prosedur penggunaan spss-multiple indices

8/8/2019 Prosedur Penggunaan Spss-multiple Indices

http://slidepdf.com/reader/full/prosedur-penggunaan-spss-multiple-indices 1/10

PROSEDUR PENGGUNAAN SPSS GROUP C

1

MULTIPLE INDICES FOR IRON STATUS

Multiple indices for iron status ber ar ti membuat var iabel bar u yang ber isi

inter pr etasi dar i status zat besi dengan menggunakan beber apa var iabel. Dalam

hal ini kita akan menggunakan empat model multiple indicator dengan r incian:

MODEL MEASUREMENT USED

Ferr itin Model Ser um Fer itin Tr ansf er in Satur ation Erythrocyte Protopor phyr in

MCV Model MCV Tr ansf er in Satur ation Erythrocyte Protopor phyr in

Four Var iable Model MCV/Ser um Fer itin Ser um Tr ansf er in Reseptor Hemoglobin

Hb Per centile Shif t Model Hemoglobin Tr ansf er in Satur ation Erythrocyte Protopor phyr in

Misal kita mengambil indkator µHb Per centile Shif t Model¶, maka sebelumnya kita

menentukan nilai normal dar i Hb, Tr ans. Satur ation, dan FEP :

Var iabel Nilai normal Nilai sakit

Hemoglobin >11 gr /dl <11 gr /dl

Tr ansf er in satur ation >15% <15%

FEP <120 g/dl RBC >120 g/dl RBC

Prosedur SPSS:

1. Klik µtr ansform¶ µr ecode into diff er ent var iables¶




2

2. Pilih var iabel Hb_blta. Tulis nama dan label var iabel bar u yang akan dibuat

pada kolom µoutput var iable¶ µChange¶

3. Klik µold and new values¶

4. Ketikkan value atau nilai Hb:

a. Hb normal = >11 mg/dl ketik µ11¶ pada µold value¶ bagain µRange, value

through HIGHEST¶ lalu ketik µ0¶ pada µNew Value¶ sebagai kode tidak

sakit atau normal

b. Hb tidak normal = <11 mg/dl ketik ¶10.99¶ pada µRange, LOWEST

through value¶ lalu ketik µ1¶ pada µNew Value¶ sebagai kode sakit atau

tidak normal

5. Klik µContinue¶ µOK¶




3

6. Akan muncul kolom var iabel bar u µHb_balita _r ec¶ di bagian paling kanan

7. Lakukan prosedur 1-5 untuk semua par ameter (var iabel) µHb Per centile Shif t

Model¶

Setelah semua var iabel di -r ecode kita lakukan perhitungan untuk var iabel

bar u µHb per centile shif t model¶ dengan menjumlahkan semua var iabel hasil

r ecode tadi. Kar ena nilai terbesar tiap par ameter (var iabel) adalah 1 yang

ber ar ti sakit , dan jumlah var iabel yang digunakan dalam µHb per centile shif t

model¶ adalah 3 maka akan ada 4 kemungkinan hasil penjumlahan, dan kita

bisa mengkelompokkan menjadi:

y 0 ± 1 bukan iron deficiency

y 2 ± 3 iron deficiency

8. Klik µtr ansform¶ µcompute var iable¶




4

9. Ketik nama var iabel bar u pada kolom µTar get Var iable¶, jika dir asa per lu, klik

µType & Label¶ untuk member label pada var iabel ini µContinue¶

10. Pada kolom µNumer ic Expr ession¶ ketik µsum¶ diikuti dengan tanda kur ung. Di

dalam kur ung, masukkan var iabel -var iabel yang akan dijumlahkan (pisahkan

tiap var iabel dengan tanda koma µ,¶ dan tanpa spasi) µOK¶




6

13. Akan muncul var iabel bar u yang mer upakan inter pr etasi dar i var iabel

µHb_ Model¶

Indicator model ini hanya dapat menentukan suatu kasus disebut iron

def iciency atau tidak, dan tidak dapat menentukan apakah kasus ter sebut

mer upakan kasus anemia atau bukan, oleh kar ena itu kita masih har us

melakukan r ecode tentang Hb (indicator a nemia):

14. µtr ansform¶ µr ecode into diff er ent var iables¶ pilih var iabel µHb_blta¶ dan

masukkan µold value¶ dan µnew value¶ dengan r incian:

> 11 mg/dl 0 (normal, tidak anemia)

< 11 mg/dl 2 (anemia)

15. Setelah muncul kolom var iabel bar u (misal µHb_blta _r ec ¶) µtr ansform¶

µCompute var iables¶ masukkan var iabel µHb_ Model¶ kemudian tanda µ+¶

diikuti var iabel µHb_blta _r ec¶ µOK¶ muncul kolom var iabel bar u (misal

µinter pr etasi¶)

16. Masuk ke µVar iable view¶ var iabel µinter pr etasi¶ klik pada kolom µValue¶

pada var iabel ter sebut lalu masukkan value :

0 normal

1 Iron def iciency

2 anemia




7

3 Iron Def iciency Anemia

Klik µOK¶

17. Kembali ke µData view¶ , untuk meihat value yang telah kita buat pada

var iabel-var iabel kita, klik tanda µValue Labels¶

18. Buat diagr am jika diper lukan (lihat PROSEDUR PENGGUNAAN SPSS -

komposit index)




8

MEMFILTER DATA TERTENTU

Dalam menentukan model indicator (ser um f er itin model dan/atau four

var iables model), ada hal yang per lu kita perhatikan, yakni hubu ngan nilai

CRP (C-Reactive Protein) dengan Ser um Fer itin. Pada suatu individu

dengan kadar CRP yang tidak normal (>10 mg/l) dimungkinkan ter dapat

inf eksi yang dapat menyebabkan bias pada hasil perhitungan kita. Oleh

kar ena itu, r esponden dengan kadar CRP yang tidak normal har us

dieksklusi. Car a mengeksklusi r esponden ter sebut adalah dengan

menggunakan f ilter :

1. Klik µData¶

µSelect Cases¶




9

2. Ber i centang pada µIf condition is satisf ied¶ klik µIf«¶

3. Masukkan var iabel µCRP¶ lalu klik tombol µ<=¶ dan tulis µ10¶ µContinue¶

µOK¶

4. Kita akan melihat beber apa r esponden telah dif ilter (ditandai dengan adanya

cor etan pada nomor r esponden) yang ber ar ti r esponden ter sebut memiliki

kadar CRP di atas 10 yang mengindikasikan adanya inf eksi dalam tubuhn ya,

sehingga dia har us diekslusi.




10

5. Untuk menghilangkan f ilter ter sebut, kembali klik µData¶ µSelect cases¶

centang bagian µAll Data¶

Selesai ± semoga bermanfaat

prosedur penggunaan spss-multiple indices

Documents