Dalam penelitian kuantitatif di bidang kesehatan, tidak dapat dipungkiri bahwa statistik memegang peranan penting, terutama sebagai alat ukur untuk membuktikan hipotesis. Nilai kebenaran kesimpulan akhir dalam suatu penelitian kesehatan kuantitatif sangat ditentukan oleh benar atau tidaknya pilihan dan metode pengujian statistik hasil pengumpulan data. Sangat disayangkan jika penelitian kesehatan upaya terbaik memberikan hasil yang kurang valid dan tidak mampu menjelaskan keadaan sebenarnya hanya karena kesalahan peneliti dalam memilih dan menggunakan metode analisis data yang tidak tepat.
Mengingat pentingnya statistika dalam penelitian kuantitatif khususnya penelitian kesehatan, maka buku yang berjudul “Statistik Parametrik Penelitian Kesehatan” ini disusun dan diterbitkan. Penyajian tulisan yang khas, pilihan topik dan contoh praktis yang paling gamblang dalam permasalahan kesehatan, menjadikan buku ini sangat cocok sebagai buku pegangan bagi pelajar, mahasiswa, dan akademisi di bidang kesehatan yang membutuhkan panduan praktis dalam penggunaan statistika. metode penelitian. Selain itu, buku ini layak menjadi buku teks perkuliahan di bidang kesehatan karena penataan isi dan desain penulisannya dilakukan sedemikian sederhana namun tidak mengurangi inti keilmuan, sehingga mudah untuk dipahami. dalam kegiatan belajar mengajar.
Akhir kata dengan segala kerendahan hati dan rasa syukur, Alhamdulillah kehadirat Allah SWT, penulis berharap semoga karya kecil ini dapat memberikan manfaat bagi pihak-pihak yang berminat mempelajari statistik penelitian di bidang kesehatan.
Konsep Dasar Statistik
Prinsip Uji Hipotesis
Kesimpulan yang dapat diambil dari pengujian hipotesis adalah menolak hipotesis nol dan gagal menolak hipotesis nol. Menurut Sabri (2014), hipotesis nol adalah pernyataan hipotesis yang menunjukkan tidak adanya perbedaan/hubungan antara variabel yang satu dengan variabel yang lain. Menurut Sabri (2014), hipotesis alternatif adalah hipotesis yang menyatakan adanya perbedaan/korelasi antara variabel yang satu dengan variabel yang lain.
Uji satu sisi jika hipotesis alternatif hanya menyatakan adanya perbedaan antar variabel sedemikian rupa sehingga variabel yang satu lebih tinggi/rendah dibandingkan variabel yang lain. Sedangkan uji dua sisi jika hipotesis alternatif hanya menyatakan adanya perbedaan tanpa mengatakan bahwa variabel yang satu lebih tinggi/rendah dibandingkan variabel yang lain. Proses pengambilan sampel dapat dilakukan secara acak atau menggunakan proses yang sistematis 5. Pilih uji statistik.
Pemilihan uji statistik dilakukan berdasarkan parameter yang dipilih dan normalitas sebaran data yang ada. Melalui program software ini, kita cukup membandingkan P-value yang diperoleh dari perhitungan statistik dengan α-value.
Penentuan Uji Parametrik dan Uji Non-Parametrik
Uji analisis jenis ini dibedakan menjadi uji beda rata-rata pada 1 sampel, uji beda rata-rata pada sampel berpasangan, dan uji beda rata-rata pada sampel tidak berpasangan. Populasi : rata-rata produktivitas padi varietas lama (PL) Sampel : rata-rata produktivitas padi varietas baru (PB) Ho : PL = PB. Tidak terdapat perbedaan antara rata-rata produktivitas padi varietas lama dengan rata-rata produktivitas padi varietas baru.
Terdapat perbedaan antara rata-rata produktivitas padi varietas lama dengan rata-rata produktivitas padi varietas baru. Sesuai dengan pertanyaan sebelumnya tentang rata-rata produktivitas varietas padi baru, datanya kami masukkan ke dalam program SPSS. Berdasarkan tabel pertama terlihat rata-rata produktivitas padi varietas baru sebesar 6,98 ton/ha dan pada tabel kedua diketahui nilai sig(2 tail) sebesar 0,0001 sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai signifikansinya lebih kecil dari α (0,05) yang berarti Ho ditolak.
“Rata-rata produktivitas padi varietas baru berbeda nyata dengan rata-rata produktivitas padi varietas lama.” Tentukan apakah terdapat perbedaan rata-rata populasi mikroflora individu sebelum penanaman dan panen tomat dan tomat miraculin transgenik. Kesimpulannya, rata-rata populasi mikroflora yaitu populasi bakteri sebelum dan sesudah penanaman tanaman tomat transgenik berbeda nyata.
Berdasarkan nilai signifikansi (p-value) diketahui bahwa nilai yang kurang dari α (0,05) hanyalah rata-rata jumlah bakteri, sehingga rata-rata jumlah mikroflora yang berbeda sebelum dan sesudah penanaman tomat transgenik hanya bakteri.
Uji Komparatif untuk 2 Sampel Tidak Berpasangan
Hal yang perlu diperhatikan dalam uji T tidak berpasangan ini adalah adanya perbandingan varian antar kelompok yang disebut dengan uji homogenitas. Seperti disebutkan di atas, sebelum menghitung uji beda T tidak berpasangan, kita akan melakukan uji homogenitas. Ho : tidak terdapat perbedaan rerata jumlah bakteri yang mencapai hati mencit kelompok Paracaudina australis (T1) dan kelompok Colochirus quadrangularis (T2).
Berdasarkan uji homogenitas diperoleh hasil bahwa kedua kelompok sampel mempunyai variasi yang sama, sehingga perhitungan uji t-independen adalah : Jadi disimpulkan terdapat perbedaan rerata jumlah e.colli pada kelompok 1 teripang (t.paracaudina) dan kelompok 2 (teripang colohirus). Berdasarkan pertanyaan yang sama, kami akan melakukan uji hipotesis: uji homogenitas dan uji t-independen dengan spss.
Untuk uji t independen, hasil uji homogenitas harus diselesaikan terlebih dahulu, baru kemudian hasil uji t dibaca. Pada kolom uji Levene (uji homogenitas), nilai signifikansi mean jumlah e.colli sebesar 0,008 (kurang dari α = 0,05). Berdasarkan kesimpulan uji homogenitas, hasil uji t kita lihat berada pada baris kedua (tidak diasumsikan variansinya sama).
Berdasarkan faktor penyebab varians, uji ANOVA dibedakan menjadi ANOVA satu arah dan ANOVA dua arah. Misalnya, kebutuhan zinc (Zn) pada sapi sebesar 40-50 mg/hari, sedangkan rata-rata kandungan zinc (Zn) dalam pakan sapi saat ini hanya 25-38 mg/hari. Ho : tidak terdapat perbedaan rata-rata produktivitas susu sapi pada setiap kelompok pakan yang berbeda.
Ha : terdapat perbedaan rata-rata produktivitas susu sapi pada setiap kelompok pangan yang berbeda. Pada uji anova, apabila hasil Ha dapat diterima/terdapat perbedaan yang signifikan, maka perlu dilakukan uji T (uji beda dua sampel) untuk mengetahui kelompok mana yang berbeda. Pada uji anova, jika diketahui terdapat perbedaan yang signifikan antar kelompok, maka dilanjutkan dengan uji t untuk membandingkan kelompok mana yang berbeda.
Berdasarkan uji ANOVA nilai sig (0,0001) kurang dari α (0,05) sehingga Ho ditolak dan dapat disimpulkan terdapat perbedaan rata-rata produktivitas susu sapi pada kelompok pakan berbeda. Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa rata-rata produktivitas sapi perah berbeda nyata antar kelompok yaitu antara T0 – T1 (kelompok ransum dengan kelompok ransum + ekstrak jahe) T0 – T2 (kelompok ransum dengan kelompok ransum + Zn ekstrak suplemen) ) dan T0 – T3 (kelompok ransum dengan kelompok ransum + ekstrak jahe dan suplemen Zn.
UJI ANOVA Two-Way
Untuk mengetahui pengaruh penggunaan Rhodamin B, seorang peneliti mempelajari pengaruh pemberian Rhodamin B terhadap struktur histologis ginjal tikus putih. Ho : Tidak terdapat perbedaan rata-rata tinggi tanaman dan jumlah tongkol jagung pada kelompok yang diberi dosis pupuk berbeda. Tidak terdapat perbedaan rata-rata tinggi tanaman dan jumlah tongkol jagung pada kelompok dengan frekuensi pengairan berbeda.
Ha : terdapat perbedaan rata-rata tinggi tanaman dan jumlah tongkol jagung pada kelompok yang diberi dosis pupuk berbeda. Pada uji ANOVA dua arah, karena terdapat 3 hipotesis maka akan terdapat 3 nilai F hitung. Perlu diperhatikan bahwa pada uji ANOVA dua arah ini hanya dapat dimasukkan satu jenis variabel terikat saja, sedangkan variabel bebas (faktor) dapat dimasukkan pada kolom faktor tetap secara bersamaan.
Pada uji Anova dua arah, kita juga akan mengaktifkan uji homogenitas pada opsi dan mengaktifkan post hoc, lalu klik "OK". Berdasarkan tabel uji Levene diperoleh nilai sig sebesar 0,262 (lebih dari α = 0,05) sehingga Ho diterima dan data variabel tinggi tanaman pada setiap kelompok perlakuan dinyatakan homogen. Faktor pengairan tidak memberikan pengaruh nyata terhadap tinggi tanaman jagung, namun faktor pemupukan memberikan pengaruh nyata terhadap tinggi tanaman jagung, begitu pula dengan faktor interaksi antara faktor pengairan dengan faktor pemberian pupuk.
Para ahli gizi sedang melakukan penelitian untuk menciptakan variasi menu makanan tambahan dengan prinsip gizi seimbang yang dapat meningkatkan status gizi balita. Analisis korelasi merupakan suatu bentuk analisis data dalam penelitian yang bertujuan untuk mengetahui kekuatan atau arah hubungan antara dua variabel atau lebih, dan besar kecilnya pengaruh yang ditimbulkan oleh suatu variabel (variabel bebas) terhadap variabel lain (variabel terikat). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan hiperglikemia dengan kadar AOPP tulang pada tikus putih hiperglikemik (Rattus norvegicus).
Ho : Tidak ada hubungan antara kadar glukosa darah dengan kadar AOPP Ha : Ada hubungan antara kadar glukosa darah dengan kadar AOPP. Jadi dapat disimpulkan bahwa korelasi kadar gula dengan kadar AOPP mempunyai korelasi yang sebanding (peningkatan kadar gula akan diikuti dengan peningkatan kadar AOPP) dengan kekuatan korelasi yang sangat kuat dan signifikan. Dr. Oleh karena itu Anton ingin mengetahui apakah ada hubungan antara status gizi ibu hamil dengan berat badan lahir anak.
Analisis Regresi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat hubungan otomatis antara variabel terikat dengan variabel bebas. Tekanan darah tinggi atau hipertensi adalah suatu kondisi kronis dimana tekanan darah pada dinding arteri meningkat. Menurut data Survei Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2013 menunjukkan penderita hipertensi berusia di atas 18 tahun mencapai 25,8 persen dari total penduduk Indonesia.
Artinya, masih banyak penderita hipertensi yang tidak terjangkau dan terdiagnosis oleh tenaga kesehatan serta tidak mendapat pengobatan sesuai anjuran tenaga kesehatan. Berdasarkan pertanyaan yang sama, dalam analisis regresi linier kami menambahkan data kadar lemak LDL sebagai variabel independen lain yang dihipotesiskan mempengaruhi kadar AOPP. Hal ini menunjukkan bahwa korelasi kadar gula darah dengan LDL pada kadar AOPP sangat kuat dan positif.
Selain itu, Tabel 1 menunjukkan hasil uji asumsi autokorelasi (uji Durbin-Watson) dengan nilai sig sebesar 3,27 (lebih besar dari α = 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa variabel kadar gula, kadar LDL dan kadar AOPP menunjukkan pola linier d. Jika masing-masing asumsi terpenuhi maka pada Tabel 3 diperoleh nilai konstanta sebesar 3,338 dan koefisien kadar gula dan kadar LDL sebesar 0,66 dan 0,33.
Selain menurunkan kualitas tumbuh kembang anak, bayi BBLR juga memiliki risiko kematian lebih tinggi dibandingkan bayi dengan berat lahir normal. Oleh karena itu peneliti ingin mengetahui faktor apa saja yang menyebabkan peningkatan kejadian BBLR dengan mengetahui pengaruh status gizi dan kadar hemoglobin ibu hamil terhadap kejadian BBLR.
