik Numerik Pearson