Analisis Data
• Analisis hubungan antara 2 variabel (bivariat) atau >2 (multi-variat)
•  Dilakukan prosedur Pengujian
Hipotesis
• Uji hipotesis (2 arah/two tail)
• Ho: Tidak ada perbedaan/hubungan antar
var
• Ha: Ada perbedaan/hubungan antar var
Keputusan Uji Statistik
(Probabilistik)
Keputusan
Tdk Menolak
Ho
Menolak Ho
Di Populasi
Ho Benar
Ho Salah
Benar (1-α)
Kesalahan tipe I
(α)
Kesalahan tipe II
(β)
Benar (1-β)
• Bandingkan P Value vs nilai α (alfa)
• nilai α (alfa)  tk signifikansi, peluang
kesalahan menolak Ho (padahal Ho benar)
• P ≤ nilai α  Ho ditolak
• P > nilai α  Ho gagal ditolak
Uji Statistik Menurut Jenis Data
VARIABEL 1
KATEGORIK
VARIABEL 2
NUMERIK
KATEGORIK
KATEGORIK
NUMERIK
NUMERIK
ANALISIS
UJI T (2 kategori),
ANOVA (>2
kategori)
KAI KUADRAT
KORELASI,
REGRESI
• Sebelum/sesudah diet vs berat badan (dependen)
• Grup berdiet/tdk berdiet vs berat badan
(independen)
• pria/wanita vs hipertensi/non
• Frekuensi/durasi berolah raga vs tekanan darah
• Uji hipotesis 1 arah/one tail
• Ho: Tidak ada perbedaan/hubungan antar
var
• Ha: Ada pernyataan perbedaan yg satu
lebih tinggi/rendah dari yg lain
Memilih Teknik Analisis/Uji
Statistik
• Bentuk distribusi; jumlah sampel
– Distribusi normal  uji parametrik >< non par
– Sampel besar  uji parametrik >< non par
• Jenis data yg dianalisis
• Sifat data dependen/independen
UJI T Independen
• ASUMSI
– Distribusi normal
– Data independen
– Variabel numerik vs kategorik (hanya 2 kelompok)
• OUTPUT uji statistik
– Pilih asumsi variasi sama/beda (Levene’s test)
– P levene’s test ≤ α  pilih asumsi varian beda
– Baca P Value T-test
PENYAJIAN
VARIAB
EL
MEAN
SD
SE; CI
P
VALUE
UJI ANOVA
N
– Distribusi normal, varian homogen
– Data independen
– Variabel numerik vs kategorik (>2 kelompok)
• OUTPUT uji statistik
• Interpretasi:
– Gambaran/deskriptif
– Hipotesis
– Kesimpulan hasil uji statistik
•
•
•
•
•
• ASUMSI
– Baca 95% CI
– Baca P Value Anova-test
– Baca Post Hoc Tests (Benferroni), mana
kelompok yg berbeda siginikan
KAI KUADRAT
Asumsi :
KATEGORIK vs KATEGORIK
Tdk boleh ada sel E<1
Tdk boleh ada sel E<5, >20%
Jika ada sel harus gabung (jml sel matriks lebih
sedikit)
• OUTPUT :
– Baca P Value dan Odds Ratio
SEL DATA
Tabel 2x2, ada sel < 5
Tabel 2x2, tidak ada sel
<
5 lebih 2x2
Tabel
UJI
Fisher Exact
Continuity Correction
Pearson Chi Square
PENYAJIAN
VAR
dep1 dep2 TOTA OR
N % N % N L % 95%CI
Indep1
Indep2
TOTAL
• Interpretasi:
– Gambaran/deskriptif
– Hipotesis
– Kesimpulan hasil uji statistik (P value dan OR)
KORELASI, REGRESI
•
•
•
•
•
•
•
ASUMSI: NUMERIK vs NUMERIK
r (-) hub negatif, r (+) hub linier positif
r = 0,00 – 0,25
 tdk ada hub/lemah
r = 0,26 – 0,50
 hubungan sedang
r = 0,51 – 0,75
 hubungan kuat
r = 0,76 – 1,00
 hubungan sangat kuat
R2  variasi yg dpt dijelaskan oleh
persamaan
• Prediksi: Y = Y ± (1,96 x std error estimate)
pada 95% CI
P
PENYAJIAN
VARIAB
EL
r
R2
Pers Garis
• Interpretasi:
– Hipotesis
– Kesimpulan hasil uji statistik
P Value