More Related Content
Similar to Analisis Hubungan Numerik dan Kategorik.ppt (20)
More from lina162093 (9)
Recently uploaded (8)
Analisis Hubungan Numerik dan Kategorik.ppt
- 1. ANALISIS HUBUNGAN KATAGORIK DNG KATAGORIK (bicara proporsi/presentase)
- 2. 1. Menentukan hipotesis Ho : (Hipotesis Nol) tidak ada perbedaan/hub Ha : (Hipotesis Alternatif) ada perbedan/hub 2. Memilih Uji statistik : parametrik dan non parametrik 3. Penghitungan Uji Statistik/mengolah data mencari : P Value (nilai probabilitas) peluang salah dalam menyimpulkan menolak Ho (ada hubungan) karena yg diteliti sampel 4. Menentukan batas Kemaknaan alpha = 5 % ( Biasanya Untuk penelitian keperawatan) 5. Keputusan - p value alpha (0,05) -> Ho ditolak (ada hub/perd) - p value > alpha (0,05) -> Ho gagal ditolak (Ho diterima) (tdk ada hub/perbd)
- 3. Uji Kai Kuadrat /Chi-square Tuj: mengetahui perbedaan proporsi/persentase antara dua atau lebih kelompok(sampel) Mis: - Uji hubungan kelas perawatan dng kepuasan pasien. : Apakah ada perbedaan persentase kepuasan pasien antara pasien kelas VIP, I dan II - Uji hubungan jenis kelamin perawat dng kinerja : apakah ada perbedaan persentase kinerja antara perawat pria dan wanita P= .% P=% kelasVIP Kelas I Kelas aII P=% P= .% P= .% pria wanita Kelas perawatan(vip, kelas I & kelas II), kepuasan(puas, tdk puas) Jenis kel (pria, wanita), kinerja (baik, buruk)
- 4. 1. Membandingkan perbedaan persentase antar kelompok 2. Menyimpulkan uji statistik 3. Menjelaskan kekuatan hubungan/risiko : POR = Prevalensi O Ratio(cros sectional)/OR (case control), RR = Prevalensi Risk (kohort)
- 5. Pemilihan uji umur bbadan didik Sex Umur1 Bb1 Peng1 Peng2 23 34 56 45 dst 56 78 76 56 67 2 3 4 1 1 2 2 1 2 3 1 2 1 2 1 2 50 45 65 56 67 65 63 68 Numerik : umur, bbadan, peng1 (seb interv), peng2 (sesudh interv) Katagorik : Didik, sex, umur1(1=<20, 2=20-30, 3=>30) , bb1(1<60kg, 2=>60 kg) Mana yg dapat uji kai kuadrat ? Hubungan : sex dng bb1, sex dng umur1, sex dng didik, bb1 dng didik Mengapa hub sex dng berat badan tidak bisa uji kai kuadrat ? Mengapa hub pendidikan dengan umur tidak bisa uji kai kuadrat ? Spearmen Mengapa hub umur dng bbadan tidak bisa uji kai kuadrat ?
- 6. Tabel Silang - Ketentuan pembuatan tabel silang: - Variabel independen pd Baris, variabel dependen pd Kolom (Pengetahuan) - Pada disain Cros Sectional --- dibuat persentase baris
- 7. Tabel Silang - Pada disain Case Control --- dibuat persentase kolom (Kanker Paru)
- 8. Ketentuan Uji Kai Kuadrat - Keterbatasan kai kuadrat - tdk boleh ada sel dng nilai E < 1 - tdk boleh ada sel dbg nilai E < 5 lebih dari 20 % total sel SOLUSINYA: - utk tabel besar, dilakukan penggabungan baris/kolom - utk tabel 2x2, gunakan uji FISHER EXACT
- 9. Pengkodean Variabel Untuk mendapatkan nilai OR yg benar : - Kode harus konsisten antara variabel independen dengan dependen - Variabel dependen yg menjadi pokok bahasan/kasus sebaiknya di kode 1 sedangkan bagian yang sebaliknya diberi kode 0 - Variabel independen harus konsisten kodenya ngikuti variabel dependen, kelompok expose/penyebab kasus diberi kode 1, kelompok non expose/non penyebab diberi kode 0 Contoh: - var. dep : kanker paru : ya (diberi kode 1), tidak (kode 0) - var. indep. : merokok : ya (diberi kode 1), tidak (kode 0) perilaku ; baik (diberi kode 0), buruk (kode 1)
- 10. Langkah di spss : File: BBLR Hubungan Merokok dengan BBLR Pada menu, klik Analyze, Crosstabs. Setelah jendela terbuka Kotak Row diisi var. independen, kotak Coloumn diisi var. dep
- 11. Proses di spss: Pada kotak Statistics chek list : chisquare dan Risk (jika inginkan OR Pada kotak Cell chek list : Row
- 12. Hasil analisis KEBIASAAN MEROKOK SELAMA HAMIL * KONDISI BAYI APAKAH BBLR Crosstabulation 67 34 101 56,7 44,3 101,0 66,3% 33,7% 100,0% 34 45 79 44,3 34,7 79,0 43,0% 57,0% 100,0% 101 79 180 101,0 79,0 180,0 56,1% 43,9% 100,0% Count Expected Count % within KEBIASAAN MEROKOK SELAMA HAMIL Count Expected Count % within KEBIASAAN MEROKOK SELAMA HAMIL Count Expected Count % within KEBIASAAN MEROKOK SELAMA HAMIL No Yes KEBIASAAN MEROKOK SELAMA HAMIL Total TIDAK BBLR BBLR KONDISI BAYI APAKAH BBLR Total Chi-Square Tests 9,771b 1 ,002 8,848 1 ,003 9,824 1 ,002 ,002 ,001 9,717 1 ,002 180 Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Computed only for a 2x2 table a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 34,67. b.
- 13. Hasil OR Risk Estimate 2,608 1,421 4,787 1,541 1,154 2,058 ,591 ,423 ,825 180 Odds Ratio for KEBIASAAN MEROKOK SELAMA HAMIL (No / Yes) For cohort KONDISI BAYI APAKAH BBLR = TIDAK BBLR For cohort KONDISI BAYI APAKAH BBLR = BBLR N of Valid Cases Value Lower Upper 95% Confidence Interval
- 14. Penyajian di Laporan Tabel 2.1 Distribusi Responden Menurut Kejadian BBLR dan Kebiasaan Merokok Pada Saat hamil di Wilayah Cibeber Tahuan 2020 BBLR Tidak BBLR BBLR Total Kebiasaan Merokok n % n % n % OR (95% CI) P value Tidak merokok Merokok 67 34 66,3 43,0 34 45 33,7 57,0 101 79 100 100 2,608 (1,4214,787) 0,003 Jumlah 101 56,1 79 43,9 180 100 Interpretasi: Dari hasil analisis hubungan antara kebiasaan merokok dengan kejadian BBLR diperoleh bahwa ada sebanyak 34 (33,7%) ibu yang tidak merokok bayinya mengalami BBLR, sedangkan diantara ibu yang merokok, ada 45 (57%) ibu yang bayinya mengalami BBLR. Hasil uji statistik didapatkan nilai p value = 0,003 maka dapat disimpulkan ada perbedaan proporsi kejadian BBLR antara ibu yang merokok dengan ibu yang tidak merokok (ada hubungan yang signifikan antara kebiasaan merokok dengan kejadian BBLR). Kemudian dari hasil analisis diperoleh OR=2,608 artinya ibu yang merokok mempunyai risiko 2,6 kali bayinya mengalami BBLR dibandingkan dengan ibu yang tidak merokok.
- 15. Rak Spermen Tes Digunakan untuk menguji hubungan antara variablepenelitian non parametrik (skala Ordinal) Tidak perlu uji Normalitas Tujuan 1. Melihat tingkat kekuatan hubungan dua variable 2. Melihat Arah hubunan dua variable 3. Melihat apakah Bungan tersebut signifikan at tidak
- 16. Tingkat kekuatan korelasi 0,00 0,25: hubungan sangat rendah 0,26 0,50: hubungan cukup 0,51 0,75: hubungan kuat 0,76 0,99: hubungan sangat kuat 1,00: hubungan sempurna
- 17. Arah hubunan Arah korelasi dapat dilihat di hasil bagaimana angka koefisien korelasi dan biasanya nilai yang dihasilkan berada pada rentang -1 sampai dengan 1. Ketika nilai koefisien korelasi memiliki nilai negatif maka hubungan tidak searah sedangkan ketika bernilai positif maka hubungan searah.
- 18. Menu Analiyze Corelate - Bivariate
- 19. Options Mising Values pilih Exclude cases pairwise - Contnue
- 22. Uji t Tuj: menguji perbedaan mean antara 2 kelompok Uji t digunakan bila : var Katagoriknya isinya dua nilai/kelompok Mis : sex (pria, wanita), umur (tua, muda), kinerja(baik, buruk) - Analisis hubungan sex dng tek darah: apakah ada perbedan mean tek darh antara Pria dan wanita - Analisis hubungan pre-post dng berat badan: Apakah ada perbedaan mean berat bdn antara sebelum dan sesudah diet
- 23. Uji one sample t Test Parametrik Ciri : Membandingkan rata2 sampel diteliti dengan rata2 populasi yang sudah ada Mis; ingin mengetahui Nilai rata2 hasil belajar siswa aktif OSIS dengan rata2 nilai 75 Menu Analyse Compare Means One Sampel T Tes
- 24. Masukan ke kotak tes Variabels pada bagian Test Value ketikan nilai rata2 populasi (75) Terakhir Klik OK
- 25. output
- 26. uji t Independen Parametrik Ciri : dua kelompok/sampel yg respondennya berbeda Mis; ingin mengetahui hubungan tempat tinggal dng TD, Apakah ada perbedaan mean tek drh antara orang kota dan desa Uji t independen dibagi 2 , yaitu : varian sama dan varian berbeda Mean =.. Mean =.. Orang kota Orang desa
- 27. Uji t dependen Ciri : dua kelompok/sampel yang respondennya sama dan diukur dua kali pre dan post Mis: apakah ada perbedaan rata-rata berat badan sebelum diet dan sesudah diet Mean = . Mean = .. intervensi Pre test Post test
- 28. Pemilihan uji umur bbadan Pendidikan Sex Umur1 Bb1 Peng1 Peng2 23 34 56 45 dst 56 78 76 56 67 2 3 4 1 1 2 2 1 2 3 1 2 1 2 1 2 50 45 65 56 67 65 63 68 Numerik : umur, bbadan, peng1 (seb interv), peng2 (sesudh interv) Katagorik : Pendidikan, sex, umur1(1=<20, 2=20-30, 3=>30) , bb1(1<60kg, 2=>60 kg) Mana yg dapat uji T ? -Uji t independen : hubungan sex dng bbadan, hub sex dng umur, hub bb1 dng umur - Uji t dependen : hubungan peng1 (Sebelum) dng peng2 (Sesudah) Mengapa hub pendidikan dng berat badan tidak bisa uji t ? Krn lebih dari 2 klp
- 29. Uji t independen Uji t independen ada 2 jenis: varian sama & varian berbeda Proses di spss: Tekanan darah (Sistole2) dengan BBLR Menu Analyse Compare Means Independen Sampeles T Tes detail grups
- 30. Output uji t independen T-Test Group Statistics 101 116,81 5,087 ,506 79 115,38 4,295 ,483 KONDISI BAYI APAKAH BBLR TIDAK BBLR BBLR SISTOLE PENGUKURAN SETELAH MELAHIRKAN N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Independent Samples Test 2,7 ,104 2,005 178 ,046 1,432 ,714 ,023 2,842 2,047 176,9 ,042 1,432 ,700 ,051 2,813 Equal variances assumed Equal variances not assumed SISTOLE PENGUKURAN SETELAH MELAHIRKAN F Sig. Levene's Test for Equality of Variances t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Differ ence Lower Upper 95% Confidence Interval of the Difference t-test for Equality of Means
- 31. Penyajian dan interpretasi (uji t independen) Tabel 2.3 Distribusi Rata-rata Tekanan Darah Sistole Responden Menurut Kejadian BBLR di Wilayah Cibeber Tahun 2020 Kejadian BBLR Mean SD SE P value N Tidak BBLR BBLR 116,81 115,38 5,087 4,295 0,506 0,483 0,046 101 79 Interprestasi: Dari hasil penelitian didapatkan bahwa rata-rata tekanan darah sistole ibu yang tidak mengalami BBLR adalah 116,81 mmHg dengan standar deviasi 5,087 mmHg, sedangkan untuk ibu yang mengalami BBLR rata-rata tekanan darah sistolnya adalah 115,38 mmHg dengan standar deviasi 4,295 mmHg. Hasil uji statistik didapatkan nilai p = 0,046, berarti pada aplha 5% terlihat ada perbedaan yang signifikan rata-rata tekanan darah sistol antara ibu yang anaknya mengalami BBLR dengan ibu yang anaknya tidak mengalami BBLR.
- 32. Uji t dependen Perbedaan Tekanan Darah (Sistole1) dg Tekanan Darah (Sistole2) menu yaitu Analyze, Compare Means, Paired Sample T Test.
- 33. Selanjutnya tentukan nilai confidence interval atau derajat kepercayaan penelitian anda. Biasanya adalah 95% yang berarti tingkat kesalahan penelitian adalah 5% atau 0,05.
- 34. Uji t dependen Paired Samples Statistics 123,55 180 5,187 ,387 116,18 180 4,796 ,357 SISTOLE PENGUKURAN PADA SAAT HAMIL SISTOLE PENGUKURAN SETELAH MELAHIRKAN Pair 1 Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Paired Samples Correlations 180 ,128 ,087 SISTOLE PENGUKURAN PADA SAAT HAMIL & SISTOLE PENGUKURAN SETELAH MELAHIRKAN Pair 1 N Correlation Sig. Paired Samples Test 7,367 6,599 ,492 6,396 8,337 14,976 179 ,000 SISTOLE PENGUKURAN PADA SAAT HAMIL - SISTOLE PENGUKURAN SETELAH MELAHIRKAN Pair 1 Mean Std. Deviation Std. Error Mean Lower Upper 95% Confidence Interval of the Difference Paired Differences t df Sig. (2-tailed)
- 35. Penyajian dan interpretasi uji t dependen Tabel 4.1 Distribusi Rata-rata Tekanan Darah Sistole Responden Menurut Pengukuran Pada Saat Hamil dan Sesudah Melahirkan di Wilayah Cibeber Tahun 2020 Variabel Mean SD SE P value N SISTOLE Pada saat hamil Setelah Melahirkan 123,55 116,18 5,187 4,796 0,387 0,357 0,0001 180 Interprestasi: Dari hasil penelitian didapatkan bahwa rata-rata tekanan darah sistole ibu pada saat hamil adalah 123,55 mmHg dengan standar deviasi 5,187 mmHg. Pada ibu setelah melahirkan rata-rata tekanan darah sistolnya adalah 116,18 mmHg dengan standar deviasi 4,796 mmHg. Terlihat nilai mean perbedaan antara sistol1 dan sistol2 adalah 7,367 dengan standar deviasi 6,559. Hasil uji statistik didapatkan nilai p = 0,0001 maka dapat disimpulkan ada perbedaan yang signifikan rata-rata antara tekanan darah sitole ibu pada saat hamil dan setelah ibu melahirkan.
- 36. UJI ANOVA Tujuan : menguji perbedaan mean antara 3 atau lebih sampel (kelompok). (Mirip dengan Uji T independen, bedanya independen 2 kelompok) Ciri : variabel katagoriknya berisi lebih dari 2 nilai/katagorik Mis: - Analisis hubungan pendidikan dengan berat bayi: Apakah ada perbedaan mean berabt bayi antara ibu pendidikan sd, smp, smu dan pt. Mean = Mean = . Mean = Mean = . sd smp smu pt
- 37. Pemilihan uji umur bbadan Pendidikan Sex Umur1 Bb1 Peng1 Peng2 23 34 56 45 dst 56 78 76 56 67 2 3 4 1 1 2 2 1 2 3 1 2 1 2 1 2 50 45 65 56 67 65 63 68 Numerik : umur, bbadan, peng1 (seb interv), peng2 (sesudh interv) Katagorik : pendidikan, sex, umur1(1=<20, 2=20-30, 3=>30) , bb1(1<60kg, 2=>60 kg) Mana yg dapat uji ANOVA ? Hubungan : pendidikan dng bbadan, pendidikan dng umur, umur1 dng bbadan Megnapa hub sex dng berat badan tidak bisa uji anova ? Karena 2 kelompok, ind Mengapa hub sex dengan bb1 tidak bisa uji anova ? Dua duanya kategorik, Chi S Mengapa hub umur dng bbadan tidak bisa uji anova ?
- 38. Uji Avova Riwayat Prematur Dengan Tekanan Darah Sistol (Sistol2)
- 39. Hasil Anova Descriptives SISTOLE PENGUKURAN SETELAH MELAHIRKAN 66 117,55 5,430 ,668 116,21 118,88 110 135 39 115,38 4,351 ,697 113,97 116,79 110 120 60 115,25 4,261 ,550 114,15 116,35 110 120 15 116,00 3,873 1,000 113,86 118,14 110 120 180 116,18 4,796 ,357 115,48 116,89 110 135 TIDAK PERNAH SATU KALI 2 KALI > 2 KALI Total N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval for Mean Minimu m Maxi mum ANOVA SISTOLE PENGUKURAN SETELAH MELAHIRKAN 200,106 3 66,702 2,997 ,032 3916,844 176 22,255 4116,950 179 Between Groups Within Groups Total Sum of Squares df Mean Square F Sig.
- 40. Post Hoc Tests Multiple Comparisons Dependent Variable: SISTOLE PENGUKURAN SETELAH MELAHIRKAN Bonferroni 2,161 ,953 ,147 -,38 4,70 2,295* ,841 ,042 ,05 4,54 1,545 1,349 1,000 -2,06 5,15 -2,161 ,953 ,147 -4,70 ,38 ,135 ,970 1,000 -2,45 2,72 -,615 1,433 1,000 -4,44 3,21 -2,295* ,841 ,042 -4,54 -,05 -,135 ,970 1,000 -2,72 2,45 -,750 1,362 1,000 -4,38 2,88 -1,545 1,349 1,000 -5,15 2,06 ,615 1,433 1,000 -3,21 4,44 ,750 1,362 1,000 -2,88 4,38 (J) RIWAYAT MENGALAMI PREMATUR SATU KALI 2 KALI > 2 KALI TIDAK PERNAH 2 KALI > 2 KALI TIDAK PERNAH SATU KALI > 2 KALI TIDAK PERNAH SATU KALI 2 KALI (I) RIWAYAT MENGALAMI PREMATUR TIDAK PERNAH SATU KALI 2 KALI > 2 KALI Mean Differenc e (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval The mean difference is significant at the .05 level. *.
- 41. Penyajian dan Interpretasi Tabel 5.1 Distribusi Rata-rata tekanan darah sistole Menurut Riwayat Prematur di Wilayah Cibeber Tahun 2020 Variabel Mean SD 95% CI P value Riwayat Prematur Tidak pernah Satu kali Dua kai Lebih dua kali 117,5 115,3 115,2 116,0 5,4 4,3 4,2 3,8 116,2 - 118,8 113,9 - 116,7 114,1 - 116,3 113,8 - 118,1 0,032 Interprestasi: Dari hasil penelitian didapatkan bahwa rata-rata tekanan darah sistole pada ibu yang tidak mempunyai riwayat prematur adalah 117,5 mmHg dengan standar deviasi 5,4 mmHg. Pada ibu yang punya riwayat prematur satukali rata-rata tekanan darahnya adalah 115,3 mmHg dengan standar deviasi 4,5 mmHg. Pada ibu yang punya riwayat dua kali rata-arat tekanan darah sistolenya adalah 115,2 mmHg dengan standar deviasi 4,2 mmHg. Pada ibu yang punya rewayat prematur lebih dari dua kali rata-rata tekanan darah sistolnya adalah 116 mmHg dengan standar deviasi 3,8 mmHg. Hasil uji statistik didapat nilai p value=0,032, berarti pada alpha 5% dapat disimpulkan ada perbedaan tekanan darah sistole diantara keempat pengalaman prematur. Analisis lebih lanjut membuktikan bahwa kelompok yang berbeda signifikan adalah ibu yang tidak pernah mengalami prematur dengan ibu yang pernah mengalami prematur dua kali.
- 42. ANALISISHUBUNGAN KATAGORIK DNG NUMERIK Non parametik
- 43. EPI 809 / Spring 2008 Summary Nonparametric Parametric Sign Rank test One sample t-test Wilcoxon Rank Sum test (Mann-Whitney U test) Two sample t-test (T Independen ) Wilcoxon Signed-Rank test Two paired sample t-test (t Dependen) Kruskal-Wallis test Multiple sample test. (anova)
- 44. Wilcoxon Signed Rank Test adalah uji nonparametris untuk mengukur signifikansi perbedaan antara 2 kelompok data berpasangan berskala ordinal atau interval tetapi berdistribusi tidak normal. uji yang tepat apabila Berdistribusi normalitas adalah uji Independen T Test. Uji Wilcoxon Signed Rank Test merupakan uji alternatif dari uji pairing t test atau t paired apabila tidak memenuhi asumsi normalitas. Uji ini dikenal juga dengan istilah Wilcoxon Match Pair Test. Wilcoxon Rank Test
- 45. Tahapan Uji Wilcoxon Signed Rank Test dengan SPSS Pada menu, klik Analyze, Nonparametrics Test, 2 Related Samples. Setelah jendela terbuka masukkan pretest ke kotak variable 1 dan masukkan posttest ke kotak variable 2 dengan cara arahkan seleksi ke pretest atau posttest kemudian klik tanda panah ke kanan. Selanjutnya centang Wilcoxon dan tekan OK.
- 46. Klik tombol Options dan centang Descriptive.
- 47. Selanjutnya lihat output anda! Tabel deskriptive statistics di atas menunjukkan nilai Mean, standart deviasi, minimum dan maksimum dari masing-masing kelompok data (pretest dan posttest). Tampak bahwa Mean atau rata-rata nilai posttest 60,6667 di mana lebih besar dari pada nilai pretest yaitu 53,6667.
- 48. Besarnya perbedaan ini apakah bermakna secara statistik? Berdasarkan hasil dari perhitungan Wilcoxon Signed Rank Test, maka nilai Z yang didapat sebesar -2,731 dengan p value (Asymp. Sig 2 tailed) sebesar 0,006 di mana kurang dari batas kritis penelitian 0,05 sehingga keputusan hipotesis adalah Menolak H0 atau yang berarti terdapat perbedaan bermakna antara kelompok pretest dan posttest.
- 49. maka uji yang tepat apabila memenuhi asumsi normalitas adalah uji Independen T Test. Dan apabila tidak memenuhi asumsi normalitas, maka uji yang tepat adalah Mann Whitney U Test atau yang disebut juga Wilcoxon Rank Sum Test. Mann Whitney U Test
- 50. Menu Analyze Non Parametrik Tests Legacy Dialogs Independent Samples
- 53. Kruskal-Wallis test Digunakan alternatif dari uji anova Ketika tidak berdistribusu normal Menu Analyze nonparametric Tests legacy Dialogs k independent sampel
- 56. ANALISIS HUBUNGAN NUMERIK DNG NUMERIK
- 57. Uji Korelasi = mengetahui besar dan arah hubungan dua variabel numerik Korelasi diketahui dng koef r yg nilainya: -1 s/d +1 - Arah hubunga : positip /negatip - Besar/kekuatan hub : kuat /lemah r : 0,00 0,25 : lemah r : 0,26 0,50 : sedang r : 0,51 0,75 : kuat r : 0,76 1 : sangat kuat Mis : apakah ada hubungan BB dng TD. Apakah hubngan kuat atau lemah. Apakah hubungan pos atau neg
- 58. Uji Regresi Linier Tujuan: memprediksi variabel dependen melalui variabel independen - Var. dependen = variabel yang dipengaruhi - Var. independen = variabel yang mempengaruhi Utk prediksi persaman garis : y = a + bx y = variabel dependen x = variabel independen a = intercep : besarnya nilai y bila nilai x=o b = slope : besarnya perubahan nilai y bila variabel x berubah setiap satu satuan Ciri regresi linier var. dependen berbentuk numerik
- 59. Pemilihan uji umur bbadan Pendidikan Sex Umur1 Bb1 Peng1 Peng2 23 34 56 45 dst 56 78 76 56 67 2 3 4 1 1 2 2 1 2 3 1 2 1 2 1 2 50 45 65 56 67 65 63 68 Numerik : umur, bbadan, peng1 (seb interv), peng2 (sesudh interv) Katagorik : pendidikan, sex, umur1(1=<20, 2=20-30, 3=>30) , bb1(1<60kg, 2=>60 kg) Mana yg dapat uji korelasi dan regresi linier ? Hubungan : umur dng bbadan Mengapa hub sex dng berat badan tidak bisa uji korelasi ? Mengapa hub pendidikan dengan umur tidak bisa uji korelasi ? Mengapa hub sex dng bb1 tidak bisa uji korelasi ?
- 60. KORELASI Berat Badan Ibu (Bbibu1) Dengan Tekanan Darah (Sistol1)
- 61. Output spss Correlations 1 ,233** ,002 180 180 ,233** 1 ,002 180 180 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N BERAT BADAN IBU PADA SAAT HAMIL SISTOLE PENGUKURAN PADA SAAT HAMIL BERAT BADAN IBU PADA SAAT HAMIL SISTOLE PENGUKUR AN PADA SAAT HAMIL Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). **.
- 62. Regresi
- 63. Hasil spss Model Summary ,233a ,054 ,049 5,059 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), BERAT BADAN IBU PADA SAAT HAMIL a. ANOVAb 261,418 1 261,418 10,215 ,002a 4555,132 178 25,591 4816,550 179 Regression Residual Total Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Predictors: (Constant), BERAT BADAN IBU PADA SAAT HAMIL a. Dependent Variable: SISTOLE PENGUKURAN PADA SAAT HAMIL b. Coefficientsa 112,100 3,602 31,118 ,000 ,216 ,067 ,233 3,196 ,002 (Constant) BERAT BADAN IBU PADA SAAT HAMIL Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: SISTOLE PENGUKURAN PADA SAAT HAMIL a.
- 64. Penyajian dan interpretasi Tabel 5.1 Analisis Korelasi dan Regresi berat badan ibu dengan tekanan darah sistole ibu di wilayah Cibeber tahun 2020 Variabel r R2 Persamaan garis P value Berat badan Ibu 0,233 0,054 Tekanan Darah=112,100+0,216*BBIBU 0,002 Langkah 8. Interprestasi Data Hubungan berat badan ibu dengan tekanan darah sistol menunjukkan hubungan yang lemah (r=0,233) dan perpola pasitif artinya semakin bertambah berat badan ibu, maka semakin tinggi tekanan darahnya. Nilai koefisien dengan determinasi 0,054 artinya, persamaan garis regresi yang kita peroleh dapat menerangkan 5,4% variasi tekanan darah ibu atau persamaan garis yang diperoleh kurang baik untuk menjelaskan variabel tekanan darah sistol. Hasil uji statistik didapatkan ada hubungan yang signifikan antara berat badan ibu dengan tekana darah sistol (0,002)
Editor's Notes
- #43: As a result of this class, you will be able to ...