pengolahan data

Pengolahan Data

S2 IPK FK UGMJanuari 2014

Mengolah Data1. Menggunakan metoda ilmu statistik diskripsi

yang tepat (sesuai skala dan syarat2 rumus) untuk: a. menghitung besar korelasi (r) atau selisih (d) Mean atauProporsib. menjawab pertanyaan penelitian (angka dan gambar peringkas)

2. Menggunakan metoda ilmu statistik inferensi untuk menghitung besar kesalahan sampling bila r/d dan statistik2 peringkas dihitung berdasar data dari sampel UA.

Contoh Hipotesis Penelitian:1. Ada hubungan positif yg bermakna (r ≥ 0.80)

antara “Pembelajaran di Skills Lab” dan “Kompetensi klinik” pada AkBid-AkBid di Indonesia.

2. Ada hubungan positif yg bermakna (r ≥ 0.80) antara “Pembelajaran di Skills Lab” dan “Kompetensi klinik” pada mahasiswa AkBid Husada Bakti.

Hipotesis 1: X = UA = AkBid; X = subyek (e.g., Mahasiswa) memiliki variabel2 (e.g.“Keterampilan menolong persalinan normal”)

XXXXXX

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

XXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXX

XXXXXXXXXXXX

Pop AkBid

Sampel AkBid

Pop Mhs AkBid Bantul

R

RXXXX

Sampel Mhs AkBid

Bantul

Hipotesis 2: X = UA = subyek = Mahasiswa

XXXXXX

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

XXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXX

Populasi Mahasiswa AkBid

R

Sampel Mahasiswa AkBid

Unit Ana-lisis

Score Variabel

Prediktor

Score Variabel Kriterion

123...kn Total Total

Menghitung r utk Prediktor & Kriterion

skala interval /rasio

Hipotesis penelitian

didukung jika

r ≥ rmin

Kelompok X1 Kelompok X0

Unit Ana-lisis

Score Variabel Terikat

Unit Ana-lisis

Score Variabel Terikat

1 12 23 3...k kn Total Total

Mean1 Mean0

Menghitung r bis atau d

utk Variabel Bebas yg

dimanipulasi

Hipotesis Penelitian didukung jika

rbis ≥ rbis.min

atau

d ≥ dmin (d = Mean1 - Mean0)

Unit Ana-lisis

Prediktor KriterionScore Order Score Order

123...kn

Hipotesis penelitian

didukung jika

ρ ≥ ρmin

Atau

τ ≥ τmin

Menghiung rho atau tau utk

prediktor & kriterion skala ordinal

Kriterion Total subyek

+ -

Prediktor+ a b a + b

- c d c + d

Total subyek a + c b + d n = a+b+c+d

Menghitung Φ atau C utk Prediktor &

Kriterion skala nominal

Hipotesis penelitian didukung jika

Φ ≥ φmin & C ≥ C min

Hipotesis Statistik• Perlu diuji jika r atau d dan statistik2 peringkas

dihitung berdasar data dari sampel UA.

• Diuji dengan metoda ilmu statistik inferensi yang sesusai dengan skala dan syarat2 rumus:a. uji statistik parametrik jika data numerik dan distribusi populasi normal.b. uji statistik non-parametrik jika data numerik/ non-numerik (ordinal, nominal) dan tidak mempertimbangkan parameter2 populasi.

Pelajari pustaka ilmu statistik parametrik & nonparametrik

• Hipotesis statistik (statistik sampel mewakili parameter populasi) didukung jika kesalahan sampling ≤ batas (α):

H0 = Statistik tidak mewakili Parameter karena sampling error terlampau besar

H1 = Statistik mewakili Parameter.

• Statistik = angka dan gambar peringkas pada sampel.

• Parameter = angka peringkas pada populasi (huruf Yunani)

Menguji Hipotesis Statistik1. Tulis H0.

2. Pilih Uji Statistik (Parametrik atau Nonparametrik)3. Tetapkan α dan n diperkecil/diperbesar jika ...?4. Gambar/bayangkan distribusi sampling dan daerah

penolakan H0

5. Hitung nilai uji statistik (menggunakan data sampel).6. Lihat Tabel Uji Statistik Jika berada di daerah

penolakan tolak H0 dan terima H1

• Contoh Hipotesis Penelitian: Ada hubungan positif bermakna (r ≥ 0.80) antara skor “Skills Lab” dan skor “kompetensi menolong persalinan normal”.

• H0: r tidak mewakili ρ; probabilitas r di bawah 0.80 sangat kecil (α = 0.05).

α = probabilitas membuat Type 1 Error (Kesalahan menolak H0)

β = probabilitas membuat Type 2 Error (Kesalahan menerima H0) = 1 – α = Power uji statistik.Kurangi membuat kedua jenis error ini dengan memperbesar n.

• Buat distribusi r sampel Mean dari dstribusi ini = estimasi ρ; SD dari distribusi ini diestimasi dengan rumus SE = SD sampel dibagi akar n.

• Daerah penolakan H0 di ekor kanan karena Hipotesis penelitian menunjukkan arah positif dan besar daerah penolakan 0.05.

A.3. Rancangan Pentafsiran DataLogika pentafsiran data yang valid:

Peneliti mempertimbangkan a. validitas dalam - sejauh mana koefisien korelasi (atau koefisen selisih) yang bermakna

bukan karena dimoderasi oleh moderator2 dan variabel2 confounding yang diabaikan.b. validitas luar – sejauh mana hasil penelitian

berlaku untuk subyek2 di luar populasi penelitian.

Untuk meningkatkan validitas dalam peneliti dapat melakukan:

1. Analisis multivariat – korelasi yang menggunakan 2/> prediktor, 2/> kriterion atau keduanya. Nilai tambah: Validitas external tinggiNilai kurang: Membutuhkan jumlah unit analisis yang besar

2. Mengontrol (membuat konstan)a. moderator2 spesifik dengan Korelasi Parsial, kriteria inklusi dan kelompok kontrol yg diMatch.

Nilai kurang: Validitas external berkurang; matching cocok jika variabel bebas dimanipulasib. moderator2 tidak spesifik (variabel2 perancu) dengan Penempatan secara acak ke kelompok kontrol dan Pre-test.

Nilai kurang: Cocok jika variabel bebas dimanipulasi; Validitas external berkurang.

Variabel2 Perancu

a) History – variabel2 lingkunganb) Maturasi – variabel2 intra subyekc) Testing – variabel2 pengukurand) Instrumentasi – variabel2 alat ukure) Seleksi diferensial – variabel2 inter-subyekf) Tendensi sentral – variabel2 subyek extremg) Mortalitas – variabel2 subyek yang drop-out

Lihat: Campbell, D.T., & Stanley, J.C. (1963). Experimental and quasi-experimental designs for research. Chicago: Rand McNally College.

Dengan penempatan acak unit2 analisis ke kelompok2 kontrol diharapkan data variabel2 perancu sama di kelompok2 tsb, kecuali Mortalitas

Populasi Sampel

X1

X0

RR

R

• Cara mengendalikan Mortalitas dengan Pre-test (untuk melihat siapa yang drop-out)

• Hipotesis penelitian didukung jika Selisih Mean Opost kedua kelompok ≥ Selisih Mean Minimum (yang dipatok sebelum penelitian dimulai).

• Opre juga dapat digunakan untuk melihat apakah unit2 analisis kedua kelompok setara dalam hal variabel terikat sebelum V bebas dimanipulasi.

R O X1 OR O X0 O

Validitas external menurun karena ada kemungkinan

• interaksi antara Pre-test dengan Intervensi• Interaksi antara Seleksi dengan Intervensi• Pengaturan2 khusus