ESTIMASI <ul><ul><li>Pendugaan </li></ul></ul><ul><ul><li>Prakiraan </li></ul></ul>
Estimasi <ul><li>Adalah suatu metoda , dimana kita dapat menduga nilai/ karakteristik populasi </li></ul><ul><li>dari hasi...
Estimasi titik <ul><li>Dalam estimasi titik nilai populasi (parameter) ditentukan hanya oleh satu nilai saja. </li></ul><u...
Estimasi titik <ul><li>Rata-rata populasi:  μ , sebetulnya dapat diduga dari bermacam-macam nilai yang ada didalam sampel ...
Estimasi titik <ul><li>Misal dari suatu survey cepat yang terdiri dari 210 ibu hamil di Bekasi didapat rata-rata kadar Hb ...
Estimasi selang (Interval Estimate) <ul><li>Konsep dari estimasi selang ini adalah bahwa semua sampel yang diambil dari po...
Interval estimate <ul><li>CI ini ditentukan oleh peneliti apakah,90%, 95%, 99% tergantung substansi penelitiannya…….di kes...
Convidence Interval <ul><li>Kurva </li></ul>95% (CI) 1/2 α 1/2 α Z Z Z
Rumus umum <ul><li>X- Z  1/2 α   SE ≤  Parameter ≤ X + Z  1/2 α  SE </li></ul><ul><li>atau </li></ul>
Contoh <ul><li>Dari suatu penelitian di Bekasi sebanyak 144 bumil didapat kadar Hb mereka x =9,5 gr%...Perkirakanlah di po...
Contoh: Suatu penelitian yang dilakukan terhadap 25 orang penderita penyakit jantung koroner (PJK) terhadap kadar kolester...
Penyelesaian μ = 210 ± 20,64 μ = { 189.36 ; 231.64} gr/dl………CI 95%
Data kategorik <ul><li>Untuk data kategorik pendekatannya selalu ke kurva normal. </li></ul><ul><li>Dalam analisis univari...
Estimasi proporsi <ul><li>Estimasi titik p   </li></ul><ul><li>Astimasi selang: </li></ul>
Contoh Kasus <ul><li>Telah diambil secara random 50 orang mahasiswa FKM UI, dan didapatkan 10 orang perokok, perkirakanlah...
<ul><li>Sekian </li></ul>
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Probabilitas sampling

3,770 views

Published on

1 Comment
2 Likes
Statistics
Notes
No Downloads
Views
Total views
3,770
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
144
Comments
1
Likes
2
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Probabilitas sampling

  1. 1. ESTIMASI <ul><ul><li>Pendugaan </li></ul></ul><ul><ul><li>Prakiraan </li></ul></ul>
  2. 2. Estimasi <ul><li>Adalah suatu metoda , dimana kita dapat menduga nilai/ karakteristik populasi </li></ul><ul><li>dari hasil sampel (statistics) </li></ul><ul><li>Dibagi 2 macam: </li></ul><ul><ul><li>Estimasi titik (Point Estimate) </li></ul></ul><ul><ul><li>Estimasi selang ( Interval Estimate) </li></ul></ul>
  3. 3. Estimasi titik <ul><li>Dalam estimasi titik nilai populasi (parameter) ditentukan hanya oleh satu nilai saja. </li></ul><ul><li>Nilai yang dipakai menduga nilai populasi tersebut dinamakan “estimator” </li></ul><ul><li>Ciri estimator yang baik adalah: </li></ul><ul><ul><li>Tidak bias </li></ul></ul><ul><ul><li>Efisien dan </li></ul></ul><ul><ul><li>Konsisten </li></ul></ul>
  4. 4. Estimasi titik <ul><li>Rata-rata populasi: μ , sebetulnya dapat diduga dari bermacam-macam nilai yang ada didalam sampel seperti, X 1 , X 2 ….X n , Mo, Md dan X (mean) </li></ul><ul><li>Dari sebanyak itu nilai maka nilai mean (X) adalah estimator yang baik. </li></ul><ul><li>Jadi X μ </li></ul><ul><li>S σ </li></ul><ul><li>p π </li></ul>
  5. 5. Estimasi titik <ul><li>Misal dari suatu survey cepat yang terdiri dari 210 ibu hamil di Bekasi didapat rata-rata kadar Hb 9,5 gr%.......Maka disimpulkan bahwa kadar Hb bumil di Bekasi adalah 9,5 gr% </li></ul><ul><li>Kelemahan pendugaan titik ini adalah: </li></ul><ul><ul><li>Sering meleset / salah </li></ul></ul><ul><ul><li>Tidak diketahui derajat kebenaran dari pendugaan…….untuk ini dipakai Estimasi selang </li></ul></ul>
  6. 6. Estimasi selang (Interval Estimate) <ul><li>Konsep dari estimasi selang ini adalah bahwa semua sampel yang diambil dari populasi akan berdistribusi normal (CLT) dengan simpangan baku SE </li></ul><ul><li>Interval pendugaan adalah jarak luas kurva normal yang disebut sebagai derajat kepercayaan “Confidence Interval” atau disingkat CI </li></ul>
  7. 7. Interval estimate <ul><li>CI ini ditentukan oleh peneliti apakah,90%, 95%, 99% tergantung substansi penelitiannya…….di kesmas biasa dipakai 95%. </li></ul><ul><li>1- CI disebut α …jadi kalau CI 95%(0,95) maka α =100%-95%= 5% ( 0,05), dari sini didapat nilai Z pada kurva normal…Z 1/2 α ….atau Z 1- α </li></ul>
  8. 8. Convidence Interval <ul><li>Kurva </li></ul>95% (CI) 1/2 α 1/2 α Z Z Z
  9. 9. Rumus umum <ul><li>X- Z 1/2 α SE ≤ Parameter ≤ X + Z 1/2 α SE </li></ul><ul><li>atau </li></ul>
  10. 10. Contoh <ul><li>Dari suatu penelitian di Bekasi sebanyak 144 bumil didapat kadar Hb mereka x =9,5 gr%...Perkirakanlah di populasinya kalau selama ini diketahui σ =2gr%. CI 95% </li></ul><ul><li>Penyelesaian: </li></ul><ul><li>μ = x ± z 1/2 α σ / √n </li></ul><ul><li>μ = 9.5 ± 1.96 x 2/ √ 144 </li></ul><ul><ul><li>= 9.5 ± 0.3 </li></ul></ul><ul><ul><li>= { 9.2 ; 9.8 } gr% ………CI 95% </li></ul></ul>
  11. 11. Contoh: Suatu penelitian yang dilakukan terhadap 25 orang penderita penyakit jantung koroner (PJK) terhadap kadar kolesterol mereka. Dari sampel tersebut didapatkan rata-rata 210 gr/dl dengan simpangan baku 50 gr/dl. Berapakah kadar kolesterol pada penderita PJK pada 95% CI? Penyelesaian: Dalam kasus ini varian populasi tidak diketahui dengan demikian tidak dapat dipakai distribusi Z dan harus dipakai distribusi t (Student)
  12. 12. Penyelesaian μ = 210 ± 20,64 μ = { 189.36 ; 231.64} gr/dl………CI 95%
  13. 13. Data kategorik <ul><li>Untuk data kategorik pendekatannya selalu ke kurva normal. </li></ul><ul><li>Dalam analisis univariabel maka X= np </li></ul><ul><li>Simpangan baku  npq </li></ul><ul><li>Standar Error </li></ul>
  14. 14. Estimasi proporsi <ul><li>Estimasi titik p  </li></ul><ul><li>Astimasi selang: </li></ul>
  15. 15. Contoh Kasus <ul><li>Telah diambil secara random 50 orang mahasiswa FKM UI, dan didapatkan 10 orang perokok, perkirakanlah berapa proporsi perokok di populasinya? CI= 95% </li></ul><ul><li>P= 10/50= 0,20 </li></ul><ul><li>Penyelesaian </li></ul><ul><li> =0,2  0,11={0,09 ; 0,31}……CI 95% </li></ul><ul><li>Diyakini 95% bahwa perokok dipopulasi Mhs FKM UI 9% s/d 31% </li></ul>
  16. 16. <ul><li>Sekian </li></ul>

×