1 / 23

BIOSTATISTIK (MATERI MATRIKULASI)

BIOSTATISTIK (MATERI MATRIKULASI). PENGERTIAN. STATISTIK - Sempit  angka, kumpulan data, bilangan/ non bilangan - Luas  alat analisis data, alat menarik kesimpulan STATISTIKA  Pengetahuan yang berhubungan dengan

asa
Télécharger la présentation

BIOSTATISTIK (MATERI MATRIKULASI)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. BIOSTATISTIK (MATERI MATRIKULASI)

  2. PENGERTIAN • STATISTIK - Sempit  angka, kumpulan data, bilangan/ non bilangan - Luas  alat analisis data, alat menarik kesimpulan • STATISTIKA  Pengetahuan yang berhubungan dengan PULTA, LAHTA, JITA, ANALISIS DATA, SIMPULAN

  3. PERAN STATISTIK DALAM PENELITIAN : 1. Penentuaan besar sampel untuk penelitian (pertanggungjawaban secara metodologis) 2. Uji validitas dan reliabilitas instrumen (alat ukur, instrumen) 3. Teknik penyajian data (bermakna dan komuni katif)  Tabel, grafik, dll. 4. Uji hipotesis  teknik korelasi, asosiasi, komparasi, regresi.

  4. PEMBAGIAN STATISTIK : 1. STATISTIK DESKRIPTIF - Memberikan gambaran (deskripsi) terhadap obyek yang diteliti (sampel maupun populasi) - Tanpa membuat simpulan yang diberlakukan untuk umum (generalisasi/inferensi) 2. STATISTIK INFERENSIAL/INDUKTIF - Statistik yg digunakan untuk analisis data sampel, dan hasilnya akan digeneralisasikan/inferensikan untuk populasi dari mana sampel diambil. - Statistik Parametrik dan Non Parametrik.

  5. Statistik Parametrik  Distribusi Normal Bilamana sekelompok data dikatakan berdistribusi Normal ? 1. Dengan pendekatan grafik 2. Dengan Kurva Normal 3. Dengan uji Kolmogorov Smirnov (paket SPSS)

  6. DATA STATISTIK SUMBER DATA Data primer : - diperoleh langsung dari sumbernya (obyek/ responden - saat penelitian dimulai, data belum ada Data sekunder : - diperoleh dari selain sumber/obyek/responden - Saat penelitian dimulai, data tersebut sudah tersedia, tinggal ambil/nyalin.

  7. Pengukuran dan Skala Data SIFAT DATA Data Kualitatif : - data berbentuk kata-kata, kalimat, gambar. Data Kuantitatif : - data berbentuk angka - data kuantitatif ada 2 : - data dikrit, diperoleh dari hasil menghitung atau membilang - data kontinum, diperoleh dari hasil mengukur (dg alat ukur)

  8. SKALA DATA

  9. STATISTIK DESKRIPTIF 1. Ukuran Gejala Pusat ( Ukuran Tendensi Sentral) 1). Modus (Mo) - Ukuran statistik berdasarkan nilai yang populer (paling banyak muncul). 2). Median (Md) - Ukuran statistik berdasarkan nilai tengah setelah data disusun secara urut. 3). Mean (Me) - Ukuran statistik yang mempertimbangkan seluruh nilai data.

  10. UKURAN DISPERSI(UKURAN PENYEBARAN) 1. Rentang 2. Varians 3. Standar Deviasi 4.Koefisien Variasi

  11. Terminologi pd populasi dan sampel : POPULASI SAMPEL µ Rata-rata X σ2 Varians S2 σStandar deviasi S

  12. POPULASI DAN SAMPEL - Populasi dan sampel  subyek penelitian (empunya data) - Subyek bisa berupa : - Manusia : siswa, guru, dosen, karyawan dll - Non manusia : Binatang, pabrik, udara, air dll - Data  obyek analisis Populasi : Jumlah keseluruhan obyek (satuan-2, individu-2) yang karakteristiknya hendak diduga. Satuan-2/individu-2  disebut unit analisis.

  13. SAMPEL : - Sebagian dari populasi yang karakteristiknya hendak diselidiki. - Agar dpt digeneralisasikan pada populasi, maka sampel harus REPRESENTATIVE (mewakili populasi) - Supaya Representative ??? - Adequate Sample size. - Diambil secara ACAK (Random)

  14. SAMPLE SIZE - Suatu estimasi minimal dari peneliti - Tiga pertanyaan ? 1). Harga parameter apa ? - Nilai mean - Nilai proporsi 2). Berapa harga alpha (α) - Untuk menentukan nilai Z1- α 3) Besarnya penyimpangan / perbedaan yang ditolerir ? - Nilai d (degree of precision) - Hak peneliti - Sebagai variabel peubah besar sampel

  15. Rumus besar sampel : (Z 1-α)2 . p . q . n = -------------------------- d2 + (Zα)2 . p . q (Zα)2 . p . q . N n = --------------------------------- d2 . (N-1) + (Zα)2 . p . q

  16. HIPOTESIS DAN PENGUJIAN • Hipotesis ? - Pernyataan yang masih lemah. - Jawaban sementara terhadap permasalahan penelitian • Konsep Hipotesis : 1. Konsep Statistika. - Pernyataan statistik tentang parameter populasi - Taksiran parameter populasi melalui data sampel - Hipotesis yang dinyatakan dengan simbul-simbul matematik

  17. Hipotesis dan pengujian 2. Konsep Penelitian - Jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian - Rumusan masalah bisa berupa : - Hubungan antara dua variabel atau lebih - Perbandingan (komparasi) - Variabel mandiri (deskriptif)

  18. Hipotesis dan pengujian Bentuk rumusan hipotesis : 1. Hipotesis deskriptif. Dugaan mengenai suatu variabel mandiri (tidak membuat perbandingan atau hubungan) Contok : Hip. Penelitian :produktivitas tenaga kerja di PT “X” adalah 15 unit per hari. Hip. Statistik : µ = 15 2. Hipotesis komparatif. Pernyataan yang menunjukkan dugaan nilai satu variabel atau lebih pada sampel yang berbeda atau sama.

  19. Hipotesis dan pengujian Contoh : Hip. Penelitian : Ada perbedaan kadar Hb darah antara pekerja laki-2 dan perempuan. Hip. Statistik : µ1 = µ2 3. Hipotesis Asosiatif. Pernyataan yang menunjukkan dugaan tentang hubungan antara dua variabel atau lebih. Contoh : Hip. Penelitian : Ada hubungan antara sikap perawat dengan kepuasan pasien. Hip. Statistik : ρ ≠ 0

  20. Berkaitan dengan prosedur pengujian hipotesis, ada dua macam hipotesis dalam suatu penelitian : 1. Hipotesis Nol (Ho) - Hipotesis yang berazaskan “Praduga Tak Ber ……” - Hipotesis yang dinyatakan dengan kata “Tidak ada ..” Contoh : Tidak ada hubungan antara pemakaian APD dengan kejadian kecelakaan karyawan. 2. Hipotesis Alternatif (HA) - Kebalikan dari Ho - Dinyatakan dengan kata “ Ada …..” Contoh : Ada perbedaan produktivitas kerja antara laki-2 dan perempuan. Ho dan HA bersifat komplementer  jika Ho ditolak, otomatis HA diterima.

  21. Tipe Kesalahan dalam pengambilan keputusan :

  22. STATISTIK NON PARAMETRIK • Analisis data nominal dan ordinal • Analisis data interval atau rasio tapi data tersebur tidak berdistribusi normal  Uji normalitas data. • Penting diingat !!!!!!!!!  Padanan/alternatif Statistik Parametrik • Analisis data dengan sampel kecil.

  23. Macam Uji Statistik Non Parametrik :

More Related