1 / 33

Mugi Wahidin, SKM, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat Univ Esa Unggul

Uji Korelasi Bag 6b dan 6c ( Uji Korelasi Spearman Rank dan Uji Korelasi Kendal Tau). Mugi Wahidin, SKM, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat Univ Esa Unggul. Pokok Bahasan. Pengertian dan Penggunaan Uji Korelasi Pengertian dan Penggunaan Uji Spearman Rank dan Uji Kendall Tau

william-garza
Download Presentation

Mugi Wahidin, SKM, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat Univ Esa Unggul

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. UjiKorelasi Bag 6b dan 6c (UjiKorelasi Spearman Rank dan UjiKorelasi Kendal Tau) Mugi Wahidin, SKM, M.Epid ProdiKesehatanMasyarakat UnivEsaUnggul

  2. PokokBahasan • PengertiandanPenggunaanUjiKorelasi • PengertiandanPenggunaanUji Spearman Rank danUji Kendall Tau • ContohKasus • Aplikasi SPSS

  3. 1 sampel Data berpasangan Komparasi 2 sampel Macam Stat NPar Komparasi > 2 sampel Data Tidakberpasangan Asosiasi

  4. Asosiasi UjiKoefisienKontingensi Nominal UjiKorelasi Spearman Ordinal UjiKorelasi Kendall Tau

  5. PengertiandanPenggunaanUjiKorelasi • Analisiskorelasimerupakansalahsatuteknikstatistik yang digunakanuntukmenganalisishubunganantaraduavariabelataulebih yang bersifatkuantitatif. • Data berskala ordinal

  6. Dasar Pemikiran Analisis Korelasi • Bahwaadanyaperubahansebuahvariabeldisebabkanatauakandiikutidenganperubahanvariabel lain. • Berapabesarkoefesienperubahantersebut ? • Dinyatakandalamkoefesienkorelasi • >> koefesienkorelasi >> keterkaitanperubahansuatuvariabeldenganvariabel yang lain.

  7. Contoh Bentuk Korelasi KorelasiPositif: • Hubunganantarawaktubencanaalamdenganpenyakit KLB • Hubunganantarajumlahpasien RS denganjumlahtenagakerjakesehatan yang dibutuhkan • Hubunganantarajumlahviral load dengan stadium HIV/AIDS KorelasiNegatif: • Hubunganantaramasalahkeluargadengankondisipsikologis • Hubunganantarakadar CD4 denganwaktuketahananhiduppenderita HIV/AIDS

  8. Kapan suatu variabel dikatakan saling berkorelasi ? Variabeldikatakansalingberkorelasijikaperubahansuatuvariabeldiikutidenganperubahanvariabel yang lain.

  9. Beberapa sifat penting dari konsep korelasi: • Nilaikorelasiberkisar – 1 s.d. 1 • Korelasibersifatsimetrik • Meskipunkorelasimengukurderajathubungan, tetapibukanalatujikausal.

  10. Korelasiberdasarkanarahhubungannyadapatdibedakan, menjadi : • KorelasiPositif Jikaarahhubungannyasearah 2. KorelasiNegatif Jikaarahhubunganyaberlawananarah 3. KorelasiNihil Jikaperubahankadangsearahtetapikadangberlawananarah.

  11. UjiKorelasi Spearman Rank

  12. PengertiandanPenggunaanUjiKorelasi Spearman Rank • Digunakanuntukmenentukanbesarnyakoefesienkorelasijika data yang digunakanberskala Ordinal • Rumus yang digunakan: P = koefisien korelasi Spearman (baca rho) d = selisih ranking X danY n = jumlah sampel

  13. Langkah-langkah Uji Rank Spearman • Berikanperingkatpadanilai-nilaivariabel xdari1sampain. Jikaterdapatangka-angkasama, peringkat yang diberikanadalahperingkat rata-rata dariangka-angka yang sama. • Berikanperingkatpadanilai-nilaivariabel ydari1 sampain. Jikaterdapatangka-angkasama, peringkat yang diberikanadalahperingkat rata-rata dariangka-angka yang sama. • Hitungdiuntuktiap-tiapsampel (di=peringkat xi - peringkatyi)

  14. Langkah-langkah Uji Rank Spearman • Kuadratkan masing-masing di dan jumlahkan semua di2 • Hitung Koefisien Korelasi Rank Spearman (ρ) baca rho: 6∑di2 ρ 1 - = n3 - n • Bila terdapat angka-angka sama. Nilai-nilai pengamatan dengan angka sama diberi ranking rata-rata.

  15. Aturanmengambilkeputusan

  16. ContohKasus • Sebuahpenelitiandilakukanuntukmengetahuikorelasiantara Kadar SGOT (Unit /100ml) denganKolesterol HDL (mg/100ml) pada 7 sampel yang diambilsecara random. Hasilpengumpulan data dapatdilihatpadaTabel. • Bagaimanakesimpulan yang dapatdiambildari data tersebutpada α=0.05

  17. Prosedur Uji • Tetapkanhipotesis H0 : Tidakadakorelasiantarakadar SGOT dengan HDL Ha : Adakorelasiantarakadar SGOT dengan HDL • Tentukannilaiρ tabelpada n=7 dengan α=0,05 (padatabel rho) yaitu 0,786 • Hitungnilaiρ hitung

  18. Ket : tidakperlumembuatperingkatdengantandadesimalkarenatidakadanilai yang ties (sama)

  19. 6∑di2 6 x 2 12 1 - 1 - 1 - P = = = n3 - n 73 - 7 336 336 - 12 = 336 = 0,964 • Kesimpulan • Karenanilaiρhitung (0,964) ≥ ρtabel (0,786) Ho ditolak(Adakorelasi yang sangatkuatdanpositifantara Kadar SGOT dengan Kadar HDL)

  20. Aplikasi SPSS • Klikmenu Analyze –Correlate-Bivariate • Masukkan semua variabel yang akan dikorelasikan • Pilih Correlation CoefficientsdenganmencentangSpearman • Klik Ok

  21. Lihatnilaikoefisienkorelasipada output ditabelcorrelation • Jikanilaikoefisienkorelasimendekati 1 danada 2 tandaasterixmakaartinyahubungan yang terjadiantara 2 variabelitubersifatpositifdanhubungannyasangatkuat • Lihatnilai P (p value) padabaris Sig (2 tailed) • Jika < 0,05  H0 ditolak (adahubungan…) dansebaliknya

  22. Output SPSS P = 0,964 (sama dengan p hitung) P value = 0,000 < α (0,05) Ksimpulan : Ho ditolak, berarti ada korelasi (hubungan) yang sangat kuat dan positif antara kadar SGOT dengan kadar HDL

  23. Cek tabel p dalam tabel z Z = p Vn-1 Z = 0,964. V 7-1 Z = 0.964.2.449 = 2,361 Bandingkan dengannilai z dengan α 0,05 (1,96) 2.361 > 1,96  Ho tolak

  24. UjiKorelasi Kendall Tau (τ)

  25. PengertiandanPenggunaanUji Kendal Tau (τ) • Digunakan untuk mencari hubungan dan mengujihipotesis dua variabel atau lebih bila datanya berbentuk ordinal/ranking • Kelebihannyadapatdigunakanpadasampel > 10 • Konsep dasar: pembuatan rankingdari pengamatan terhadap objek dengan pengamatan yang berbeda Untuk mengetahui kesesuaian terhadap urutan objek yang diamati

  26. Bila diberikan urutan (ranking) pasangan data (xi,yi) sehingga kedua variabeltersebut dapat berpasangan sebagaimana tabel berikut :

  27. Rumus : T = 2S n(n-1) • Ket : • τ = Koefkorelasi Kendall tau (besarnyaantara -1 s/d 1) • S = selisih jumlah rank X dan Y • n = Banyaknyasampel

  28. Menggunakan data yg sama SGOT danHDL, rangking dirurutkan berdasarkan ranking x S = 20-1 = 19

  29. Hitung t T = 2S n(n-1) T = 2.19 7(7-1) = 38/42 = 0,905

  30. Aplikasi SPSS • Klikmenu Analyze –Correlate-Bivariate • Masukkan semua variabel yang akan dikorelasikan • Pilih Correlation Coefficientsdenganmencentang Kendall’s tau-b • Klik Ok

  31. Output SPSS P = 0,905 (sama dengan p hitung) P value = 0,004 < α (0,05) Ksimpulan : Ho ditolak, berarti ada korelasi (hubungan) yang sangat kuat dan positif antara kadar SGOT dengan kadar HDL

  32. Ujisignifikansikoefisienkorelasimenggunakanrumus z karenadistribusinyamendekatidistribusi normal Z = 3T V n(n-1) V 2 (2n+5) Z = 3.0.905 V 7(7-1) V 2(2.7+5) = 43.099 / 6 = 7,183 Bandingkan dengan nilai Z 95% CI (1,96), 7,183> 1,96 , Ho ditolak

More Related