05. Pengantar Biostatistika: Penyajian Data

Views:
 
     
 

Presentation Description

No description available.

Comments

Presentation Transcript

slide 1:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum 5 PENGORGANISIRAN DAN PENYAJIAN DATA A. PENDAHULUAN Langkah pertama dalam analisis data adalah memahami distribusi nilai-nilai variabel. Secara khusus penting untuk mengetahui empat hal tentang ukuran masing-masing variabel: kecenderungan memusat nilai tengah dispersi bentuk dan outlier. Ukuran tendensi sentral adalah nilai-nilai yang paling mewakili pertengahan distribusi nilai-nilai ini memberikan informasi tentang nilai-nilai yang paling tipikal. Mean median dan modus adalah semua ukuran pemusatan. Ukuran-ukuran dispersi menggambarkan sejauh mana nilai-nilai variabel tersebar di sekitar ukuran tendensi sentral. Standar deviasi kisaran interkuartil dan range semuanya ukuran dispersi. Bentuk distribusi menjelaskan bagaimana nilai-nilai dari variabel didistribusikan simetris atau asimetris sekitar ukuran tendensi sentral. Hal ini biasanya ditentukan secara visual penggunaan metode grafik seperti histogram atau stem-and-leaf plots. Outliers adalah nilai-nilai yang tidak sesuai dengan pola peletakan nilai-nilai variabel Outliers bisa jauh lebih besar atau lebih kecil dari peletakan nilai-nilai dan outliers menonjol karena tidak biasanya. Tiga cara utama penyajian dan pengorganisiran data untuk menggambarkan distribusinya adalah statistik deskriptif distribusi frekuensi dan tampilan grafik. B. PERTANYAAN YANG DIJAWAB DENGAN STATISTIK DESKRIPTIF Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan dan meringkas data untuk membuatdata tersebut lebih bermakna. Ini termasuk ukuran kecendrungan memusat dispersi bentuk dan kemecengan. Statistik deskriptif sering disajikan secara visual menggunakan distribusi frekuensi dan tampilan grafiK seperti histogram dan grafik batang. Sebagai contoh statistik deskriptif digunakan untuk menguji tingkat kondisi kronis pada pasien dengan ras etnis dan usia dalam upaya untuk menjawab pertanyaan: Apakah ada perbedaan etnis dalam tingkat kondisi kronis diantara orang lanjut usia Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan dan meringkas data untuk membuatdata tersebut lebih bermakna. Ini termasuk ukuran

slide 2:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum kecendrungan memusat dispersi bentuk dan kemecengan. Statistik deskriptif sering disajikan secara visual menggunakan distribusi frekuensi dan tampilan grafik seperti histogram dan grafik batang. Sebagai contoh statistik deskriptif digunakan untuk menguji angka kondisi kronis pada pasien menurut etnis dalam upaya untuk menjawab pertanyaan: Apakah ada perbedaan etnis dalam angka kondisi kronis diantara orang yang berusia lanjut Misalnya setelah dilakukan pengumpulan data diteliti didapatkan dalam penelitian ini angka kondisi kronis ditemukan lebih tinggi di antara orang usia lanjut etnis Afrika 77 dan Latin 68 daripada orang usia lanjut etnis kulit putih 64 atau Amerika 42 Penggunaan statistik deskriptif dalam contoh studi ini memungkinkan pembaca untuk lebih memahami populasi yang difokuskan. Statistik deskriptif juga berfungsi untuk menginformasikan pada pembaca tentang kondisi kesehatan yang diteliti di setiap populasi menurut selain etnis juga bias menurut ras dan usia jenis kelamin dll. C. PENYAJIAN DATA Setelah data mentah raw data terkumpul langkah selanjutnya adalah menyajikan data tersebut dalam berbagai bentuk tergantung pada jenis data dan skala pengukurannya. Guna penyajian data adalah agar kita dapat mengambil informasi yang ada di dalam kumpulan data tersebut. Dikatakan bahwa pengumpulan data berguna untuk mendapatkan informasi dan selanjutnya dengan metode statistik inferensial kita dapat mengembangkan barangkali teori atau membangun teori baru. Itulah sebabnya untuk perkembangan sustu ilmu memerlukan penelitian atau penelaahan kembali dengan metode penelitian yang baik. Secara umum penyajian data dapat dapat dibagi dalam tiga bentuk yaitu: textular tulisan tabular table distribusi frekuensi-distribusi frekuensi dan gambar/grafik diagram. Secara umum penggunaan ketiga bentuk penyajian ini berbeda. Penyajian secara textular biasanya digunakan untuk penelitian atau data kualitatif. Penyajian dengan tabel digunakan untuk data yang sudah diklasifikasikan dan ditabulasi. Tetapi apabila data akan diperlihatkan atau dibandingkan secara kuantitatif maka disajikan dalam bentuk grafik. Meskipun demikian pada prakteknya ketiga bentuk penyajian ini dipakai secara bersama-sama karena saling melengkapi

slide 3:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum Bila dipertimbangkan dari segi efisien dan efektif untuk menampilkan data maka cara yang paling efisien dan efektif adalah menggunakan table dan grafik. 1. Tulisan Textular Penyajian secara tekstular adalah penyajian data hasil penelitian dalam bentuk kalimat. Misalnya penyebaran penyakit malaria di daerah pedesaan pantai lebih tinggi bila dibandingkan dengan penduduk pedesaan pedalaman. Hampir semua bentuk laporan pengumpulan data disajikan secara tertulis mulai dari bagaimana proses pengambilan sampel pelaksanaan pengumpulan data sampai hasil analisis yang berupa informasi dari pengumpulan data tersebut. 2. Tabel Penyajian data dalam table adalah penyajian dengan memakai komlom dan baris. Semua data kuantitatif dapat disajikan dalam bentuk table. Tabel bermanfaat untuk melihat pola kecenderungan kekhususan perbedaan dan hubungan lain yang ada pada serangkaian data. Table juga merupakan dasar untuk membuat penyajian data dalam bentuk tampilan lain seperti grafik. Bermacam-macam bentuk table yang dapat kita gunakan: master table table induk text table tabel rincian merupakan uraian dari data yang diambil dari table induk misalnya distribusi frekuensi distribusi relative distribusi kumulatif dan table silang table kontingensi/tabulasi silang Tabel induk adalah table yang berisikan semua hasil pengumpulan data yang dalam bentuk data mentah biasanya table ini dilampiran dalam suatu pengumpulan data atau laporan penelitian. Sebagaimana yang telah dikemkakan bahwa dalam table biasanya terdiri dari baris dan kolom. Maka tabel harus bersifat dapat menerangkan dirinya sendiri self explanatory. Jika dipisahkan dari teks yang menyertainya ia harus tetap bias memberikan informasi yang diperlukan kepada pembacanya. Dalam hal ini untuk membuat sebuah table yang benar self explanatory diperlukan aturan-aturan sebagai berikut: a. Judul Tabel

slide 4:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum Judul table yang ditulis ditengah-tengah bagian atas harus singkat jelas dan lengkap hendaknya dapat menjawab apa What yang disajikan dimana Where kejadiannya dan kapan when terjadi. Dapat ditulis beberapa baris sebaiknya tidak ada pemesihan kata. b. Nomor Table Agara lebih mudah pencarian table biasanya nomor itu meliputi bab berapa materitabel itu sedang dibahas dan nomor urut table itu sendiri. Misalnya Tabel 1.2 bab 1 tabel urutan ke dua. c. Judul Baris Judul baris singkat dan jelas dan sebaiknya tidak ada pemisihan kata. d. Judul Kolom Judul kolom ditulis secara singkat dan jelas dan sebaiknya tidak ada pemisahan kata. e. Sumber Data Sumber data ditulis disebelah kiri bawah table jika data itu tidak dikumpulkan langsung oleh peneliti. f. Data mengenai Waktu Bila ada data yang disajikan mengenai waktu maka waktunya hendaknya disusun secara beurutan. g. Data mengenai Kategori Bila data yang disajikan dalam bentuk kategorik maka disusun menurut kebiasaan misalnya laki-laki dahulu baru perempuan besar dahulu baru kecil bagus dahulu baru jelek. Pada table silang harus diperhatikan sinkronisasinya antara urutan di baris dan kolom. Tabel Distribusi Frekuensi Dalam statistic deskriptif tabel yang paling sederhana adalah Tabel Satu Variabel dan disebut juga dengan Tabel Satu Arah atau lebih dikenal dengan istilah Distribusi Frekuensi. Distribusi frekuensi merupakan cara pengorganisasian data dengan menggunakan format tabel. Distribusi Frekuensi memungkinkan pembaca untuk memahami dengan cepat karakteristik dasar distribusi variabel. Bila data tersebut

slide 5:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum tersusun/terorganisisr dalam format tabel jauh lebih mudah bagi pembaca untuk mendapatkan informasi tentang kecenderungan memusat dispersi dan outlier dari variabel yang diminati. Bila data tidak terorganisir juga jauh lebih sulit bagi pembaca untuk mendapatkan informasi yang dimaksud. Misalnya Tabel 5.1 menyajikan berat badan dalam pon 39 penderita diabetes perempuan se- kota Solok data ini fiktif. Data ini diurut berdasarkan jenjang/rengking tetapi sebaliknya tidak diorganisir. Tabel 5.1 : Data Mentah Berat Badan 39 Responden No Subjek Berat Badan dalam pon 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 101 115 125 126 130 135 144 145 145 147 151 161 161 165 167 177 178 180 180 185 185 185 185 190 190 195 195 197 200 202 208 209 220 230 235 240

slide 6:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum 37 38 39 240 265 319 ∑x 7.108 Dari tabel ini saja tidak segera jelas di mana pertengahan distribusi terletak apa bentuk distribusi atau berapa banyak dari nilai-nilai yang outlier terpencil Tabel distribusi frekuensi menampilkan nilai-nilai variabel yang dikelompokkan ke dalam kelas interval kelas frekuensi baku fabs dan frekuensi relatif frel interval tersebut dan frekuensi kumulatif fkum. Distribusi frekuensi ditunjukkan pada Tabel 5-2 yang dibuat berdasarkan data mentah dalam Tabel 5-1. Tabel 5.2 Distribusin Frekuensi Pasien Perempuan dengan Diabet Menurut Kelompok Berat Badan di Kota Solok Tahun 2016 Kisaran Berat Badan Frekuensi Mentah fabs Frekuensi Relatif frel Frekuensi Kumulatif fkum 100 – 119 120 – 139 140 – 159 160 – 179 180 – 199 200 – 219 220 – 239 240 – 259 260 – 279 280 – 299 300 – 319 2 4 5 6 11 4 3 2 1 0 1 51 103 128 153 282 103 77 51 26 00 26 51 154 282 435 717 820 897 948 974 974 100 Total 39 100 Tabel 2-2 menunjukkan jauh lebih mudah untuk memperoleh informasi dari data yangm enggunakan format ini. Nilai-nilai khas/tipikal variabel berat badan dispersi dan outlier semuanya segera jelas. Misalnya sebagian besar wanita memiliki berat badan antara 180 dan 199 pon bahkan ada sejumlah wanita berat badannya yang lebih atau kurang dari ini. Selanjutnya setidaknya jelas ada satu outlier-wanita yang memiliki berat antara 300 dan 319 pon Tabel frekuensi berguna bila menggambarkan data ordinal interval atau rasio. Namun hanya tabel frekuensi yang terbatas dapat dibuat untuk variabel-variabel yang

slide 7:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum berskala nominal. Jika variabel yang diminati adalah nominal seperti status perkawinan tabel menyajikan frekuensi baku fabs dan frekuensi relatif frel dari setiap kategori yang di respon dapat dibuat. Tidak akan ada interval kelas atau frekuensi kumulatif fkum. Selain itu respon tidak akan diatur dalam rangkaian data. Tabel 5-3 adalah contoh tabel frekuensi yang dibuat untuk menggambarkan status perkawinan dari 39 peserta penelitian. Tabel 5.3 Distribusi Frekuensi Perempuan dengan Diabet Menurut Status Perkawinan di Kota Solok Tahun 2016 Status Perkawinan Frekuensi Absolut Frekuensi Relatif Menikah Bujangan Janda atau Bercerai 21 7 11 538 179 282 Total 39 100 Empat langkah untuk membuat tabel distribusi frekuensi adalah: 1. Harus ditentukan kelas interval mana yang akan digunakan. 2. Data diurutkan ke dalam kelas interval untuk mendapatkan frekuensi baku setiap kelas interval. 3. Frekuensi relatif dari masing-masing kelas interval dihitung. 4. frekuensi relatif kumulatif dari nilai-nilai sepanjang kelas interval dihitung. Kelas Interval Interval-interval kelas mengelompokan data kontinu kedalam kategori-kategori. Kategori ini sebaiknya sama panjang dan saling eksklusif dan lengkap yang berarti bahwa setiap data dan terdapat interval kelas yang cukup untuk menhitung semua data. Pilihan lebar dan jumlah interval sangat tergantung pada variabel yang diminati. Secara umum interval kelas harus bermakna untuk variabel Lebar interval 5 sampai 10 unit sering bekerja dengan baik. Dalam hal ini tidak biasa menggunakan kurang dari 5 atau lebih dari15 interval kelas walaupun jumlah yang tepat yang digunakan tergantung pada variabel dimana interval kelas mewakili. Interval kelas yang digunakan dalam contoh di atas Lihat Tabel 5.2 memiliki lebar 20 pon masing- masing menyebabkan jumlah interval kelas 11. Interval-interval ini tidak tumpang

slide 8:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum tindih sama sekali: interval kelas pertama adalah 100-119 pon yang kedua adalah 120-139 pon dan seterusnya. Nilai harus sesuai dengan hanya satu interval kelas yaitu interval kelas seharusnya tidak tumpang tindih. Cara mementukan lebar interval dan jumlah kelas interval juga akan dibahas di bagian 6 diktat ini Frekuensi Mentah Frekuensi Absolut Kolom-kolom yang tersisa dalam tabel frekuensi memberikan informasi ringkas. Kolom kedua dalam tabel frekuensi kolom frekuensi mentah fabs. Ini adalah jumlah aktual dari kasus yang jatuh ke dalam interval tertentu. Misalnya 11 dari peserta penelitian memiliki berat badan antara 180 dan 199 pon sehingga angka 11 ditempatkan di kolom frekuensi baku sebelah kolom interval kelas 180-199. Jumkah/total di bagian bawah dari kolom frekuensi baku adalah jumlah total sampel yaitu 39. Frekuensi Relatif Kolom ketiga adalah kolom frekuensi relatif. Dalam kolom ini persentase kasus yang termasuk dalam setiap interval kelas yang dihitung. Misalnya frekuensi relatif interval kelas 180-199 adalah 11 dari 39 atau 282 dari jumlah sampel. TJumlah/otal di bagian bawah kolom frekuensi relatif adalah 100 yang mewakili semua 100 dari kasus dalam tabel Frekuensi Relatif Kumulatif Kolom keempat adalah frekuensi relatif kumulatif. Dalam kolom ini persentase dari sampel dengan nilai-nilai dari nilai terendah dinaikan dan meliputi nilai batas atas interval kelas dihitung. Sebagai contoh kumulatif frekuensi relatif dari interval kelas 200-219 adalah 82 karena 82 dari sampel beratnya 219 pon atau kurang. Kolom frekuensi relatif kumulatif berguna ketika menghitung persentil dan dibahas pada bagian 6 selanjutnya. Tabel Kontingensi Data juga dapat disajikan dengan tabel dua variabel tabel dua arah disebut juga dengan tabulasi silang cross-tabulation untuk menampilkan frekuensi menurut variabel kedua. Tabulasi silang sering juga disebut sebagai tabel kontingensi Contingency Table.

slide 9:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum Dalam penelitian kesehatan terutama dalam bidang epidemiologi data sering ditampilkan dalam tabel dua kali dua ini karena kedua variabel memiliki dua kategori dua kategori pada baris dan dua kategori pada kolom. Tabel dua kali dua ini dalam epidemiologi digunakan untuk melihat hubungan antara pajanan/keterpaparan dengan penyakit. Bentuk tabel yang umum digunakan adalah seperti berikut: Keterpparan Variabel 1 Kasus Penyakit Variabel 2 Jumlah Ya Tidak Ya A b a+b Tidak C d c+d Jumlah a+c b+d Grand Total Sel a merupakan jumalh yang terpapar dan sakit sedangkan sel c jumlah yang tidak terpapar dan sakit. Persentase yang sakit menurut keterpaparan dapat dengan cara a/a+b 100 untuk subjek yang tidak terpapar dan sakit adalah c/c+d 100. Pada penelitian kohor atau potong lintang persentase menurut keterpaparan dapat digunakan. Sedangkan pada penelitian kasus-kontrol hanya dapat digunakan persentase menurut penyakit kasus dan control. Tabel 5.4 sebagai contoh tabel silang tabel 2x2 antara unit perawatan dengan kejadian infeksi nosokomial sebagai berikut: Tabel 5.4 Distribusi Frekuensi Responden dengan Infeksi Nosokomial Menurut Unit Perawatan di RS X Tahun 2016 Unit Perawatan Kasus Infeksi Nosokomial Jumlah Ada Tidak Penyakit Bedah 8 123 57 877 65 100 Penyakit Dalam 9 110 73 890 82 100 Jumlah 17 116 130 884 147 100

slide 10:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum Pada contoh tabel di atas kita dapat membandingkan presentase adanya infeksi nosokomial pada pasien yang dirawat di unit perawatan penyakit bedah dan penyakit dalam. Pada tabel terlihat persentase pasien dengan infeksi nosokomial yang di rawat di unit penyakit bedah adalah 123 sedangkan pada pasien yang dirawat di unit perawatan penyakit dalam 11.0. Tabel Ringkasan Dalam melaporkan hasil penelitian tidak perlu tiap variabel dibuatkan tabelnya. Beberapa variabel yang berkaitan dapat disajikan dalam satu tabel yang sering disebut dengam tabel ringkasan summary table. Tabel 5.5 di bawah ini merupakan contoh tabel ringkasan. Tebel 5.5 Karakteristik Pasien DBD yang Dirawat di Unit Penyakit Dalam Rumah Sakit Sehat Tahun 2016 Karakteristik Frekuensi Persen Umur tahun 15 – 19 20 – 24 25 – 29 30 – 34 3 5 – 39 40 – 49 50 – 54 Total ……… ……… ……… ……… ……… ……… ………. ……… ………. ………. ………. ………. ………. ………. ………. 100 Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan ……… ……… ……… ……… ……… 100 Tingkat Pendidikan SD SMP SMU ……… …….. ……… ……… …….. …….. …….. 3. Penyajian Grafik dari Bentuk dan Kemencengan

slide 11:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum Deskripsi penting dari variabel meliputi bentuk dan simetris dari distribusi nilai-nilainya. Distribusi dapat memiliki berbagai pola simetris yaitu unimodal bimodal multimodal dan pola asimetris yaitu menceng kanan menceng kiri benbentuk-u Gambar 5-1. Distribusi simetris memiliki garis tengah yang terdefinisi dengan baik atau median yang memiliki jumlah titik data yang sama ke kiri dan ke kanan dari garis tengah ini. Distribusi normal adalah simetris yang penting distribusi berbentuk lonceng. Tidak semua distribusi simetris memenuhi syarat sebagi distribusi normal. Sebagai contoh distribusi segitiga dan persegi panjang yang ditunjukkan pada Gambar 5-1 keduanya simetris tetapi mereka tidak memiliki karakteristik kurva normal distribusi berbentuk lonceng. Kebanyakan statistik yang digunakan dalam keperawatan dan kesehatan jenis distribusi Yaitu normal atau lainnya menentukan statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis data. Gambar 5.1 : Bentuk Distribusi Pada umumnya ide skewness mengacu pada sejauh mana data tidak simetris dengan garis tengah. data menceng ke kanan kadang-kadang disebut data menceng positif memiliki ekor yang diucapkan membuntuti ke kanan. Ini terjadi ketika relatif sedikit kasus memiliki nilai yang sangat tinggi. Distribusi pendapatan sering menceng

slide 12:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum frekuensi ke kanan. Data menceng ke kiri juga disebut data menceng negatif memiliki ekor yang diucapkan membuntuti ke kiri. Hal ini terjadi ketika relatif beberapa kasus memiliki nilai yang sangat rendah. Dua ukuran kemencengan akan dibahas juga dalam bagian 6 diktat ini. Histogram Histogram adalah tampilan grafik yang digunakan untuk menunjukkan bentuk distribusi variabel yang berskala pengukuran interval dan rasio. Dalam beberapa kasus histogram juga dapat digunakan untuk data ordinal yang kontinyu dan memiliki lebar rentang nilai yang lebar. Histogram dasarnya penggambaran distribusi frekuensisecara visual. Histogram terdiri dari sumbu x di mana interval kelas terdaftar dan sumbu y di mana frekuensi mentah atau frekuensi relatif digrafikan. Gambar 5-2 menunjukkan histogram data berat badan dari 39 wanita diabetes. Berat Badan Perempuan Diabet Dalam Pon Interval Kelas 20 Berat Badan Gambar 5.2: Histogram Variabel “Berat Badan” Perempuan Diabet Membuat histogram mudah dilakukan karena ada tabel distribusi frekuensi seperti seperti Tabel 5.2. Pertama nilai-nilai interval kelas dari terkecil hingga terbesar adalah ditempatkan pada sumbu x. Interval kelas harus saling eksklusif lengkap dan lebar sama. Kedua frekuensi mentah atau relatif ditempatkan pada sumbu y.

slide 13:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum Panjang sumbu y sebaikya kira-kira tiga perempat dari sumbu x sehingga histogram terlihat proporsional. Ketiga penting bahwa batang histogram brsentuhan. Akhirnya pilihan jumlah interval kelas yang benar adalah seilmiah mungkin seperti yang ditunjukkan pada kedua histogram pada Gambar 5.3: yang pertama mengugnakan lima interval kelas dan yang kedua menggunakan 20 interval kelas. Jika batang bar terlalu sedkit informasi menjadi hilang dan jika batang terlalu banyak histogram terlihat berantakan terlalu sedikit atau terlalu banyak batang menyebabkan tidak mungkin untuk mendapatkan gambar distribusi data yang bagus. Berat Badan Perempuan Diabet Dalam Pon Interval Kelas 50 Berat Badan Perempuan Diabet Dalam Pon Interval Kelas 50 Berat Badan Berat Badan Gambar 5.3 : Dua Versi Histogram Berat Badan yang Berbeda Poligon Frekuensi Poligon frekuensi frequency polygon memberikan perkiraan kasar bentuk distribusi. Poligon frekuensi ini dibangun dengan menggunakan histogram. Pertama titik ditempatkan di tengah-tengah setiap batang interval kelas di histogram. Kedua titik-titik dihubungkan supaya menggunakan garis lurus. Ketiga histogram dihapus meninggalkan perkiraan kasar dari bentuk distribusi data. Ketika membandingkan distribsusi-distribusi frekuensi yang berbeda kadang-kadang lebih mudah frekuensi frekuensi

slide 14:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum menggunakan poligon frekuensi daripada histogram. Gambar 5-4 menyajikan poligon frekuensi berdasarkan histogram pada Gambar 5-2. Grafik Batang Grafik batang Bar charts digunakan untuk menyajkan variabel skala nominal dan kadang-kadang untuk menampilkan variabel skala ordinal yang hanya memiliki beberapa kategori. Grafik batang mirip dengan histogram tetapi batangnya tidak bersentuhan dan tidak ada urutan rangkaian yang diimplikasikan dalam cara meletakan batang. Gambar 5-5 menunjukkan grafik batang variabel "status perkawinan." Dari bar chart ini mudah untuk melihat bahwa mayoritas peserta studi ta menikah dan sekitar setengahnya bercerai atau berpisah. Gambar 5.4 :Poligon Frekuensi Berat Badan Persen

slide 15:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum Gambar 5.5 : Grafik Batang Status Perkawinan Perempuan Grafik Lingkaran Grafik Lingkaran sering disebut Pie diagram atau Pie-chart data kualitatif atau data diskrit kuantitatift adalah lingkaran dibagi menjadi sektor-sektor sehingga daerah dari sektor yang sebanding proporsional dengan frekuensi. Pie-chart digunakan utuk menampilkan informasi dari satu variabel besar/jumlah relative. Contoh Pie-chart pada gambar 5.6 adalah dari tabel 5.3 tentang distribusi frekuensi status perkawinan perempuan dengan diabet.

slide 16:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum Gambar 5.6 Status Perkawinan Perempuan dengan Diabet Grafik Tebar Grafik tebar disebut juga scatter diagram atau scatter plot digunakan untuk menggambarkan hubungan dua variabel kontinu Bivariate Descriptive Statistic satu variabel pada sumbu x dan variabel lain pada sumbu y. Grafik ini hanya dapat dibuat jika kita memiliki pasangan nilai untuk setiap subjek. Tiap pasangan nilai ditandai pada grafik menurut perpotongan nilai pada sumbu x dan sumbu y. Interpretasi grafik tebar berdasarkan pola sebaran titik-titik pada grafik. Pola sebaran ini menggambar hubungan antara variabel x dan variabel y yang akan dibahas pada bagian analisis data kuantitatif. Gambar 5.7 adalah sebagai contoh grafik tebar.

slide 17:

Diktat Pengantar Biostatistika untuk Mahasiswa Program Studi DIII Keperawatan Disususn Oleh Syahrum Gambar 5.7 : Hubungan Variabel x dan Variabel y

authorStream Live Help