ANALISIS BIVARIAT

Analisis Bivariat

Jenis data : N,K

1.      KàK : Uji beda Proporsi

2.      KàN : Beda Rata-rata

a.      2 rata : T-Test

                                                              i.      Sampel tidak berpasangan : Independet Sample T-Tes

                                                            ii.      Sampel Berpasangan : Paired T-Test

b.      >2 rata2 : ANOVA

3.      NàK : idem

4.      NàN : Korelasi

7 Langkah Ringkas melakukan Uji Bivariat (berdasarkan Tujuan Penelitian) :

1.      Identifikasi variabel dalam tujuan penelitian

2.      Identifikasi Field dalam database

3.      Tentukan Karakteristik Field

4.      Tentukan jenis uji, hipotesis pengujian dan batas kepercayaan (CI).

5.      Jika terdapat salah satu atau kedua variabel NUMERIK, lakukan uji normality

6.      Lakukan uji, baca hasil dan interpretasikan

7.      Bahas :

a.      Membandingkan dengan teori yang relevan

b.      Bandingkan dengan masalah pada latar belakang

c.       Bandingkan dengan penelitian terdahulu atau data sekunder

Latihan 1.          Untuk megetahui hubungan antara tingkat pendidikan responden dengan pemeriksaan kehamilan.

1.      Independen : Tingkat Pendidikan Responde

Dependen : Pemeriksaan Kehamilan

2.      Tingkat pendidikan responden : didik

Pemeriksaan kehamilan : pernah

3.      Didik : K

Pernah : K

4.      Uji beda proporsi. H0 pengujian : Tidak ada perbedaan proporsi pemeriksaan kehamilan antara responden yang berpendidikan SD. SLTP, SLTA dan perguruan Tinggi. CI 95% (alpha = 0,05)

5.      Skip

6.      Uji, baca hasil, interpretasikan

P=0,000

P<0,05

H0 ditolak

A da perbedaan proporsi pemeriksaan kehamilan antara responden yang berpendidikan SD. SLTP, SLTA dan perguruan Tinggi. Berarti ada hubungan antara tingkat pendidikan dengan pemeriksaan kehamilan

Latihan 2.          Untuk mengetahui hubungan antara tingkat pendidikan dengan pemilihan kontrasepsi

Latihan 3.          Untuk mengetahui hubungan pemeriksaan kehamilan dengan rencana tempat melahirkan.

Latihan 4.          Hubunga antara tingkat pendidikan dengan pekerjaan responden

Latihan 5.          Hubungan antara pernah/tidak mendapat tablet Fe dengan kadar Hb setelah hamil

Latihan 6.          Untuk mengetahui hubungan pemeriksaan kehamilan dengan rencana persalinan di fasilitas kesehatan

Tujuan Penelitian : untuk mengatahui hubungan antara pendidikan Ibu dengan keikutsertaan berKB

1.      Sebagai indep. Var : Pendidikan Ibu

Dep. Var : keikutsertaan berKB

2.      Pendidikan Ibu à didik

keikutsertaan berKB à akseptor

3.      Didik à K

Akseptor à K

4.      Uji Beda Proporsi. CI 95%. Ho (H0 penelitian/Pengujian):

5.      Skip

6.      Uji, baca, inter

P<0,05

H0 ditolak

Ada perbedaa …. …. Berarti ada hubungan antara pendidikan Ibu dengan keikutsertaan berKB

Analisis Bivariat

Jenis data : N,K

1.      KàK : Uji beda Proporsi

2.      KàN : Beda Rata-rata

a.      2 rata : T-Test

                                                              i.      Sampel tidak berpasangan : Independet Sample T-Tes

                                                            ii.      Sampel Berpasangan : Paired T-Test

b.      >2 rata2 : ANOVA

3.      NàK : idem

4.      NàN : Korelasi

7 Langkah Ringkas melakukan Uji Bivariat (berdasarkan Tujuan Penelitian) :

1.      Identifikasi variabel dalam tujuan penelitian

2.      Identifikasi Field dalam database

3.      Tentukan Karakteristik Field

4.      Tentukan jenis uji, hipotesis pengujian dan batas kepercayaan (CI).

5.      Jika terdapat salah satu atau kedua variabel NUMERIK, lakukan uji normality

6.      Lakukan uji, baca hasil dan interpretasikan

7.      Bahas :

a.      Membandingkan dengan teori yang relevan

b.      Bandingkan dengan masalah pada latar belakang

c.       Bandingkan dengan penelitian terdahulu atau data sekunder

Latihan 1.          Untuk megetahui hubungan antara tingkat pendidikan responden dengan pemeriksaan kehamilan.

1.      Independen : Tingkat Pendidikan Responde

Dependen : Pemeriksaan Kehamilan

2.      Tingkat pendidikan responden : didik

Pemeriksaan kehamilan : pernah

3.      Didik : K

Pernah : K

4.      Uji beda proporsi. H0 pengujian : Tidak ada perbedaan proporsi pemeriksaan kehamilan antara responden yang berpendidikan SD. SLTP, SLTA dan perguruan Tinggi. CI 95% (alpha = 0,05)

5.      Skip

6.      Uji, baca hasil, interpretasikan

P=0,000

P<0,05

H0 ditolak

A da perbedaan proporsi pemeriksaan kehamilan antara responden yang berpendidikan SD. SLTP, SLTA dan perguruan Tinggi. Berarti ada hubungan antara tingkat pendidikan dengan pemeriksaan kehamilan

 

UJI NORMALITY

Dari 11 field numeric, yang mana saja yang distribusi datanya NORMAL  dan yang mana yang distribusinya TIDAK NORMAL.

VARIABEL	Mn/md/mo	KS	Skewness	histogram	QQ-p St-leaf	Box plot	KESIMPULAN
Umur	N	TN	TN	TN	TN	TN	TN-TN-TN
TB	N	TN	TN	TN	TN	N	N
BB	TN	TN	TN	TN	TN	N	TN
SISTOL	N	TN	TN	N	TN	TN	N
DIASTOL	N	TN	TN	TN	TN	TN	TN
HB1	N	TN	TN	TN	TN	TN	TN
HB2	N	TN	TN	N	N	TN	N
AGE	TN	TN	TN	TN	TN	TN	TN
WEIGHT	N	TN	TN	TN	N	TN	???
HEIGHT	TN	TN	TN	TN	TN	TN	TN
KALI	N	TN	TN	TN	TN	TN	???

Data normal memiliki kurva normal dengan ciri-ciri kurva seimbang mean=median=modus.

Kalau data ribuan kalau dibuatkan garisnya akan susah dibuatkan mean=median=modus

Tapi jika bedanya kecil median harus ditengah berarti angkanya ditengah-tengah dan itu sudah bias dikatakan normal.

Kalau dibawah satu bedanya bias dianggap sama. Data yang normal itu yang bedanya kecil.

 Komentar untuk tabel.

1.      Umur memiliki median /modus/mean yang normal karena jarak anatar media=mean=modus tidak lebih dari satu.

Dan skewness untuk umur adalah tidak normal àsetelahdibagi 0.7 dengan 0.1 didapatkan hasil 70.

Data dikatakan berdistribusi normal bila skewness dibagi standar error of skewnessnya berkisar antara -1,27 sampai +1,27.

2.      TB memiliki data yang berdistribusi normal karena data dikatakan berdistribusi normal apabila mean=median=modus, atau ketiga data tersebut selisihnya kecil. Media berada ditengah ketiga data. Median=mean=modus dari TB memiliki selisih yang kecil sehingga data dikatakan berdistribusi normal. Dan dilihat dari skewness dari TB setelah dibagi standar error of skewness nya hasilnya -0,6 kecil dari -1,27 maka data dikatakan tidak berdistribusi normal.

3.      BB memiliki data yang berdistribusi tidak normal karena jarak antara modus dengan mediannya lebih dari satu yaitu dari 55 ke 50.

Alasan kenapa KS tidak bisa dipakai untuk sampel besar H0 untuk KS berdistribusi normal dan hanya sensitive pada sampel kecil. Karena konsep sampling adalah makin besar sampel makin mendekati populasi dan p makin kecil maka normal.makin besar sampel makin kecil p makin h0 ditolak.

Kurva yang terbentuk dari data sendiri identik dengan kurva normal.

Data atas dengan data bawah seimbang dia menyebar disekitar garis sketer.

3 KRITERIA DATA NORMAL DI BOXPLOT

1.      Box rendah

2.      Kakinya pendek dan seimabng atas bawah

3.      Median ada ditengah yaitu garios yang hitam.

4.      Tidak ada data ekstrim kalau ada seimbang atas bawah yaitu angka yang ada di atas bawah.

Kalau data tidak normal maka dilakukan normalisasi. Yang dilakukan dengan 2 cara

1.      Memissingkan outlier / melog-kan variable . setelah dinormalisasi tetap tidak normal maka ambil salah satu dari tindakan :

-          Uji dengan non parametric

-          Kategorikan variable lalu uji denngan beda proporsi.

-          log adalah akar pangkat 10 dari sebuah bilangan.