12 kualitas pengukuran edit 2007i

Post on 02-Feb-2016

37 Views

Category:

Documents

0 Downloads

Preview:

Click to see full reader

DESCRIPTION

statistika

TRANSCRIPT

KUALITAS PENGUKURAN DAN VALIDITAS INTERNAL PENELITIANIwan Ariawan

Biostatistika – FKMUI

Pada Pelatihan tenaga peneliti bidang kesehatan tahun 2005

VALIDITAS PENELITIAN

Validitas sampel pada penelitian ditentukan oleh cara pengambilan sampel

Cara pengambilan sampel dirancang untuk meminimalkan Bias Confounding

BIAS

“Deviation of results or inferences from the truth, or processes leading to such deviation. Any trend in the collection, analysis, interpretation, publication, or review of data that can lead to conclusions that are systematically different from the truth.”Last J: A Dictionary of Epidemiology, ed. by J. Last, 3rd Edition, IEA

JENIS BIAS

Bias SeleksiTerjadi jika sampel tidak mencerminkan populasi target

Bias InformasiTerjadi akibat distorsi informasi pada saat pengumpulan data

BIAS SELEKSI

Definisi yg kurang tepat dari target populasi Terjadi jika kasus yang terkumpul pada sampel

tidak mewakili kasus di populasi Sampel hanya berasal dari rumah sakit/puskesmas

BIAS SELEKSI Kerangka sampel yg kurang akurat

Terjadi karena kerangka sampel yang digunakan tidak menggambarkan populasi Non random sampling bias Telephone random sampling bias

Prosedur diagnostik yg berbeda Terjadi jika pajanan mempengaruhi prosedur

diagnosis penyakit Detection bias

BIAS SELEKSI

Missing subjects/Variables Losses/withdrawal to follow up Missing information in multivariate analysis Non response bias

BIAS INFORMASI

Bias misklasifikasi Salah melakukan klasifikasi penyakit/pajanan

akibat sensitifitas & spesifisitas alat ukur yang kurang Differential misclassification Non differential misclassication

Misklasifikasi terjadi akibat Detection bias Observer bias Recall bias Reporting bias Hawthorne effect

CONFOUNDING

Confounding = bias estimasi efek pajanan terhadap penyakit akibat perbandingan tidak seimbang antara kelompok terpajan dengan kelompok tidak terpajan

Terjadi akibat adanya perbedaan risiko terjadinya penyakit pada kelompok terpajan dengan kelompok tidak terpajan

Risiko terjadinya penyakit berbeda meskipun pajanan dihilangkan pada kelompok terpajan

SYARAT CONFOUNDING

C merupakan faktor risiko D C memiliki asosiasi dengan E

E D

C

INFORMASI?

Informasi = meaningful data

Data Data Data

Informasi

Pengelolaan

DATA (TUNGGAL: DATUM)- HASIL PENGUKURAN SUATU KEJADIAN

Syarat data: Obyektif (sesuai dg apa yg terjadi) Memiliki tingkat kekeliruan kecil (tingkat

ketelitiannya besar) Tepat waktu Berhubungan dengan persoalan yg akan

dipecahkan

JENIS DATA

Sifat: kuantitatif, kualitatif

Cara memperoleh: primer, sekunder, tertier

Sumber data: intern (dari lingkungan organisasi), ekstern

Waktu pengumpulan: cross-sectional, time series/longitudinal

MANAJEMEN DATA(SALAH SATU KOMPONEN DARI MANAJEMEN SISTEM INFORMASI)

1. Akuisisi (acquisition) data

2. Klasifikasi (classification) data

3. Penyimpanan (storage) dan pengambilan kembali (retrieval) data

4. Editing,verifikasi (verification) dan pengendalian kualitas (quality control) proses produksi data

5. Agregasi (aggregation) data

6. Penyusunan hipotesis

7. Pemerian (description) data

8. Pengujian asumsi-asumsi dan analisis data

9. Ekstrapolasi dari implikasi temuan

10. Presentasi & penyebarluasan/distribusi informasi

1. AKUISISI DATA

Sumber data: Intern Ekstern Masyarakat

Tentukan populasi (batasan lokasi, waktu) & informan

Kriteria sampel (kriteria inklusi dan eksklusi)

Teknik pengumpulan data: Langsung Mailing system (termasuk e-mail) Telepon Internet, dll

Persiapan: Software, hardware Instrumen (kuesioner, pedoman wawancara, check list,

alat pemeriksaan/diagnostik, dll) SDM (Petugas/enumerator): jumlah, kualifikasi Non teknis: biaya, organisasi pelaksana, SOP & protap,

kerjasama Alokasi waktu (penjadualan/time line) Pelatihan

2. KLASIFIKASI DATA

Penetapan variabel: Karakteristik apa saja yg akan diamati Jenis variabel / skala pengukuran (nominal,

ordinal, interval/rasio) Kategori (atribut/label) dari setiap variabel Coding: sesuai dgn buku kode (code-book)

CONTOH CODE BOOKNo

Variabel

Label variabel Tipe Lebar

Nilai(kode)

Label nilai

123

4

IDUMURDIDIK

SEKS

No. identifikasiUmur respondenTingkat pendidikan

Jenis kelamin

numeriknumeriknumerik

numer

ik

321

1

kontinyu

kontinyu123451

2

--Tidak sekolahSDSLTPSLTAPTLaki-laki

Perempuan

3. PENYIMPANAN DAN PENGAMBILAN DATA

Metode: manual, computerized Media penyimpan: kertas, lemari penyimpan,

harddisk, disket, CD/R, CD/RW, flash-disk, kartu memori, internet

Sistem pengorganisasian database: tradisional (antar database masih terpisah-pisah), kontemporer (integrasi)

Pengendalian penyimpanan: kerusakan fisik media, virus

Entry data, updating

4. EDITING, VERIFIKASI DAN PENGENDALIAN KUALITAS DATA Editing dan verifikasi bisa dilakukan sebelum data

entry ketika masih di lapangan, bisa setelah data entry (bisa disebut: cleaning atau validasi data)

Yg diperhatikan: Kelengkapan jawaban Kejelasan tulisan Konsistensi jawaban (logis?) Keseragaman satuan ukuran Range nilai variabel

5. AGREGASI DATA

Menggabungkan beberapa set data (merge): Menambah variabel (menambah kolom) Menambah kasus (menambah baris)

Mengintegrasikan dengan beberapa database lain

6. PENYUSUNAN HIPOTESIS

Dilakukan bila informasi yang diinginkan menyangkut hubungan antar variabel: Perbedaan karakteristik antar kelompok/populasi Hubungan antar variabel Pengaruh suatu/beberapa variabel terhadap

suatu/beberapa variabel lain

7. PEMERIAN/PENDESKRIPSIAN DATA Perilaku data:

Ukuran pemusatan (mean, median, mode) Frekuensi absolut & relatif (rasio, proporsi, rate) Ukuran sebaran (SD, koefisien variasi, dll) Pola distribusi Koefisien korelasi/asosiasi, angka indeks

Penyajian: Tabel frekuensi Grafik Peta, dll

8. PENGUJIAN ASUMSI & ANALISIS DATA

Pengujian pola distribusi populasi Pengujian asumsi-asumsi untuk keperluan analisis

tertentu (heteroskedastisitas, autokorelasi, multikolinearitas, normal bivariat, dll)

Analisis data & pengujian signifikansi: Komparasi Korelasi/asosiasi Regresi Time series Analisis multivariabel

9. EKSTRAPOLASI DARI IMPLIKASI TEMUAN

Ke mana (populasi mana) temuan dari hasil analisis bisa digeneralisasikan

Apakah yang ditemukan di satu organisasi/komunitas bisa diekstrapolasikan ke organisasi/komunitas lain?

10. PRESENTASI &PENYEBARLUASAN INFORMASI

Format presentasi:Ceramah dengan penyajian visual: dgn simbol-

simbol grafis melalui media transparansi, PowerPoint, dll

Poster, dll Sasaran presentasi:

Pengambil keputusanPelaksana programMasyarakat

Penyajian:Dgn bahasa yg mudah dipahami, menarik,

mudah dibaca, sistematik, berorientasi pada dukungan thd pengambilan keputusan

Bentuk penyebarluasan informasi:1. Publikasi/terbitan dgn menggunakan media

tertentu: journal berkala, koran, pamflet, poster, spanduk, display, bulletin board, iklan, booklet, modul, dll

2. Komunikasi jarak jauh: telepon, radio, TV, dll3. Forum komunikasi langsung: ceramah, diskusi,

seminar, lokakarya, FGD, referat, dll4. Pelayanan informasi bagi masyarakat: pusat

pelayanan informasi, humas, siaran pers, perpustakaan, korespondensi, dll

Jenis publikasi: Publikasi primer: pemberian informasi langsung

tanpa melalui media lain: bulletin cuplikan data Publikasi sekunder: indeks artikel, daftar abstrak,

daftar literatur, dll

Pendokumentasian & perpustakaan: Pendokumentasian: cara lama (file), cara baru

(komputerisasi) Perpustakaan: pengumpulan, pemeliharaan,

penyimpanan, pengaturan, pendayagunaan informasi

Sumber informasi:

• Strategis• Teknis

Proses Pengumpulan Informasi

Proses pengumpulan

informasi

Perangkat informasi:• Kecepatan• Keandalan• Akurasi

Pengumpulinformasi

1. Intern

2. Ekstern

3. Masyarakat

1. Tenaga (SDM)

2. Metode3. Alat4. Dana5. Waktu

PENUTUP

• Statistika hanya alat• Bidang riset yang dihadapi harus benar-

benar dipahami• Jadi: harus ada pengetahuan mendalam

tentang ilmu yang akan dikaji, plus pengetahuan yang cukup mengenai analisis data (statistika)

top related