UJI BEDA RATA-RATA

Nama      :    La Siandi

NPM       :     17 630 019

    Uji Beda 2-Rata-rata (t-test)

1. Pengertian                                                                                   

           Di bidang kesehatan sering kali kita harus membuat kesimpulan apakah suatu intervensi berhasil atau tidak. Untuk mengukur keberhasilan tersebut kita harus melakukan uji untuk melihat apakah parameter (rata-rata) dua populasi tersebut berbeda atau tidak. Misalnya, apakah ada perbedaan rata-rata tekanan darah populasi intervensi (kota) dengan populasi kontrol (desa). Atau, apakah ada perbedaan rata-rata berat badan antara sebelumdengan sesudah mengikuti program diet. Sebelum kita melakukan uji statistik dua kelompok data, kita perlu perhatikan apakah dua kelompok data tersebut berasal dari dua kelompok yang independen atau berasal dari dua kelompok yang dependen/berpasangan. Dikatakan kedua kelompok data independen bila populasi kelompok yang satu tidak tergantung dari populasi kelompok kedua, misalnya membandingkan rata-rata tekanan darah sistolik orang desa dengan orang kota. Tekanan darah orang kota adalah independen (tidak tergantung) dengan orang desa. Dilain pihak, dua kelompok data dikatakan dependen/pasangan bila datanya saling mempunyai ketergantungan, misalnya data berat badan sebelum dan sesudah mengikuti program diet berasal dari orang yang sama (data sesudah dependen/tergantung dengan data sebelum).

         Konsep Uji Beda Dua Rata-rata

        Uji beda rata-rata dikenal juga dengan nama uji-t (t-test ).  Konsep dari uji beda rata-rata adalah membandingkan nilai rata-rata beserta selang kepercayaan tertentu (confidenceinterval) dari dua populasi. Prinsip pengujian dua rata-rata adalah melihat perbedaan variasikedua kelompok data. Oleh karena itu dalam pengujian ini diperlukan informasi apakah varian kedua kelompok yang diuji sama atau tidak. Varian kedua kelompok data akan berpengaruh pada nilai standar error yang akhirnya akan membedakan rumus pengujiannya.Dalam menggunakan uji-t ada beberapa syarat yang harus dipenuhi. Syarat/asumsi utama yang harus dipenuhi dalam menggunakan uji-t adalah data harus berdistribusi normal.Jika data tidak berdistribusi normal, maka harus dilakukan transformasi data terlebih dahulu untuk menormalkan distribusinya. Jika transformasi yang dilakukan tidak mampu.  menormalkan distribusi data tersebut, maka uji-t tidak valid untuk dipakai, sehingga disarankan untuk melakukan uji non-parametrik seperti Wilcoxon (data berpasangan) atauMann-Whitney U (datindependen).Berdasarkan karakteristik datanya maka uji beda dua rata-rata dibagi dalam dua kelompok, yaitu: uji beda rata-rata independen dan uji beda rata-rata berpasangan.

           

Ø  Aplikasi Uji-t Dependen pada Data Berpasangan

         Uji-t untuk data berpasangan berarti setiap subjek diukur dua kali. Misalnya sebelum dan sesudah dilakukannya suatu intervensi atau pengukuran yang dilakukan terhadap pasangan orang kembar. Dalam contoh ini akan membandingkan data sebelum dengan sesudah intervensi. Dalam BAYI95.SAV sudah ada data berpasangan yaitu pengukuran berat badan ibu yang dilakukan sebelum hamil. Sebelum merencanakan kehamilan, subjek melakukan penyesuaian diet (mengikuti program makanan tambahan) selama 2 bulan.Pengukuran berat badan yang pertama (BBIBU_1) dilakukan sebelum kegiatan penyesuaian diet dilakukan, dan pengukuran berat badan yang kedua (BBIBU_2) dilakukan setelah dua bulan menjalani penyesuaian diet.Kita akan melakukan uji hipotesis untuk menilai apakah ada perbedaan berat badan ibu antara sebelum dengan sesudah mengikuti program diet, langkah-langkahnya sebagaiberikut.1. Bukalah file BAYI95.SAV, sehingga data tampak di Data editor window.

2. Dari menu utama, pilihlah: (pada SPSS 10.0)

     < Compare Mean

     < Paired-Sample T-test

 3.Pilih variabel BBIBU_1 danBBIBU_2

dengan cara mengklik masing-masing variable tersebut.

 Kemudian klik tanda

     <untuk memasukkannya ke dalam kotak Paired-Variables.

4. Pada menu “

      Options

  pilihlah derajat kepercayaan yang diinginkan, misalnya 95%.Kemudian pilih

      Continue

     Klik OK

Ø  Aplikasi Uji-t pada Data Independen

         Uji-t untuk data independen dilakukan terhadap dua kelompok data yang tidak saling berkaitan antara satu dengan lainnya. Misalnya membandingkan kelompok intervensi dengan kelompok kontrol atau kelompok ibu-ibu perokok dengan ibu-ibu bukan perokok adalah dua kelompok yang tidak saling berkaitan.Pada analisis ini kita akan melihat apakah ada perbedaan berat bayi yang lahir dari ibu perokok dengan bayi yang lahir dari ibu bukan perokok. Kita akan melakukan uji hipotesis apakah ada perbedaan rata-rata berat bayi yang lahir dari ibu bukan perokok dengan rata-rata berat bayi yang lahir dari ibu perokok, dengan langkah-langkah sebagai berikut.1. Bukalah file BAYI95.SAV, sehingga data tampak di Data editor window.2