PENYAJIAN DATA Etih Sudarnika Laboratorium Epidemiologi Fakultas Kedokteran Hewan IPB
????
Proses Pengumpulan Data
Pencatatan Data Numerik Variable
ID
Record
Nama
Spesies
Hasil Uji HI
Vaksinasi
1
Ahmad
Ayam broiler
1
0
2
Abdullah
Itik
0
1
3
Hasan
Ayam kampung
0
1
Pembersihan Data • Penting dilakukan sebelum data dianalisis • Diperiksa apakah ada data yang tidak sesuai, salah ketik, atau salah kategorisasi • Dilakukan dengan mengeksplorasi data: diagram dahan daun, box plot, tabel distribusi frekuensi, crosstab
Data kuantitatif (numerik)
Dihasilkan dengan cara mengukur atau mencacah.
Data yang diperoleh dengan mengukur
Misalnya berat badan, umur
Data bersifat kontinu
Tidak ada “gap” antar nilai data
Data yang diperoleh dengan mencacah
Misalnya Jumlah unggas
Data bersifat diskret, data integer (bilangan bulat positif)
Data Kualitatif (Data kategori) Nilainya berupa kategori Dua tipe : • Nominal • Urutan tidak diperhatikan • Misalnya: Ras, sex • Ordinal • Urutan diperhatikan • Misalnya: Tingkat biosekuriti
Data kuantitatif dan kualitatif dirangkum, dianalisa dan disajikan secara grafis dalam berbagai tampilan Diringkas
Data: Kuantitatif Kualitatif
Dianalisis
Disajikan dalam bentuk grafik atau tabel
Statistik Ringkasan Data (Summary Statistics) Untuk Data Kuantitatif: • Rataan • Median • Simpangan Baku
Cara Menghitung: • Manual • Kalkulator • Komputer: Excel, SPSS, dll.
Statistika Inferensia Polulasi
Statistika Inferensia
Contoh
Statistika Inferensia Proses penarikan kesimpulan terhadap suatu populasi berdasarkan pengamatan terhadap contoh yang ditarik dari populasi tersebut
Akurasi ? Presisi ?
Statistika Inferensia • Pendugaan parameter • Pengujian hipotesis
Tiga hal penting yang harus diperhatikan pada peubah acak • Bagaimana pemusatannya? • Bagaimana keragamannya? • Bagaimana bentuk sebarannya? • Apakah simetrik? • Menjulur ke kiri • Menjulur ke kanan? • Atau pola lainnya?
Kurva berbentuk genta Simetri sempurna sekitar rataan Luasan yang sama dibawah kurva
Rataan contoh adalah peubah acak. Tiga pertanyaan menyangkut peubah acak: Bagaimana pemusatannya? Bagaimana keragamannya? Bagaimana bentuk sebarannya?
Galat baku dihitung dengan:
Membagi simpangan baku contoh dengan akar kuadrat dari jumlah pengamatan sampel (n).
SE s / n
Menggambarkan penduga rataan dengan suatu selang nilai
Menggambarkan peluang nilai rataan populasi terdapat pada selang nilai tersebut.
Ilustrasi 1: Dari suatu survey untuk menduga rataan produksi susu di peternakan sapi perah rakyat di Kabupaten X diperoleh hasil bahwa rataannya adalah 10 - 15 liter dengan tingkat kepercayaan 95%. Artinya adalah jika penelitian tersebut diulang 100 kali, maka peluang diperoleh rataan terletak pada selang tersebut adalah 95%
Informasi yang diperlukan untuk penghitungan: Rataan sampel (perkiraan dari rataan populasi) Standard error dari rataan sampel Nilai-t pada derajat bebas n-1
Bagaimana menghitung selang kepercayaan untuk rataan? x t / 2, SE atau
x t / 2, s /
n
Ringkasan data
Proporsi contoh (p) sebagai penduga proporsi populasi
Cara menghitung p:
Hitung jumlah dengan karakteristik yang dipilih (x) lalu bagi dengan jumlah total (n). Mis., # ayam positif AI x skor/jumlah total unggas yang diamati n
Proporsi sampel (p) adalah variabel acak Tiga pertanyaan terkait:
Bagaimana pemusatannya?
Diduga dengan proporsi contoh
Bagaimana keragamannya? Bagaimana bentuk sebarannya?
Simpangan baku untuk p:
p(1 p) n
Seperti apa penyebarannya?
Hampir terdistribusi secara normal jika jumlah sampel (n) besar. (npq>5)
Bagaimana menghitung selang kepercayaan?
p z / 2 SE atau p z / 2
p (1 p ) n
PEMBANDINGAN DUA POPULASI • Contoh berpasangan
• Contoh tidak berpasangan
H0: d= = 0
d t ( sd / n )
d
= rataan beda pasangan contoh
sd = simpangan baku beda pasangan contoh n = ukuran contoh
Keputusan: Jika thitung > ttabel tolak H0
Beda Dua Nilai Tengah 1, 2 tidak diketahui, 1 = 2 H0 : 1 = 2 t sp
x1 x2 1 1 n1 n2
2 2 ( n 1 ) s ( n 1 ) s 1 2 2 s 2p 1 n1 n2 2
Keputusan: Jika thitung > ttabel tolak H0
Beda dua proporsi H0 : p1 = p2 Z
( p1 p2 ) 1 1 p (1 p )( ) n1 n2
p
x1 x2 n1 n2
Keputusan: Jika zhitung > ztabel tolak H0
PERAGAAN DENGAN GRAFIK HISTOGRAM Frekuensi
pedetbabi umur tiga minggu Bobot badan anak 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2.55 - 3.05
3.55 - 4.05
3.05 - 3.55
4.55 - 5.05
4.05 - 4.55
5.55 - 6.05
5.05 - 5.55
Bobot badan (kg)
6.05 - 6.55
POLIGON Bobot badan anak babi umur tiga minggu pedet 16 14
frekuensi
12 10 8 6 4 2 0 2.3
2.8
3.3
3.8
4.3
4.8
5.3
Bobot badan (kg)
5.8
6.3
6.8
Bobot badan pedet umur tiga minggu Bobot badan anak babi umur tiga minggu pedet
10%
2% 2% 2%
2.8 kg
10%
3.3 kg 16%
3.8 kg 4.3 kg 4.8 kg 27%
5.3 kg 5.8 kg
31%
6.3 kg
BOX PLOT 8
7
6
5
4
3
2 A
B
Jenis ras
