hubungan biostatistik dengan penelitian
Download
Skip this Video
Download Presentation
HUBUNGAN BIOSTATISTIK DENGAN PENELITIAN

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 36

HUBUNGAN BIOSTATISTIK DENGAN PENELITIAN - PowerPoint PPT Presentation


  • 402 Views
  • Uploaded on

HUBUNGAN BIOSTATISTIK DENGAN PENELITIAN. Takdir Tahir. Penelitian. Pengamatan terhadap suatu masalah/ fenomena Pembuktian ilmiah yang bersifat empiris dan logis Dilakukan dengan metode yang sesuai. Biostatistik.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'HUBUNGAN BIOSTATISTIK DENGAN PENELITIAN' - bowen


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.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
penelitian
Penelitian
  • Pengamatan terhadap suatu masalah/ fenomena
  • Pembuktian ilmiah yang bersifat empiris dan logis
  • Dilakukan dengan metode yang sesuai
biostatistik
Biostatistik
  • Metode statistika yang diterapkan pada bidang ilmu biologi, farmasi, kedokteran, dan kesehatan (irham, 2007)
  • Bertujuan untuk mengeneralisasi kesimpulan dari suatu masalah.
  • Digunakan pada penelitian kuantitatif
jenis jenis statistik
Jenis-jenis Statistik
  • Deskriptif

menganalisis data yg tlh terkumpul dlm bentuk deskripsi tanpa membuat kesimpulan atau generalisasi.

  • Inferensial

membuat kesimpulan/generaliasi yang berlaku utk populasi.

slide5
Statistik deskriptif

Macam statistik

Statistik Parametris

Statistik Inferensial

Statistik Non Parametris

slide6
METODE PENELITIAN :

Prosedurataulangkah-langkahteraturdansistematikdalammenghimpunpengetahuanuntukdijadikanilmu.

Teknik Penelitian : Cara dan alat (termasuk kemahiran membuat dan menggunakannya) yang diperlukan untuk mencapai tujuan penelitian.

Teknik Penelitian :

1. Bagaimana cara melakukan penelitian

2. Alat-alat penelitian apa yang diperlukan untuk membangun ilmu melalui penelitian

slide7
Pelaksanaan Penelitian, terdiri atas 4 fase kegiatan :

- menetapkan/merumuskan/mengidentifikasi

masalah,

- menyusunkerangkapikiran/pendekatanmasalah

- Merumuskanhipotesis

- Menentukanrancanganujihipotesis/teknik

analisis

1. Persiapan

2. Pengumpulan data/

informasi

  • Teknikpengumpulan data
  • MasihberubungandenganPengujian
  • hioptesisdan/teknikanalisis

3. Pengolahan data/

informasi

- Masihberhubungandenganpengujian

hipotesis/teknikanalisis

.

4. Penulisan Laporan

Penelitian

  • Berhubungandenganlangahpembahasan
  • danpenarikankesimpulan
slide8
Langkah-LangkahPenelitian

FaseKegiatan

  • Menetapkan/merumuskan/identifikasimasalah

Persiapan

2. Menyusunkerangka

pikir/pendekatanmasalah

3. Merumuskanhipotesis

4. Mengujihipotesis/analisis

- Rancangan

- Data/informasi yang diperlukan

- Analisis/Interpretasi

Pengumpulan data/informasi

Penyusunan/PenulisanLaporan

5. Pembahasan

6. Penarikankesimpulan

slide9
PROSES PENELITIAN

DesainPenelitian

MenyusunInstrumen

PenarikanSampel

UjiCoba

Pengumpulan Data

Pengolahan Data

Analisis Data

PembahasanHasilAnalisis

PenulisanLaporan

slide10
Unsur-unsurpokokDesainpenelitian

LATAR BELAKANG

- LatarBelakangMasalah

- Gejala-2 UmumdanKhusus

- PerumusanMasalah

- SiginifikansiPenelitian

KonseptualisasiMasalah

TUJUAN

- Tujuan

- Hipotesis

KERANGKA HIPOTESIS

DefinisiOperasional, IndikatorEmpiris

Pengukuran, KerangkaHubungan

Metodologi

PENARIKAN SAMPEL

SatuanAnalisis, populasi, sampel

METODE PENGUMPULA DATA

ANALISIS DATA : - AnalisiPendahuluan, - AnalisisLanjutan

slide11
SOFT WARE : MS-EXCEL, SPSS, MINITAB, SAS
  • Kalkulator (terpaksa)

ANALISIS DATA

  • AnalisisPendahuluan
  • Editing (Penyuntingan)

1. Pengolahan data

2. Coding (Pemberiakode)

3. sheet (TabelInduk)

1. Tabeldistribusi

2. AnalisisDeskriptif

2. Diagram/Histogram

3. Ukurantendensi

pusat.

II. Analisis Uji Hipotesis

4. Estimasi Parameter

slide12
TahapanAnalisis Data

S

T

A

T

I

S

T

I

K

A

D

A

T

A

  • Rencana Pengumpulan
  • Pengumpulan
  • Sortir
  • Tabulasi
  • Aanalisi  Uji Hpotesis
  • Interpretasi
  • Penarikan Kesimpulan
slide13
ANALISISDESKRIPTIF

Variabel Nominal dan Ordinal

Variabel Ratio dan Interval

Tabel/DistribusiFrekuensi

Diagram

UkuranDispersi

slide14
Kondisi-kondisi yang olehpeneliti

dimanipulasikan, dikontrolataudiobservasi

dalamsuatupenelitian

Variabel

Segalasesuatuygakanmenjadiobyek

pengamatanpenelitian

slide15
- DapatMembedakanantara yang satu unit pengamatandenganlainnya

- Mempunyaiciri yang dapatmembedakan

- Perbedaanobyekterletakpadaukuran

Variabel

Amir , Ucu

Tene, ina

Aco, rahim

Abdul, tuti

Jeniskelamin

Tinggibadan, beratbadan,

Rambut, mata, hobi, pendidikan, dll

Diukurmenggunakanalat

Alatharuspunyaskala

DiperlukanSkalapengukuran

slide16
JumlahdanMacamVariabel

Semakinsederhanapenelitian, semakinsederhanaatausedikitvarabelygdigunakan

Banyaknyavariabelsangattergantungdarituntutanpeneletian (sederhanaatausulitnyapenelitian)

Var. menurutfungsinya

Varmenurutjenis data

Var. Tergantung

Var. Bebas

Var. Intervening

Var. Moderator

Var. Kendali

Var. Rambang

Var. Dikrit

Var. Kontinu

slide17
Variabeldiskrit : diukurdenganbilangandiskrit (bilangambulat)

Diperolehdengancaramenghitung , misalnyajumlahorang, jmlanakdsb.

Variabelkontinu : diukurdenganbilangankontinu (bilangan real)

Diperolehdaricaramengukur (adasatuan), mis: tinggibadan 165 cm badan 65 kg, umur 45 th, dsb.

Variabeldependen= var.respon (var.tdk bebas) : nilainyatergantungdarinilaivariabel lain.

Variabelindependen=var.prediktor (var. bebas) : nilainyatdktergantungdarinilaivariabel lain. Contohhargamerupakanvar.indenpendendarijmlpenjualan.

slide18
Contoh

StudikomparatifprestasibelajarMahasiswa Ners smtr III ygmengajarnyamenggunakanmetodeStudent Centre Learning (SCL) dengan Metode Konvensional

Prestasibelajar : var. tergantung (respon)

MetodeSCL & Konvesional : var. bebas (prediktor)

Mhs Ners smtr III : var. Moderator

slide19
Sebab

Hubungan

Akibat

Var. bebas

Var. Tergantung

Var. Interpenning

Var. Moderator

Var. Kendali

Var. Rambang

slide20
Skalapengukuran

Skala Nominal

Membeakansetiapobyekdgnlainnyadgn status sama : mis. Jeniskelamin : L = 1, P=2, Agama : 1=Islam, 2=Kristen, 3=Protesan, 4=Hindu, 5=Budha, Nomorkamardi hotel, jenispekerjaan, dsb

Ciri : 1. bersifatmembedakan (deskriminatif), 2 bersiatekualitas, yaitukategoridalam var. ad.Sama 3. Simetris, yi. Dapatdipertkarkan, (4) pengkategoriannyabersifattuntas.

Skala Ordinal

Membedakansetiapobyekdgnlainnyadgn status tdksama : mis. Var. kelasekonomi : 1. ekonomilemah, 2. ekonomimenengah, 3. ekonomimenengah . Sehingga 1<2<3 atau 3>2>1,

Selisihantara 2 dgn 1 dan 3 dgn 2 tidakselalusama, shgtdkbolehdikurangkan.

slide21
Skala Interval

antara 3-2 sama 2-1 intervalnyasama, shgpadaskalainidptdilakukanpenambahandanpengurangan

Ciri : titiknolnyabersifatarbitrer, yi. Diukurdariangkanolygberbeda. Mis. Umur ayah 43 th, umuranak 20 th, selisihnya 23 th. Namutitiknolygberbeda, krndihitungdrtgllahirygberbeda (tdkmultipler).

Samadgnskala interval, namuntitiknolnyabersifatmutlak, mis. Beratdgn kg mempunyaittknolygsama, dimanasajadankapan saja

Skala Ratio

slide24
Diagram batang

Histogram

12

7

7

5

2

1

0,495

0,995

1,495

2,495

2,995

3,495

4,005

slide26
II. AnalisisUjiHipotesis

Tujuan :

Untuk mengetahui apakah hipotesis diterima atau ditolak berdasarka data yg telah dikumpulkan

Tidak menguji kebenaran hip. Ttp menguji apakah hip. Diterima atau ditolak.

slide27
HIPOTESIS
  • Jawabansementara yang harusdiujikebenarannya
  • DirumuskanberdasarkanFakta, HasilPenelitiandanTeori
  • Acuandalammelaksanakanpenelitian
  • Ada 2 Hipotesis: Ho dan H1
  • Diperlukantarafsignifikansi = Tarafanyata = Tarafkepercayaan =α

8-HIPOTESIS

macam kekeliruan dalam pengujian hipotesis
MACAM KEKELIRUAN DALAM PENGUJIAN HIPOTESIS

TARAF KEPERCAYAAN = SIGNIFICANCE LEVEL

a = 0.05 ATAU a = 0.01

slide29
Alatanalisis (ujistatistik)

Statistik Z

T Studen

Uji F/Anova

Chi square ( c )

Analisisregresi

korelasi, Analisis

Non parametrik

dll

  • Tergantungpada :
  • Jumlahvariabeldalampernyataan hip.
  • Model hub. Antaravariabel
  • Skalapengkuranvariabel
slide30
1.Jumlah variabel

a. Univariate : hanya satu variabel dalam hip.

Contoh : Prestasi belajar mahasiswa rendah

b. Bivariate : Terdapat dua variabel dalam hip.

Contoh : Ada hub. Positf antara prestasi belajar

dengan motivasi belajar mahasiswa

c. Multivariate : Terdapat tiga atau > variabel dalam hip.

Contoh : Prestasi belajar mahasiswa dipengaruhi oleh

motivasi belajar , kondisi ekonomi dan lingkunga belajar

mahasiswa

slide31
2 Model Hubungan, terdapat 5 macam hub.
  • Klasifikasi

b. Tipologi

b. Assosiatif

d. Fungsional

3. Skala pengukuran.

  • Nominal
  • Ordinal
  • Interval
  • Ratio
slide33
Langkah-langkah pengujian hipotesis
  • Perumusan hipotesis

H0 : θ = θo

H1 : θ ≠ θo

H0 : θ1 = θ2

H1 : θ1 ≠ θ2

θ : ditaksir oleh

u; pi, sigma

H0 : θ1 = θ2

H1 : θ1 > θ2

H0 : θ = θo

H1 : θ > θo

H0 : θ = θo

H1 : θ < θo

H0 : θ1 = θ2

H1 : θ1 < θ2

slide34
c. PenetapanStatistikUji

d. Perhitungan

Z hitung

t hitung

F hitung

chitung

Z tabel

t tabel

F tabel

ctabel

dibandingkan

Hitung > Tabel

Ho ditolak

H1 diterima

e. Kesimpulan

slide35
Beberapahal yang masihlemahdalamanalasis data ( proposal )

1. Tidakmasukdalamkategoripenelitian ( Desain)

2. Penentuanvariabel : terkaitdenganskalapengukuran

3. Hubunganantaravariabel

4. Data deskriptif yang seharusnyainduktifatau

sebaliknya.

5. Data kualitif yang perludikuantiatifkan agar dapatdiuji

secarastatistika (penelitianteknik)

6. PenggunaananalisisAnova yang tidakefesien,

sehinggamenimbulkankonsekwensipembiayaan yang

tinggi (high cost).

7. Kesalahandalammemilihalatuji

8. Teknikpenarikansampel

ad