09/10/2014
HUBUNGAN ANTAR PEUBAH DALAM ANALISIS INGIN DIKETAHUI ATAU DIEVALUASI HUBUNGAN ATAU KETERKAITAN ANTAR PEUBAH
Hubungan Antar Peubah
Besarnya gaji
Lama bekerja
1
09/10/2014
Hubungan Antar Peubah (lanjutan)
Pendapatan yang diterima
Kepuasan Kerja
Hubungan Antar Peubah (lanjutan)
Hubungan antara keputusan pembelian suatu produk tertentu dikaitkan dengan jenis kelamin
2
09/10/2014
Hubungan Antar Peubah (lanjutan) Hubungan antara keputusan pembelian suatu produk tertentu dikaitkan dengan tingkat pendapatan konsumen
Hubungan Antar Peubah (lanjutan) Hubungan antara status kredit nasabah (lancar atau macet) dengan status rumah (sendiri atau kontrak) dan lokasi tinggal (desa atau kota)
3
09/10/2014
Alat Analisis yang Digunakan Numerik
KORELASI
Kategorik
ASOSIASI Numerik
Kategorik
Korelasi Pearson, Spearman
Tabel Ringkasan
Relationship Numerik
Spearman (ordinal),
Kategorik
No.
Tabel Ringkasan
Pokok Bahasan
3. Tabel Kontingensi 2x2
5. Tabel Kontingensi 2x2 6. Tabel Kontingensi 2x2
Daftar Perkiraan Waktu Kepustakaa (menit) n 1x 1: Bab 2.1 Peluang Bersama, Peluang (2 x 50’) Marjinal, dan Peluang Bersyarat Kepekaan dan Kekhususan dalam Uji Diagnostik Kebebasan 1x 1: Bab 2.1.5 Percontohan Binomial dan (2 x 50’) Bab 2.2 Multinomial Beda Proporsi Risiko Relatif Rasio Odd 1x 1: Bab 2.3, (2 x 50’) 2.4 Uji Kebebasan Khi-kuadrat Sub Pokok Bahasan
• •
4. Tabel Kontingensi 2x2
Chi Square
• • • • • •
• Uji Kebebasan untuk Data Ordinal • Uji Eksak untuk Ukuran Contoh Kecil
1x (2 x 50’)
1: Bab 2.5, 2.6
4
09/10/2014
Tabulasi Silang Eksplorasi asosiasi antar peubah biasa diawali dengan tabulasi silang antar kedua peubah Peubah Y Peubah X
Total Kategori 1
Kategori 2
...
Kategori q
Kategori 1
O11
O12
...
O1q
B1
Kategori 2
O21
O22
...
O2q
B2
...
...
...
...
...
...
Kategori p
Op1
Op2
...
Opq
Bp
Total
K1
K2
...
Kq
N
Tabel Kontingensi 2x2 Bagian (1)
5
09/10/2014
Tabulasi Silang 2x2 Peubah Y Peubah X
Total Kategori 1
Kategori 2
Kategori 1
O11
O12
B1
Kategori 2
O21
O22
B2
Total
K1
K2
N
Struktur Peluang Tabel Kontingensi • Peluang Bersama
πij = P( X = i,Y = j)
dengan
• Peluang Marginal Æ total (baris/kolom) peluang bersama
π1+ =π11 +π12
π+1 =π11 +π21
• Peluang Bersyarat Æ peluang Y pada setiap level X
πY|X
6
09/10/2014
Teladan Tabel 2.2 General Social Survey by their gender and by their belief in an afterlife. Table 2.2 illustrates the cell count notation for these data.
Beri contoh manakah peluang bersama, marginal, dan bersyarat!!
7
09/10/2014
Sensitivity and Specificity in Diagnostic Tests • Diagnostic testing is used to detect many medical conditions. conditions • For example, the mammogram can detect breast cancer in women, and the prostate-specific antigen (PSA) test can detect prostate cancer in men. • The result of a diagnostic test is said to be positive if it states that the disease is present and negative if it states that the disease is absent.
The accuracy of diagnostic tests • Given that a subject has the disease, the probability b bilit th the di diagnostic ti ttestt iis positive iti is i called the sensitivity • Given that the subject does not have the disease the probability the test is negative is disease, called the specificity.
8
09/10/2014
• misalkan X adalah kondisi sebenarnya, dengan kategori 1 = sakit, 2 = tidak sakit, and let Y = hasil uji diagnostik, dengan kategori 1 = positif, 2 = negatif. • Sensitivity = P(Y = 1|X = 1), specificity = P(Y = 2|X = 2)
• Semakin tinggi nilai sensitivity danspecificity, semakin baik uji diagnostik tersebut tersebut.
the most common form of cancer in women Mammogram 1% terkena kanker payudara
Typical values reported for mammograms are sensitivity = 0.86 and specificity = 0.88.
• If these are true, true then given that a mammogram has a positive result, the probability that the woman truly has breast cancer is only 0.07.
9
09/10/2014
Independence • Two variables are said to be statistically independent if the population conditional distributions of Y are identical at each level of X. • When two variables are independent, the probability of any particular column outcome j is the same in each row. • Belief in an afterlife is independent of gender, for instance, if the actual probability of believing in an afterlife equals 0.80 both for females and for males.
10
09/10/2014
Binomial and Multinomial Sampling Random sampling or randomized experiments
Peubah Y
Peubah X Katego Katego ri 1 ri 2 Katego O11 O12 ri 1 Katego ri 2 Total
Total
B1
O21
O22
B2
K1
K2
N
Sebaran Binomial atau multinomial
• Tiap baris Æ kelompok/grup berbeda, sampel pada baris fix Æ sample tersebar pada 2 perlakuan berbeda Æ sebaran binomial • Ukuran sampel total fix Æ dibagi ke 4 kategori Æ sebaran multinomial
11
09/10/2014
Latihan
12
09/10/2014
Tugas 1 (Kelompok) • Kelompok 1&5 Æobservational study • Kelompok 2 & 6 Æ – Percontohan Binomial dan Multinomial – Beda Proporsi – Risiko Relatif
• Kelompok 3 & 7 – Rasio Odd – Ujij Kebebasan Khi-kuadrat
• Kelompok 4 & 8 – Uji Kebebasan untuk Data Ordinal – Uji Eksak untuk Ukuran Contoh Kecil
13
