STATISTIK dan PENELITIAN
1. Statistik dan Penelitian
1. Statistik dan Penelitian
Statistik dalam arti sempit berarti angka/data. Sedangkan dalam arti luas statistik sebagi suatu prosedur atau metode pengumpulan data, pengolahan data, analisis data dan penyajian data. Sedangkan penelitian adalah cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu.
Data yang diperoleh melalui penelitian harus akurat, artinya data yang dihasilkan harus memenuhi kriteria: valid, reliabel dan obyektif. Valid artinya ketepatan/kecermatan pengukuran, artinya ketepatan antara data yang sesungguhnya terjadi pada obyek dengan data yang dapat dikumpulkan oleh peneliti. Misalkan data dalam obyek berwarna merah, maka data yang terkumpul oleh peneliti juga berwarna merah. Contoh lain, kita akan mengukur waktu lomba lari cepat, kalau mengukurnya dengan jam tangan tentunya hasilnya tidakvalid, untuk lomba lari cepat akan valid bila menggunakan alat Stop watch.
Contoh lain, bila survei melakukan wawancara dengan orang pedesaan Cianjurtidak valid kalau wawancaranya menggunakan bahasa batak, akan valid bila menggunakan bahasa sunda.
Reliabel menunjukkan kekonsistensian pengukuran, artinya pengukuran diulang- ulang akan mendapatkan hasil yang sama. Misalkan data yang terkumpul dari obyek kemarin berwarna hijau, maka sekarang atau besuk juga masih tetap berwarna hijau.
Objektif menunjukkan derajat persamaan persepsi antar orang. Jadi misalkan orang tertentu melihat bahwa obyek itu bewarna putih, maka orang lainpun akan menyatakan sama, yaitu putih.
Objektif menunjukkan derajat persamaan persepsi antar orang. Jadi misalkan orang tertentu melihat bahwa obyek itu bewarna putih, maka orang lainpun akan menyatakan sama, yaitu putih.
2. Peran Statistik dalam Penelitian
Peran statistik dalam suatu penelitian dimulai dari tahap awal sampai dengan akhir penelitian. Adapun perannya:
a. Alat untuk menghitung besarnya sampel yang akan diteliti
b. Alat untuk menguji validitas dan reliabilitas instrumen
c. Alat untuk pengolahan data
d. Alat untuk analisis data
e. Alat untuk penyajian data
3. Kegunaan statistik/penelitian di Bidang Kesehatan
a. Mengukur status kesehatan masyarakat dan mengetahui permaslahan kesehatan
b. Membandingkan status kesehatan di satu tempat dengan tempat lain, atau membandingkan status kesehatan waktu lampau dengan saat sekarang
c. Evaluasi dan monitoring kegagalan dan keberhasilan program kesehatan yang sedang dilaksanakan
d. Keperluan estimasi tentang kebutuhan pelayanan kesehatan
e. Perencanaa program kesehatan
d. keperluan Research dan publikasi masalah-maslash kesehatan
4. Jenis Data
Dalam menggunakan statistik perlu dipahami benar mengenai definisi datadan jenis-jenis data. Data merupakan kump gka/huruf hasil dari penelitian terhadap sfat/karakteristik yang kita teliti. Isi data pada umumnya bervariasi (misalnya data berat badan dalam suatu kelompok orang ada yang beratnya 60 kg, 50 kg, 75 kg dst) sehingga muncul istilah variabel. Jadi variabel merupakan karakteristik yang nilai datanya bervariasi dari suatu pengukuran ke pengukuran berikutnya. Menurut skala pengukurannya, variabel dibagi empat jenis, yaitu nominal, ordinal, interval dan rasio.
a. Nominal, variabel yang hanya dapat membedakan nilai datanya dan tidak tahu nilai data mana yang lebih tinggi atau rendah. Contoh; jenis kelamin, suku dll. Jenis kelamin laki-laki tidak lebih tinggi dibandingkan perempuan .Suku Jawa tidak dapat dikatakan lebih baik/lebih buruk dari suku sunda.Dengan ilustrasi ini dapat dijelaskan bahwa variabel nominal, nilai datanyasederajat.
b. Ordinal, variabel yang dapat membedakan nilai datanya dan juga sudah diketahui tingkatan lebih tinggi atau lebih rendah, tapi belum diketahui besar beda antar nilai datanya. Contoh pendidikan, pangkat, stadium penyakit dll. Pendidikan SD pengetahuannya lebih rendah dibandingkan SMP. Namun demikian, kita tidak dapat tahu besar perbedaan pengetahuan orang SD dengan SMP.
c. Interval, variabel yang dapat dibedakan, diketahui tingkatannya dan diketahui juga besar beda antar nilainya, namun pada variabel interval belum diketahui kelipatan suatu nilai terhadap nilai yang lain dan pada skala interval tidak mempunyai titik nol mutlak. Contohnya variabel suhu, misalnya benda A suhunya 40 derajat dan benda B 10 derajat. Benda A lebih panas dari benda B dan beda panas anta benda A dan B 30 derajat, namun kita tidak bisa mengatakan bahwa benda A panasnya 4 kali dari benda B (ini berarti tidak ada kelipatannya!). Selanjutnya, kalau suatu benda suhunya 0 derajat, ini tidak berart bahwa benda tersebut tidak punya panas (tidak mempunyai nilai nol mutlak),
d. Rasio, variabel yang paling tinggi skalanya, yaitu bisa dibedakan, ada tingkatan, ada besar beda dan ada kelipatannya serta ada nol mutlak. Contoh berat badan, tinggi badan dll. Misal A beratnya 30 kg dan B beratnya 60 kg. Dalam hal ini dapat dikatakan bahwa A lebih ringan dari B, selisih berat antara A dan B adalah 30 kg, berat b dua kali lebih tinggi dari berat A. berat 0 kg, ini berarti tidak ada berat (tidak ada bendanya) sehingga ada nol mutlak.
Dalam analisis seringkali digunakan pembagian data/variabel menjadi dua kelompok yaitu; data katagorik dan data numerik.
a. Katagorik (kualitatif), merupakan data hasil pengklasifikasian/penggolongan suatu data. Cirinya: isisnya berupa kata-kata. Contoh; sex, jenis pekerjaan, pendidikan
b. Numerik (kuantitatif), merupakan variabel hasil dari penghitungan dan pengukuran. Cirinya: isi variabel berbentuk angka-angka. Variabel numerik dibagi menjadi dua macam: Diskrit dan Kontinyu.
Diskrit merupakan variabel hasil dari penghitungan. Misalnya jumlah anak, jumlah pasien tiap ruang, kontinyu merupakan hasol dari pengukuran, misalkan tekanan darah, Hb dll.
Variabel katagorik pada umumnya berisi variabel yang berskala nominal dan ordinal. Sedangkan variabel numerik berisi variabel yang berskala interval dan rasio. Dalam analisis statistik, seringkali data numerik diubah ke dalam data katagorik dengan cara dilakukan pengelompokan/pengklasifikasian. Misalnya variabel berat badan data riilnya merupakan data numeric, namun bila dikelompokkan menjadi kurus (<50 kg), sedang (50-60 kg) dan gemuk (>60 kg) maka jenis variabelnya sudah berubah menjadi katagorik.
a. Nominal, variabel yang hanya dapat membedakan nilai datanya dan tidak tahu nilai data mana yang lebih tinggi atau rendah. Contoh; jenis kelamin, suku dll. Jenis kelamin laki-laki tidak lebih tinggi dibandingkan perempuan .Suku Jawa tidak dapat dikatakan lebih baik/lebih buruk dari suku sunda.Dengan ilustrasi ini dapat dijelaskan bahwa variabel nominal, nilai datanyasederajat.
b. Ordinal, variabel yang dapat membedakan nilai datanya dan juga sudah diketahui tingkatan lebih tinggi atau lebih rendah, tapi belum diketahui besar beda antar nilai datanya. Contoh pendidikan, pangkat, stadium penyakit dll. Pendidikan SD pengetahuannya lebih rendah dibandingkan SMP. Namun demikian, kita tidak dapat tahu besar perbedaan pengetahuan orang SD dengan SMP.
c. Interval, variabel yang dapat dibedakan, diketahui tingkatannya dan diketahui juga besar beda antar nilainya, namun pada variabel interval belum diketahui kelipatan suatu nilai terhadap nilai yang lain dan pada skala interval tidak mempunyai titik nol mutlak. Contohnya variabel suhu, misalnya benda A suhunya 40 derajat dan benda B 10 derajat. Benda A lebih panas dari benda B dan beda panas anta benda A dan B 30 derajat, namun kita tidak bisa mengatakan bahwa benda A panasnya 4 kali dari benda B (ini berarti tidak ada kelipatannya!). Selanjutnya, kalau suatu benda suhunya 0 derajat, ini tidak berart bahwa benda tersebut tidak punya panas (tidak mempunyai nilai nol mutlak),
d. Rasio, variabel yang paling tinggi skalanya, yaitu bisa dibedakan, ada tingkatan, ada besar beda dan ada kelipatannya serta ada nol mutlak. Contoh berat badan, tinggi badan dll. Misal A beratnya 30 kg dan B beratnya 60 kg. Dalam hal ini dapat dikatakan bahwa A lebih ringan dari B, selisih berat antara A dan B adalah 30 kg, berat b dua kali lebih tinggi dari berat A. berat 0 kg, ini berarti tidak ada berat (tidak ada bendanya) sehingga ada nol mutlak.
Dalam analisis seringkali digunakan pembagian data/variabel menjadi dua kelompok yaitu; data katagorik dan data numerik.
a. Katagorik (kualitatif), merupakan data hasil pengklasifikasian/penggolongan suatu data. Cirinya: isisnya berupa kata-kata. Contoh; sex, jenis pekerjaan, pendidikan
b. Numerik (kuantitatif), merupakan variabel hasil dari penghitungan dan pengukuran. Cirinya: isi variabel berbentuk angka-angka. Variabel numerik dibagi menjadi dua macam: Diskrit dan Kontinyu.
Diskrit merupakan variabel hasil dari penghitungan. Misalnya jumlah anak, jumlah pasien tiap ruang, kontinyu merupakan hasol dari pengukuran, misalkan tekanan darah, Hb dll.
Variabel katagorik pada umumnya berisi variabel yang berskala nominal dan ordinal. Sedangkan variabel numerik berisi variabel yang berskala interval dan rasio. Dalam analisis statistik, seringkali data numerik diubah ke dalam data katagorik dengan cara dilakukan pengelompokan/pengklasifikasian. Misalnya variabel berat badan data riilnya merupakan data numeric, namun bila dikelompokkan menjadi kurus (<50 kg), sedang (50-60 kg) dan gemuk (>60 kg) maka jenis variabelnya sudah berubah menjadi katagorik.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar