PROGRAM STUDI S-1 KEPERAWATANFIKES UMM

Skala pengukuran Interval atau RasioSampel berasal dari populasi distribusi normal.Penelitian bersifat pre & post

Cara Mengetahui Distribusi Normal

MetodeParameterKriteria dikatakan normalketerangandeskriptifKoefisien varianNilai koefisien varians < 30%SD x 100%meanRasio skewnessNilai rasio skewness -2 s/d 2SkewnessSE skewnessRasio kurtosisNilai rasio kurtosis -2 s/d 2KurtosisSE kurtosisHistogramSimetris, tdk miring kiri maupun kanan, tdk terlalu tinggi/rendahAsumsi ilmiahCentral Limit Theoreme (Thomas Bayes) : n > 30 atau n > 120analitisKolmogorov-SmirnovNilai kemaknaan (p) >0,05 / d hitung < d tabelShapiro-WilkNilai kemaknaan (p) >0,05Uji LillieforsNilai kemaknaan (p) >0,05/ L hitung < L tabelUji chi squareX2 hitung < X2 tabel

Susun data dari frekuensi terkecil ke terbesarHitung peluang harapan. Hasil ditulis dgn simbol s(x). peluang data pada baris ke-1/pertama adl : baris dibagi dgn banyaknya data/sampel, dst.3. Hitung nilai Z. rumus Z = x x SDX = nilai masing2 sampel

X = rata2 SD = standar deviasi

5. Carilah probabilitas luas area kumulatif. Data ditulis dgn simbol fo (x)bila nilai Z negatif, maka rumus fo (x) adl =0,5 Z tabelbila nilai Z positif, maka rumus fo (x) adl =0,5 + Z tabel6. Hitung nilai d, dengan rumus d = s(x) fo (x)7. Bandingkan nilai d hitung dgn d tabel kolmogorov smirnov. Nilai d hitung kita ambil nilai yang terbesar.8. Keputusan : bila nilai d hitung < d tabel maka Ho diterima (distribusi data adalah normal)

Tabel Kolmogorov-Smirnov

Contoh uji normalitas dgn Kolmogorov SmirnovRata2 d = d/n atau disimbolkan dgn x

d = 100 4d = 25

GD sblmGD sesudahd/selisih22018040180160201701601020017030jml100

S (x) :0,25 asalnya dari = 1 : 4 (1 adl krn dta tsb berada pd baris ke 1)0,5 asalnya dari = 2 : 4 (2 adl krn data tsb berada pd baris ke 2)

0,123 (pada fo (x), asalnya dari 0,5 0,3770

0,648 (pada fo (x), asalnya dari 0,5 + 0,1480 d hitungnya adalah =0,148

d tabel ( 0,05 & n =4) adalah = 0,624

Krn d hitung (0,148) < d tabel (0,624), maka Ho diterima atau distribusi data adalah normal.

dataFrekuensiS (x)ZZ tabelFo (x)d1010,25-1,160,37700,1230,1272010,5-0,380,14800,3520,1483010,750,380,14800,6480,10240111,160,37700,8770,123 = 4

BILA DATA TDK BERDISTRIBUSI NORMAL, MAKA DATA TIDAK BOLEH DITRANSFORMASI, TAPI GUNAKAN STATISTIK NON PARAMETRIK.

Misalnya :Paired t-test (parametrik) >< Uji Wilcoxon (non parametrik).

Two independent t-test >< Uji Mann-Whitney

1. Uji paired t-test =BEFORE AFTER t test Adalah salah satu metode pengujian hipotesis dimana data yang digunakan berpasangan.1 individu (objek penelitian) dikenai 2 buah perlakuan yg berbeda. shg diperoleh 2 data sampel, yaitu data dari perlakuan 1 (pre) dan data dari perlakuan 2 (post).Data I/R, d (difference/selisih ke-2 pengamatan berdistribusi normal

d=difference/selisih

IndividuO1O2didi21X1X11(X1 X11)(X1 X11)22X2X21. .. .3. .. .. .. .Dst. .. .. .. .jmldi = (xn xn1)di2 = (xn xn1)2

titik kritis t: ; DF = n 1

H0 diterima bila : t-hitung < t-tabel

H1 diterima bila : t-hitung > t-tabel

Rumus Paired t-testKet :

SD = standar deviasi

d = rata2 different

Apakah terdapat perbedaan GDA sblm & sesudah terapi (data berdistribusi normal) ?

No.GD sblmGD sesudahdd21220180401600218016020400317016010100420017030900jml1003000

d = 100 4

d = 25= 3000 (100) 2 /4 4-1 = 3000 10000/4 3= 3000-2500 3= 166,66= 12,90

t = 25 0 12,90 / 4 = 25 12,90 / 2 = 25 = 3,87 6,45 Nilai t-tabel, df (4-1)= 3, dgn =0,05 adalah : 3,182

Karena t-hit (3,87) > t-tab (3,182), maka H1 diterimaArtinya terdapat perbedaan GDA sblm dan sesudah terapi.

Apakah terdapat perubahan Tekanan Darah sebelum dan sesudah terapi ?

No.TD sblmTD sesudah1160150215013031501354180150

*