Memilih tes signifikansi ketika menentukan perbedaan antara kelompok

Observasi takberpasanganObservasi berpasanganData nominal Sampel kecil Sampel besarTes eksak FisherTes Chi-square*Tes tandaTes Chi-square McNemar*Data ordinal Dua kelompok Lebih dari dua kelompokTes dua-sampel Wilcoxon atau Tes U Mann-WhitneyAnalisis varian 1-arah Kruskal-WallisTes peringkat-tanda WilcoxonAnalisis varian 2-arah FriedmanData numerik Dua kelompok Lebih dari dua kelompokTes t*Tes FTes t berpasangan

Memilih sebuah tes signifikansi ketika mengukur asosiasi antarvariabel

Data nominalTes Chi-square (jika sampel cukup besar)* Hitung rasio ganjil atau taksir risiko relatif* Data ordinal atau numerik ketika tidak ada hubungan linear yang dicurigai Hitung rho Spearman atau tau KendallSignifikansi menurut rho Spearman atau tau KendallData numerik ketika ada hubungan linear yang dicurigai Hitung koefisien korelasi Spearman (r)*Signifikansi menurut koefisien korelasi Spearman (r)*

ANALISIS KORELASI

Analisis Korelasi adalah teknik statistik yang bertujuan untuk mengukur kekuatan dan arah dari relasi antar variabel. Korelasi dari dua variabel diartikan bahwa keduanya mempunyai pijakan yg sama, tidak membedakannya sebagai variabel bebas dan lainnya sebagai variabel bergantung.Kedua variabel X dan Y adalah variabel random.

Harga r berkisar antara -1 dan 1.R merupakan ukuran kekuatan dan arah relasi dari dua variabel.r = 1 atau -1 berarti relasi linier sempurna dan r = 0 tidak ada relasi linier. r positif menyatakan adanya relasi langsung antar X dan Y, nilai X yg tinggi berhubungan dengan nilai Y yg tinggi pula.r negatif menyatakan adanya relasi terbalik antara X dan Y, nilai X yg tinggi berhubungan dengan nilai Y yg rendah dan sebaliknya.

n xy - (x)(y)r = --------------------------------------- nx2 (x)2 ny2 (y)2

Untuk menguji kemaknaan (signifikansi) koefisien korelasi (r) harus dikonsultasikan dengan tabel nilai-nilai r product momen.Dengan menggunakan db = N -1, pada taraf signifikansi 5 % maupun 1 %.Dikatakan bermakna apabila nilai r hitung > nilai r tabel. Untuk uji pediksi lebih lanjut dapat dipergunakan teknik statistik analisis regresi.

Berikut ini data (Hipotesis) dari penelitian mengenai penghasilan keluarga perbulan yg diukur dalam puluhan ribu rupiah dan besarnya pembelanjaan untuk pelayanan kesehatan keluarga pertahun. Tujuan penelitian adalah :untuk mengetahui kekuatan hubungan antara penghasilan keluarga perbulan dan besarnya kemampuan keluarga untuk pembelanjaan pelayanan kesehatan.Untuk mengetahui persamaan garis regresi dari kedua variabel tersebut.

ANALISIS REGRESI

Analisis Regresi adalah suatu analisis yang dipergunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya hubungan antara 2 atau lebih variabel.Analisis Regresi bertujuan untuk membuat suatu model untuk meramalkan sesuatu, yaitu suatu cara yang memungkinkan untuk meramal Y bila ditetapkan suatu nilai tertentu X

BENTUK HUBUNGAN REGRESI

Fungsional. Semua observasi tepat jatuh pada kurva. Jadi hubungan fungsional merupakan hubungan sempurna. Contohnya adalah hubungan antara suhu dengan panjang logam, hal ini biasa terjadi dalam percobaan karena peneliti mampu memanipulasi variabel2 atau faktor2 lain secara ketat.

Statistik. Observasi pada umumnya tidak tepat jatuh pada kurva. Jadi hubungan statistik bukan merupakan hubungan sempurna. Contohnya adalah hubungan antara berat badan dengan tinggi badan (kalau kita mengambil 10 org tinggi badan yg sama, berat badan mereke belum tentu sama. Hal ini biasa terjadi karena adanya pengaruh dari faktor2 lain yg tidak diperhitungkan, seperti variasi biologis.

JENIS REGRESI

Hubungan antara 2 variabel. Hubungan ini disebut regresi sederhana.

Hubungan antara lebih dari 2 variabel. Hubungan ini disebut regresi ganda.

BENTUK PERSAMAAN REGRESI

Y = a + bXDimana : a = Pemotong (intercept) yaitu nilai dari Y bila X adalah nol b = Lereng (slope) yaitu perubahan pada Y yang diakibatkan oleh perubahan dalam X sebesar satu kesatuan. n xy - (x)(y)b = ----------------------- a = Y - bX n(x2) (x)2