DAFTAR ISI
Uji Chi Square dan Fisher
Uji Regresi Linier dan Logistik
UJI CHI SQUARE dan FISHER
UJI REGRESI LINIER DAN LOGISTIK
A. TUJUAN PRAKTIKUM UJI CHI SQUARE dan FISHER
Tujuan dalam praktikum ini adalah mahasiswa mampu untuk:
1. Mengaplikasikan alur pemikiran hasil uji chi square
2. Melakukan dan menginterpretasikan hasil Chi Square
3. Melakukan dan menginterpretasikan hasil Uji Fisher
Dasar Teori
Jenis table yang biasa dipergunakan untuk uji ini adalah table 2x2. Uji ini dinamakan Uji Chi Square apabila memenuhi syaratnya yaitu tidak ada sel yangnilai expected nya <5, maksimal 20% dari jumlah sel yang ada. Alternatif uji yang bias dilakukan apabila syarat Chi Square tidak terpenuhi.
1. Alternatif uji chi square untuk tabel 2x2 adalah uji Fisher
2. Alternatif uji chi square untuk tabel 2xk adalah uji Kolomogorof Smirnov
3. Alternatif uji chi square untuk selain tabel 2x2 dan 2xk adalah penggabungan sel.
UJI CHI SQUARE
Kasus: Peneliti ingin menguji hipotesisnya yang berjudul hubungan antara merokok dan status fertilitas. Pertanyaan penelitiannya adalah: Apakah ada hubungan antara kkebiasaan merokok dan status fertilitas?
Langkah-langkah:
1. Buka file Chi Square
2. Klik Analyze, desriptives statistic, crosstabs
3. Masukkan var merokok ke dalam row (Var bebas)
4. Masukkan var fertilitas ke dalam columns (Var terikat)
Gambar 24. Cross tab
5. Klik statistics, pilih chi square dan risk
Gambar 25. Cross tab statistic
6. Klik continue
7. Aktifkan cell, pilih observes dan row
Gambar 26. Cross tab cell display
8. Klik continue
INTERPRETASI HASIL
1. Cek nilai expected masing-masing sel
2. Bila nilai expected terpenuhi >5 baca nilai sig pada Contuinity correction
3. Bila nilai expected terpenuhi <5 baca nilai sig pada Fisher
4. Bila tabelnya bukan table 2x2 baca nilai sig pada Person Chi Square
5. Untuk kemaknaan biologis adalah dengan melihat besarnya nilai Prevalens Risk dan nilai yang memenuhi angka 1
a. PR<1 merupakan faktor pelindung
b. PR>1 merupakan faktor risiko
c. PR=1 bukan merupakan faktor risiko
B. TUJUAN PRAKTIKUM UJI REGRESI LINIER dan LOGISTIK
Tujuan praktikum ini adalah mahasiswa mampu:
1. Melakukan pengujian dan menginterpretasikan hasil Uji Regresi Linier
2. Melakukan pengujian dan menginterpretasikan hasil Uji Regresi Logistik
Langkah awal pengujian:
1. Menyeleksi variabel yang akan dimasukkan kedalam analisis multivariate yaitu hasil analisis bivariat yang mempunyai nilai p<0,25 atau 0,05.
2. Melakukan analisis multivariate yang terbagi menjadi tiga yaitu :
a. Enter à dilakukan dengan cara manual
b. Forward à dilakukan dengan cara otomatis. Software secara otomatis akan memasukkan variabel yang paling berpengaruh, kemudian variabel berikutnya yang ukuran kekuatannya lebih rendah sampai pada kekuatan yang paling rendah.
c. Backward à dilakukan dengan cara otomatis. Software akan memasukkan variabel yang terseleksi kie dalam analisis multivariate, kemudian mengeluarkan variabel yang tidak berpengaruh dan akan berhenti bila tidak ada variabel lain yang dapat dikeluarkan.
d. Melakukan interpretasi hasil
1) Variabel yang berpengaruh thd variabel terikat dengan melihat nilai masing-masing p
2) Urutan kekuatan hubungan à OR pada Regresi Lgistik dan niai r/koefisien korelasi pada Regresi Linier.
3) Model yang dipergunakan untuk memprediksi
 |
Keterangan:
p= probabilitas untuk terjadinya suatu kejadian
e= bilangan natural yang besarnya 2.7
y= konstanta
e. Menilai kualitas analisis multivariate
1) Regresi Logistik dilihat dari kemampuan diskriminasi dan kalibrasi. Diskriminasi dilihat ari nilai Area Under Curve /AUC dengan metode Receiver Operating Curve/ROC. Diskrimasi baik bila nilai AUC mendekati angka 1. Kalibrasi dilihat dengan menggunakan metode Hosmer dan Lameshow. Kalibrasi dikatakan baik bilai nilai p>0.05.
2) Regresi Linier dinilai dengan melihat Determinasi (Nilai R²) dan kalibrasi (Uji ANova). Determinasi baik jika nilai R² semakin mendekati angka 1 dan Kalibrasi baik jika pada uji ANova nilai p<0.05.
f. Menilai syarat atau asumsi
1) Regresi Logistik mempunyai asumsi Multikolinieritas.
2) Regresi Linier mempunyai asumsi Normalitas, Independensi, Multikolinieritas, Linieritas dan Heteroskedastis.
- Normalitas: distribus redisu harus normal dan reratanya nol
- Independensi: tidak ada hubungan antara residu da variabel bebas.
- Mulikolinieritas: ada hubungan yang kuat antara sesame variabel bebas (autokorelasi) Ã TIDAK BOELH TERJADI.
- Linieritas: hubungan antara variabel bebas dengan variabel yang bersifat linier.
- Heteroskedastis: residu tidak ada hubungannya dengan variabel terikat.
KASUS: Peneliti ingin menguji hipotesis tentang Faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian syok Demam Berdarah. Variabel yang diduga berpengaruh pada kejadian syok demam berdarah adalah jenis kelamin, perdarahan, trombositopenia, hepatomegali pdan hematokrit ada saat pasien masuk perawatan.
Pertanyaan :
1. Jenis pengujian bivariat dan multivariat apakah yang dipergunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut?
2. Bagaimana interpretasinya?
Langkah-langkah:
1. Buka data regresi logistic
2. Klik analyze, regression binary logistic
3. Masukan variabel syok_reg ke dalam dependent variable
4. Masukkan nsemua var ke dalam covariat
5. Pilih metode Backward LR
Gambar 27. Regresi Logistic
6. Aktifkan kotak opyions
7. Pilih CI for exp (B)
8. Pilih Hosmer-Lameshow goodness of fit
Gambar 28. Option Regresi Logistik
9. Klik continue
10. Aktifkan kotak save, pilih probabilities
11. Klik Continue
12. Aktifkan kotak categorical
13. Pindahkan semua var kategorik dari covariates ke categorical covariatesGambar
29. Define group
14. Klik continue (semua var telah ada tulisan (cat)
Gambar 30. Regresi Logistik
15. Klik Oke
Hosmer and Lemeshow Test
| |||
Step
|
Chi-square
|
df
|
Sig.
|
1
|
5.196
|
7
|
.636
|
2
|
3.301
|
6
|
.770
|
3
|
.732
|
5
|
.981
|
Variables in the Equation
| |||||||||
B
|
S.E.
|
Wald
|
df
|
Sig.
|
Exp(B)
|
95% C.I.for EXP(B)
| |||
Lower
|
Upper
| ||||||||
Step 1a
|
sex(1)
|
.038
|
.443
|
.007
|
1
|
.932
|
1.039
|
.436
|
2.474
|
perdarahan(1)
|
1.187
|
.491
|
5.849
|
1
|
.016
|
3.279
|
1.252
|
8.582
| |
hepatomegali(1)
|
1.269
|
.492
|
6.656
|
1
|
.010
|
3.556
|
1.356
|
9.322
| |
trombosit(1)
|
-.092
|
.529
|
.030
|
1
|
.862
|
.912
|
.324
|
2.571
| |
hematokrit(1)
|
1.169
|
.468
|
6.242
|
1
|
.012
|
3.219
|
1.287
|
8.055
| |
Constant
|
-2.689
|
.468
|
32.989
|
1
|
.000
|
.068
| |||
Step 2a
|
perdarahan(1)
|
1.180
|
.483
|
5.959
|
1
|
.015
|
3.255
|
1.262
|
8.397
|
hepatomegali(1)
|
1.272
|
.490
|
6.739
|
1
|
.009
|
3.569
|
1.366
|
9.325
| |
trombosit(1)
|
-.092
|
.529
|
.031
|
1
|
.861
|
.912
|
.324
|
2.569
| |
hematokrit(1)
|
1.167
|
.467
|
6.236
|
1
|
.013
|
3.213
|
1.285
|
8.031
| |
Constant
|
-2.669
|
.403
|
43.916
|
1
|
.000
|
.069
| |||
Step 3a
|
perdarahan(1)
|
1.189
|
.481
|
6.114
|
1
|
.013
|
3.285
|
1.280
|
8.434
|
hepatomegali(1)
|
1.233
|
.435
|
8.019
|
1
|
.005
|
3.432
|
1.462
|
8.057
| |
hematokrit(1)
|
1.137
|
.434
|
6.870
|
1
|
.009
|
3.117
|
1.332
|
7.295
| |
Constant
|
-2.675
|
.401
|
44.602
|
1
|
.000
|
.069
| |||
a. Variable(s) entered on step 1: sex, perdarahan, hepatomegali, trombosit, hematokrit.
| |||||||||
16. Langkah untuk menguji kualitas persamaan regresi
- Klik Analyze, pilih ROC
- Masukkan syok-Reg (kode 1) ke dalam state variable
- Masukkan variabel Pre_1 ke dalam test variable
- Pilih semua kotak yang ada dalam menu display
Gambar 31. ROC
- Klik Oke
- Pada Output diperoleh hasil
Area Under the Curve
| ||||
Test Result Variable(s):Predicted probability
| ||||
Area
|
Std. Errora
|
Asymptotic Sig.b
|
Asymptotic 95% Confidence Interval
| |
Lower Bound
|
Upper Bound
| |||
.740
|
.051
|
.000
|
.639
|
.840
|
The test result variable(s): Predicted probability has at least one tie between the positive actual state group and the negative actual state group. Statistics may be biased.
| ||||
a. Under the nonparametric assumption
| ||||
b. Null hypothesis: true area = 0.5
| ||||
INTERPRETASI:
1. Variabel yang berpengaruh terhadap kejadian syok adalah perdarahan, hepatomegali dan hematokrit (Lihat nilai sig) dengan kekuatan hubungan (Lihat nilai exp (B) atau OR).
2. Persamaan garis regresi y=konstanta+a1x1+a2x2+….aixi
3. Aplikasi dari persamaan regresi untuk memprediksi probabilitas kejadian.
4. Menilai kualitas persamaan regresi dari sisi diskriminasi dan kalibrasi.
5. Interpretasi Nilai AUC
Tabel 6. Kualitas Regresi berdasarkan nilai AUC
Nilai AUC
|
Interpretasi
|
>50% - 60%
|
Sangat lemah
|
>60% - 70%
|
Lemah
|
>70% - 80%
|
Sedang
|
>80% - 90%
|
Kuat
|
>90% - 100
|
Sangat kuat
|
REGRESI LINIER
KASUS: Peneliti ingin mengetahui cara yang lebih sederhana untuk menghitung nilai bersihan kreatinin dengan mempertimbangkan variabel kreatinin serum, berat badan dan usia pasien.
Pertanyaan :
1. Jenis pengujian bivariat dan multivariat apakah yang dipergunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut?
2. Bagaimana interpretasinya?
Langkah-langkah:
1. Buka data regresi linier
2. Klik analyze, regression linier
3. Masukan variabel bersihan kreatinin ke dalam dependent
4. Masukkan semua var independent ke dalam independent
5. Pilih metode Backward
Gambar 32. Regresi Linier
6. Klik kotak statistic
7. Pilih estimasi (memastikan slope), model fit (persamaan akhir), collinearity diagnostic (mengecek asumsi multikolinieriti), Durbin Watson (mengecek asumsi independent) dan casewisw diagnostic (mengecek asumsi outlier).
Gambar 33. Pengujian syarat Regresi Linier
8. Klik continue. Pilih kotak plot à histogram dan normal probability plot (mengecek asumsi normalitas).
Gambar 34. Pengujian syarat Regresi Linier
9. Klik next
Gambar 35. Pengujian syarat Regresi Linier
10. Klik continue
11. Klik Oke
Model
|
Unstandardized Coefficients
| ||
B
|
Std. Error
| ||
1
|
(Constant)
|
105.691
|
12.688
|
Umur
|
.292
|
.279
| |
kreatinin serum
|
-50.971
|
3.219
| |
2
|
(Constant)
|
118.663
|
2.679
|
kreatinin serum
|
-49.510
|
2.906
| |
Model
|
t
|
Sig.
|
Collinearity Statistics
| ||
Tolerance
|
VIF
| ||||
1
|
(Constant)
|
8.330
|
.000
| ||
Umur
|
1.046
|
.307
|
.812
|
1.232
| |
kreatinin serum
|
-15.836
|
.000
|
.812
|
1.232
| |
2
|
(Constant)
|
44.298
|
.000
| ||
kreatinin serum
|
-17.040
|
.000
|
1.000
|
1.000
| |
ANOVAc
| ||||||
Model
|
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
| |
1
|
Regression
|
2460.436
|
2
|
1230.218
|
146.317
|
.000a
|
Residual
|
184.973
|
22
|
8.408
| |||
Total
|
2645.410
|
24
| ||||
2
|
Regression
|
2451.240
|
1
|
2451.240
|
290.357
|
.000b
|
Residual
|
194.169
|
23
|
8.442
| |||
Total
|
2645.410
|
24
| ||||
a. Predictors: (Constant), kreatinin serum, umur
| ||||||
b. Predictors: (Constant), kreatinin serum
| ||||||
c. Dependent Variable: bersihan kreatinin
| ||||||
Model Summaryc
| |||||
Model
|
R
|
R Square
|
Adjusted R Square
|
Std. Error of the Estimate
|
Durbin-Watson
|
1
|
.964a
|
.930
|
.924
|
2.89964
| |
2
|
.963b
|
.927
|
.923
|
2.90554
|
1.525
|
a. Predictors: (Constant), kreatinin serum, umur
| |||||
b. Predictors: (Constant), kreatinin serum
| |||||
c. Dependent Variable: bersihan kreatinin
| |||||
INTERPRETASI HASIL
1. Variabel yang dipergunakanuntuk memprediksi var terikat (Lihat sig)
2. Persamaan garis regresi y=konstanta+a1x1+a2x2+…aixi
3. Aplikasi persamaan garis regresi untuk menilai probabilitas terjadinya masalah (Lihat Sig Anova dan model summary untuk menilai besarnya sumbangan var).
4. Menilai kualita persamaan regresi
Daftar Pustaka
1. Dahlan M.Sopiyudin, 2012, Statistika untuk Kedokteran dan Kesehatan, Penerbit Salemba Medika, Jakarta.
2. Dahlan M.Sopiyudin, 2014, Deskriptif, Bivariat dan Multivariat dilengkapi dengan Aplikasi SPSS Edisi 6, Penerbit Epidemiologi Indonesia, Jakarta.
3. Dergibson Siagian & Sugiarto. Metode Statistika untuk Bisnis dan Ekonomi, halaman 4-6". 2002. Jakarta : PT Gramedia Pustaka Utama. ISBN 979-655-924-2
4. Bernard Rosner; Fundamental of Biostatistics (Fith Edition): Hardvard University, Thomson Learning.
5. Budiarto Eko, 2001, Biostatistika untuk kedokteran dan kesehatan Masyarakat, EGC, Jakarta.
6. Chandra Budiman, 1995, Pengantar Statistik Kesehatan, EGC, Jakarta
7. Ritonga A, 1987, Statistika Terapan Untuk Penelitian, Lembaga Penerbit FE UI.Supranto J, 2001, Statistik Teori dan Aplikasi Jilid 2, Penerbit Erlangga, Jakarta.
8. Jay S.Kim and Ronald J. Dailey, 2008, Biostatistics for oral Healh Care, Blackwell Munkgaard, California
Biro Olah Data Skripsi, Tesis, Disertasi Untuk Analisis Statistika Dengan SPSS, AMOS, LISREL, EVIEWS, SMARTPLS, GRETL, STATA, MINITAB dan DEAP 2.1
ReplyDeleteWhatsApp : +6285227746673
IG : @olahdatasemarang
Terdaftar Di Google Map Dengan Nama Olah Data Semarang