Jenis Desain Penelitian
- Retrospektif: merupakan suatu metode penelitian yang dilakukan dengan tujuan utama membuat gambaran atau deskripsi tentang suatu keadaan secara objektif dengan melihat ke belakang
- Cohort : studi observasional yang mempelajari hubungan antara paparan dan penyakit dengan memilih dua atau lebih kelompok studi berdasarkan status paparan kemudian diikuti (di- follow up) hingga periode tertentu sehingga dapat diidentifikasi dan dihitung besarnya kejadian penyakit.
- Eksperimental (experimental studies): adalah desain studi dimana peneliti memberikan intervensi/
perlakuan dan mempelajari efek intervensi itu.
- Case control: menganalisis hubungan kausal dengan menggunakan logika terbalik, yaitu menentukan penyakit (outcome) terlebih dahulu kemudian mengidentifikasi penyebab (faktor risiko). Riwayat paparan dalam penelitian ini dapat diketahui dari register medis atau berdasarkan wawancara dari responden penelitian.
- Cross-sectional :mempelajari prevalensi, distribusi, maupun hubungan penyakit dan paparan dengan mengamati status paparan, penyakit atau outcome lain secara serentak pada individu dari suatu populasi tanpa perlu follow up.
Jenis Data
- Ordinal : sebelum-sesudah, rangking, tingkatan
- Nominal : membedakan/ mengelompokkan missal laki-laki, perempuan - Rasio : terdapat kelipatan, selisih, 0 bersifat mutlak
- Interval : terdapat selisih, 0 tidak mutlak (suhu 0, Hb 0) Variable biostatistika
- Variabel bebas/dependent (variabel independent, predictor, risiko, determinan, kausa) → variabel yg apabila ia berubah akan mengakibatkan perubahan variable lain.
- Variabel terikat/terikat (variabel dependent, efek, hasil, outcome, respons, events) → variabel yg dapat berubah jika variabel bebas mengalami perubahan.
- Variable antara (variable yg berhubungan dengan variable bebas dan terikat namun tidak mempengaruhi hubungan antara variable bebas dan terikat)
- Variable perancu/confounding (variable yg berpengaruh pada hubungan variable bebas dan terikat) - Variabel luar (kovariat, faktor ketiga, v. kontrol) → variabel tidak diteliti namun berhubungan dg variabel
bebas saja atau variabel tergantung saja, atau tidak berhubungan dengan variabel bebas dan terikat.
Ex: “Perbedaan tekanan darah sistole atlet sprinter SEA GAMES 2018 sebelum dan sesudah berlari 100 meter - Variabel bebas : berlari 100 meter Skala data : nominal (sebelum dan sesudah)
- Variabel terikat : tekanan darah systole Skala data : Rasio (mm/Hg) - Jumlah kelompok : 2 (sebelum dan sesudah)
Berpasangan
Subjek berasal daei kelompok yg sama (sebelum/sesudah perlakuan) individu yang sama, sample berulang, individu dengan organ berbeda
Tidak berpasangan
Subjek berasal dari kelompok yang berbeda, sample tidak saling bebas, tidak terkait, tidak ada hubungan sama sekali
Factor yang diperlukan dalam estimasi besar sample - Perbedaan hasil klinis
- Simpang baku (standar deviasi)
- Power yang diperlukan (1-β) β = Kesalahan tipe II atau hasil negative semu - Besarnya kesalahan tipe I (α) atau hasil positif semu
Deskriptif numerik
Deskriptif kategorik
Komparatif Numerik, Tidak berpasangan, dua kelompok, satu kali pengukuran
Komparatif Numerik, Berpasangan, Dua kali pengukuran
Komparatif kategorik, Tidak berpasangan, Satu kali pengukuran (2x2)
Korelasi Numerik dan Korelasi Kategorik
Hipotesis
FUNGSI STATISTIK ->MENGUJI HIPOTESIS, H0 DITERIMA atau DITOLAK
Perhitungan statistik dari hasil penelitian akan menghasilkan nilai statistik yang dikonversi menjadi nilai probabilitas (p)
- Batas nilai probabilitas adalah alpha (a) - H0 diterima jika nilai p > a
Hipotesis adalah dugaan sementara atas jawaban pertanyaan penelitian.
- H0 = tidak terdapat perbedaan/tidak terdapat hubungan - H1 = terdapat perbedaan/terdapat hubungan
- Default = H0 Contoh :
- Hubungan antara pengetahuan kesehatan gigi dan mulut dengan motivasi menyikat gigi - H0 = tidak terdapat hubungan pengetahuan dengan motivasi
Kemungkinan salah menyimpulkan dalam uji hipotesis
Uji statistik adalah uji yang dilakukan pada data yang diperoleh dari sampel. Sample adalah perwaklilan dari populasi.
- Kesalahan Tipe I = positif semu = α
(pada sampel ada perbedaan/ hubungan, namun tidak ada perbedaan/ hubungan dalm populasi) - Kesalahan Tipe II = negatif semu = β
(pada sampel tidak ada perbedaan/ hubungan, namun ada perbedaan/ hubungan dalam populasi) Penentuan nilai a da b
Yang menentukan nilai alpha dan beta adalah Peneliti, didasarkan pada kelaziman bidang kajian Pada bidang kedokteran
a = 5% atau 0,05 -> penelitian komunitas a = 1% atau 0,01 -> penelitian dosis obat letal b = 5% - 20%
- Untuk menghindari positif semu, maka pilih a kecil - Untuk menghindari negative semu, maka pilih b kecil
- Uji statistik dari hasil penelitian menghasilkan nilai p / signifikan / sig.
- Untuk menerima hipotesis 0 (H0), maka nilai p > a
- Nilai a yang lazim di bidang kedokteran adalah 5% atau 0,05 - HO diterima jika nilai p > 0,05
Hasil Uji Statistik
Jika p ≤ 0,05 -> terdapat perebdaan/hubungan bermakna Jika p > 0,05 -> tidak terdapat perbedaan/hubungan bermakna Siapa yang menentukan nilai α dan β?
peneliti, dengan didasarkan pada kelaziman bidang kajian “Berapa nilai α dan β yang dapat diterima?“
Uji normalitas deskriptif
Dasar pemilihan uji statistic - Cleanng data
- Identifikasi variable dan skala data
- Hipotesis penelitian (komparatif/korelatif atau multivariat) - Berapa jumlah kelompok
- Tidak berpasangan/independent atau berpasangan (subjek diukur 1 kali atau lebih) - Uji normalitas
Examiner
Examiner reliability (inter & intra rater agreement test)
- Reliability = Keandalan = Ketepatan pengukuran = memberikan nilai yang sama/hamper sama pada pemeriksaan yang dilakukan berulang-ulang
- Inter rater = lebih dari 1 examiner - Intra rater = 1 examiner
Disarankan tiap examiner untuk menduplikasi pemeriksaan yang dilakukan pada 5-10% sampel ( tidak boleh kurang dari 25 subjek) pada Oral Health Survey
Uji reliability examiner diantaranya ada 2:
- Cohen Kappa digunakan untuk data kategorik
- ICC (Interclass correlation coefficient) digunakan untuk data numerik
