B. Statistik

a.      Pembagian Statistik

      Dalam suatu penelitian, sebelum kita  melakukan pengumpulan data, kita harus membuat proposal penelitian. Pada proposal penelitian, terdapat bab rencana analisis yang menggambarkan apa yang Anda rencanakan pada data yang akan Anda miliki. Rencana analisis biasanya dibagi menjadi dua bagian yaitu rencana analisis secara deskriptif dan analitik/inferensi.(3, 4)

      Statistik deskriptif akan membawa kita pada pemahaman tentang karakteristik data yang kita miliki. Statistik deskriptif ini harus selalu mendahului statistik inferensi/analitik. Karena pentingnya statistik deskriptif ini, para ahli selalu mengatakan : ketahui datamu dan jenis apa datamu yang kamu punya (know your data, what kind of data you have !).  Statistik deskriptif berusaha menjelaskan atau menggambarkan berbagai karakteristik data seperti berapa ukuran tengah (mean, median, modus) dan ukuran variasi/penyebaran (ranga, jarak inter kuartil, standar deviasi) dan sebagainya. Sedangkan statistik analitik akan membawa kita mengambil keputusan terhadap hipotesis kita. Pertanyaan yang sering muncul dalam analisis data adalah : uji hipotesis apa yang akan kita pakai untuk menguji set data yang kita miliki ? jawabannya tentu saja : Kita menggunakan uji hipotesis yang sesuai. Uji hipotesis yang sesuai akan membawa kita pada pengambilan kesimpulan yang sahih. Jadi, Statistik deskriptif akan dilakukan terlebih dahulu, lalu berdasar hasil tersebut, baru dilakukan analisis secara inferensi.(2-5)

 Gambar 1. Jenis penelitian secara garis besar 

b.      Populasi dan Sampel

            Di dalam statistik kita selalu membicarakan populasi dan sampel. Populasi adalah keseluruhan unit di dalam pengamatan yang akan kita lakukan sedangkan sampel adalah sebagian dari populasi yang nilai/karakteristiknya kita ukur dan yang nantinya kita pakai untuk menduga karakteristik dari populasi (1).  Dalam pemilihan sampel penelitian, ada beberapa tahap yang harus dilakukan, yaitu; (7) 

Pertama; menentukan target populasi (target population), populasi dimana hasil penelitian akan digeneralisasikan

Kedua; menentukan populasi sumber (source population) yang terdefinisi dan terhitung jika memungkinkan dari sampel yang memenuhi syarat penelitian.

Gambar 2. Proses seleksi sampel dari populasi target (7)

Ketiga; menentukan populasi yang memenuhi kriteria peneliti (eligible population), populasi dimana sampel memenuhi syarat inklusi dalam penelitian akan diambil dan harus didefinisikan secara tepat.

Keempat; menentukan sampel yang masuk ke dalam studi penelitian (study entrants), subjek yang masuk dalam penelitian, harus didefiniskan dan dihitung dalam penelitian. Semua non partisipasi dalam penelitian harus dijelaskan alasan dari non-partisipasi.  

Kelima; menentukan sampel yang masuk dalam studi penelitian dan mengikuti peneltian sampai akhir (study participants), sampel yang berkontribusi dalam penelitian, dan hasil penelitan diaplikasikan dalam subjek penelitian itu sendiri, terutama untuk peneliitan dengan desain experimen dan kohort.

Contoh: Penelitan dengan judul ‘Managing back pain in pregnancy using a support garment, a radomised trial’ by SM Kalus, LH Kornman, JA Quinlivan, 2007, An International Journal of Obstetrics and Gynaecology

c.      Jenis Data dan Skala

            Data adalah bentuk jamak (plural) dari “datum”. Definisi data adalah himpunan angka-angka yang merupakan nilai dari unit sampel kita sebagai hasil dari mengamati/mengukur. Data pada umumnya dibedakan menjadi dua, antara lain: (3-5, 9)


Variabel kategorikal
Berkaitan dengan gambaran karakteristik satu set data dengan skala pengukuran kategorikal, Anda mengenal istilah jumlah atau frekuensi tiap kategori (n) dan persentase tiap kategori (%), yang umumnya disajikan dalam bentuk tabel atau grafik. Skala pengukuran pada variabel kategorikal ada dua yaitu skala nominal dan skala ordinal.

Variabel numerik

Berkaitan dengan gambaran karakteristik satu set data dengan skala pengukuran numerik, kita mengenal dua parameter yang lazim digunakan yaitu parameter ukuran pemusatan dan parameter ukuran penyebaran. Anda mengenal beberapa parameter untuk ukuran pemusatan, yaitu mean, median, dan modus. Untuk parameter ukuran penyebaran, kita mengenal standar deviasi, varians, koefisien varians, interkuartil, range, dan minimum maksimum. Data variabel dengan skala pengukuran numerik umumnya disajikan dalam bentuk tabel dan grafik.  Skala pengukuran pada variabel kategorikal ada dua yaitu skala interval dan ratio.

Tabel 1.     Skala pengukuran variabel (1)

Sifat Skala	Nominal	Ordinal	Interval	Ratio
1. Persamaan pengamatan (pengelompokkan),  klasifikasi pengamatan dapat dilakukan	Ya	Ya	Ya	Ya
2. Urutan tertentu, urutan pengamatan dapat dilakukan	Tidak	Ya	Ya	Ya
3. Jarak antara kelompok dapat ditentukan	Tidak	Tidak	Ya	Ya
4. Perbandingan antara kelompok	Tidak	Tidak	Tidak	Ya

Refrensi

Sabri L, Sutanto PH. Modul Biostatistik dan Statistik Kesehatan Depok: Program Pascasarjana Program Studi IKM, Universitas Indonesia; 1999.

Dahlan S. Statistika untuk Kedokteran dan Kesehatan. Jakarta: PT Arkas; 2004.

Kirkwood BR, Sterne JA. Essential Medical Statistics India: Replika Press; 2007.

Hastono SP. Analisis Data. Depok: Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia; 2001.

SPSS Incorporate. SPSS 15.0 Brief Guide. The United States: SPSS Inc; 2006

Santoso S. SPSS Versi 10, Mengolah Data Statistik secara Profesional. Jakarta: PT. Gramedia; 2002.

Elwood M. Critical appraisal of epidemiology studies and clinical trials. Third edition ed. New York: Oxford University Press; 2007.