Uji T Satu Sampel (One Sample T-Test)

Uji ini digunakan untuk mengetahui perbedaan mean (rerata) populasi  atau penelitian terdahulu dengan mean data sampel penelitian.

Misalnya Seorang Kepala Puskesmas menyatakan bahwa rata-rata perhari jumlah kunjungan pasien adalah 20 orang. Untuk membuktikan pernyatan tsb, kemudian di ambil sampel random sebanyak 20 hari kerja dan diperoleh rata-rata 23 orang dengan standar deviasi 6 orang.

Sekarang kita akan menguji apakah rata-rata jumlah kunjungan pasien sebelumnya berbeda secara statistik dengan yang saat ini.

Langkah-langkah pengujian.
1. HIPOTESIS

Ho = 20 ( tidak ada perbedaan kunjungan pasien tahun lalu dengan saat ini)
Ha ≠ 20 ( ada perbedaan kunjungan pasien tahun lalu dengan saat ini )


2. STATISTIK UJI

Uji  t  satu sampel

KETERANGAN :

x = rata-rata sampel

µ = rata-rata populasi/penelitian terdahulu

S = Standar Deviasi

n = jumlah (banyaknya) sampel

Perhitungan :

DF = n – 1 → 20 -1 = 19, di tabel T,  p value terletak antara 0,025 dan 0,001.

3. KEPUTUSAN STATISTIK

Karena nilai P pada tabel (< 0,025) yang berarti kurang dari nilai α = 0,05, maka Ho dapat kita ditolak

4. KESIMPULAN

Secara statistik ada perbedaan yang signifikan antara kunjungan pasien tahun lalu dengan saat ini.

Blog Biostatistik : http://statistik-kesehatan.blogspot.com/2011/03/uji-t-satu-sampel-one-sample-t-test.html

Read More

Uji T Satu Sampel dengan SPSS

Sudah tau kan uji T satu sampel, kalau belum baca dulu postingan yang ini, kalau yang dulu hitungannya manual, sekarang kita akan apikasikan di SPSS :

1. Buka SPSS anda.

2. Misalkan saya memiliki datanya seperti di bawah ini :

3. Kita akan melakukan uji apakah data yang kita dapatkan berbeda dengan data sebelumnya, menurut informasi rata-rata kunjungan pasien tahun lalu sebanyak 20 orang.

4. Pada menu di SPSS pilih Analyze --> Compare Means --> One-Sample T Test, jelasnya seperti ini :

 

5. Setelah itu akan muncul jendela seperti ini :

6. Pilih variabel "kunjungan pasien", lalu klik tanda 'segitiga' untuk memindahkan variabel tersebut ke kotak 'Test Variables'.

7. Isi kotak 'Test Value' dengan angka "20"(angka 20 merupakan rata-rata kunjungan pasien tahun lalu), kemudian klik OK. Hasilnya :

 

8. Kesimpulan

Dari tabel "One-Sample Statistics" terlihat bahwa rata-rata kunjungan sebanyak 23 orang, dengan standar deviasi 3,387. Bila melihat dari rata-rata kunjungan saat ini memang ada perbedaan, namun perbedaan ini apakah bermakna secara statistik ?

Mari kita lihat pada tabel "One-Sample Test" pada kolom "Sig.(2-tiled)" diperoleh nilai P = 0,001, maka nilai P < α, sehingga Ho ditolak. Dengan demikian dapat kita simpulkan bahwa ternyata pada uji statistik dua sisi (2-tailed)  pada taraf nyata α = 0,05, menunjukan ada perbedaan yang bermakna antara kunjungan pasien tahun lalu dengan tahun ini. 

Mudah kan..????

Blog Biostatistik : http://statistik-kesehatan.blogspot.com/2011/03/uji-t-satu-sampel-dengan-spss.html

Read More

Populasi dan Sampel

1. Populasi
Populasi adalah keseluruhan objek yang akan/ingin diteliti. Populasi ini sering juga disebut Universe. Anggota populasi dapat berupa benda hidup maupun benda mati, dimana sifat-sifat yang ada padanya dapat diukur atau diamati. Populasi yang tidak pernah diketahui dengan pasti jumlahnya disebut "Populasi Infinit" atau tak terbatas, dan populasi yang jumlahnya diketahui dengan pasti (populasi yang dapat diberi nomor identifikasi), misalnya murid sekolah, jumlah karyawan tetap pabrik, dll disebut "Populasi Finit". Suatu kelompok objek yang berkembang terus (melakukan proses sebagai akibat kehidupan atau suatu proses kejadian) adalah Populasi Infinitif. Misalnya penduduk suatu negara adalah populasi yang infinit karena setiap waktu terus berubah jumlahnya. Apabilah penduduk tersebut dibatasi dalam waktu dan tempat, maka popuJasi yang infinit bisa berubah menjadi populasi yang finit. Misalnya penduduk Kota Medan pada tahun 1990 (1 Januari s/d 31 Desember 1990) dapat diketahui jumlahnya. Umumnya populasi yang infinit hanyalah teori saja, sedangkan kenyataan dalam prakteknya, semua benda hidup dianggap populasi yang finit. Bila dinyatakan bahwa 60% penduduk Indonesia adalah petani, ini berati bahwa setiap 100 orang penduduk Indonesia, 60 orang adalah
petani. Hasil pengukuran atau karakteristik dari populasi disebut "parameter" yaitu untuk harga-harga rata-rata hitung (mean) dan s untuk simpangan baku (standard deviasai). Jadi populasi yang diteliti harus didefenisikan dengan jelas, termasuk didalam nya ciri-ciri dimensi waktu dan tempat.

2. Sampel.
Sampel adalah bagian dari populasi yang menjadi objek penelitian (sampel sendiri secara harfiah berarti contoh). Hasil pengukuran atau karakteristik dari sampel disebut "statistik" yaitu X untuk harga rata-rata hitung dan S atau SD untuk simpangan baku.
Alasan perlunya pengambilan sampel adalah sebagai berikut :
1. Keterbatasan waktu, tenaga dan biaya.
2. Lebih cepat dan lebih mudah.
3. Memberi informasi yang lebih banyak dan dalam.
4. Dapat ditangani lebih teliti.
Pengambilan sampel kadang-kadang merupakan satu-satunya jalan yang
harus dipilih, (tidak mungkin untuk mempelajari seluruh populasi) misalnya:
- Meneliti air sungai
- Mencicipi rasa makanan didapur
- Mencicipi duku yang hendak dibeli

1. Tujuan.
Agar sampel yang diambil dari populasinya "representatif" (mewakili), sehingga dapat diperoleh informasi yang cukup untuk mengestimasi populasinya.

2. Defenisi
Dalam rangka pengambilan sampel, ada beberapa pengertian yang perlu diketahui, yaitu:
Populasi Sasaran (Target Populasi):
Yaitu populasi yang menjadi sasaran pengamatan atau populasi dari mana suatu keterangan,akan diperoleh (misalnya efek obat pada ibu hamil) maka target populasi adalah ibu hamil.

Kerangka Sampel (Sampling Frame):
Yaitu suatu daftar unit-unit yang ada pada populasi yang akan diambil sampelnya (daftar anggota populasinya).

Unit Sampel(Sampling Unit):
Yaitu unit terkecil pada populasi yang akan diambil sebagai sampel (KK atau RT).

Rancangan Sampel
Yaitu rancangan yang meliputi cara pengambilan sampel dan penentuan besar sampelnya.

Random.
Yaitu cara mengambil sampel, dimana setiap unit dalam populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel.

Blog Biostatistik : http://statistik-kesehatan.blogspot.com/2011/06/populasi-dan-sampel.html

Read More