Upload
yandi-novia-debu-yandi
View
2.684
Download
7
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Citation preview
Teknik Sampling Teknik Sampling dan Ukuran Sampeldan Ukuran Sampel
Disampaikan pada :Kuliah Kimia Farmasi
Prodi Farmasi Universitas Muhammadiyah Palangkaraya
Pengambilan sampel Pengambilan sampel (Sampling)(Sampling) Bagaimana teknik atau Disain pengambilan
sampel? Berapa ukuran (jumlah) sampel yang akan
diambil?
Populasi dan SampelPopulasi dan Sampel
Populasi◦ keseluruhan atau himpunan obyek dengan
ciri yang samaSampel
◦ himpunan bagian atau sebagian dari populasiSampling
◦ Proses pengambilan sampelGeneralisasi
◦ proses pengambilan kesimpulan atas populasi berdasarkan sampel.
◦ Generalisasi disebut juga inferensi
Populasi dan SampelPopulasi dan Sampel
Populasi Sampel
SamplingSampling
GeneralisasiGeneralisasi
Elephant and Blind Elephant and Blind MenMen
Sampel Yang Sampel Yang BaikBaik
PopulasiPopulasi
Sampel Sampel
The sample and the population should be
similar to one another.
Dalam Penelitian, observasi atau percobaan umumnya dilakukan terhadap sampel bukan terhadap populasi
Teknik Sampling 1
Teknik Sampling 2
Sampel Sampel
Mengapa Menggunakan Mengapa Menggunakan SampelSampel
Karena:1. Populasi terlalu besar2. Observasi atau percobaan bersifat merusak
unit sampel3. Ada keterbatasan waktu dan biaya penelitian4. Diperlukan adanya kontrol atau pengaturan
terhadap variabel tertentu atas obyek penelitian
Penggunaan sampel Lingkup penelitian dapat diperluas.
Populasi dan SampelPopulasi dan Sampel
Populasi Sampel
SamplingSampling
GeneralisasiGeneralisasiParameter: N, μ, σ
Statistik: n, X, SD
Bias dan VariabilitasBias dan Variabilitas
Bias Accuracy Perbedaan rata-rata (mean) distribusi
sampel dan parameter Disebut unbiased jika bias = 0.
Error (variability) Precision menunjukkan penyebaran distribusi sampel
Untuk mengurangi bias gunakan random sampling.Untuk mengurangi variabilitas gunakan ukuran (jumlah) sampel besar.
Generalisasi yang optimalGeneralisasi yang optimalDigunakan prinsip probabilitas
(random sampling)Jumlah sampel memadaiCiri-ciri populasi dipenuhi secara
ketatVariasi antar unit populasi sekecil
mungkin
Random dan non random samplingRandom dan non random sampling
Probability sampling (Random sampling)
Non Probability sampling(Non random sampling)
Tekniksampling
Non Random SamplingNon Random SamplingTiap unit atau individu populasi TIDAK
memiliki kesempatan atau probabilitas yang sama untuk menjadi sampel
Tidak dimaksudkan untuk generalisasi
Macam Non Random Macam Non Random SamplingSampling
Accidental sampling (convenience sampling)Sampel dipilih dengan pertimbangan kemudahan, mudah dijangkau atau ditemui secara kebetulanCocok untuk penelitian penjajagan
Purposive samplingSampel diambil dengan maksud atau tujuan tertentu
Quota samplingHanya menekankan pada jumlah sampel yang harus dipenuhi
Judgment samplingSampel dipilih karena dianggap sebagai pihak yang paling baik
Snow Ball samplingPeneliti hanya menemukan satu dua orang sebagai sampel selanjutnya peneliti minta sampel pertama untuk menunjukkan orang sebagai sampel selanjutnya.
Random SamplingRandom SamplingTiap unit atau individu populasi
memiliki kesempatan atau probabilitas yang sama untuk menjadi sampel
Dimaksudkan untuk generalisasiUntuk uji statistik induktif atau
inferensial
Macam Random SamplingMacam Random SamplingSimple random sampling
(SRS)Systematic Random SamplingStratified Random SamplingCluster samplingMulti-stage sampling
Proses Teknik/Disain Proses Teknik/Disain SamplingSampling
Define the Target Population
Identify the Sampling Frame
Choose the Sampling Method
Determine the Sample Size
Gather the Data
Simple Random SamplingSimple Random SamplingUntuk populasi yang dianggap
homogenTersedia ada daftar semua unit
populasiDaftar (list) unit populasi disebut
kerangka sampel (sample frame)Keuntungan: termasuk “unbias” dan
mudah dilakukanKelemahan:
jika sampel mengumpul atau menyebarDiperlukan daftar lengkap dari seluruh unit populasi
Populasi
Sampel
Randomisasi (undian atau bilangan random)
Systematic Random SamplingSystematic Random Sampling
Untuk populasi yang dianggap
homogen Ada daftar semua unit populasi Daftar (list) unit populasi disebut kerangka sampel
(sample frame) Pengambilan sampel pertama seperti simple random
sampling sampel kedua dst ditentukan dengan jarak tertentu (N/n)
◦ N = jumlah unit populasi◦ n = jumlah unit populasi
Lebih efisien dibanding simple random sampling
Stratified Random SamplingStratified Random Sampling
Populasi relatif heterogen Dalam populasi terdiri dari strata atau
lapisan yang homogen Dibutuhkan data yang lebih rinci tentang : - Kriteria pembagian strata - Informasi dasar dari strata
Ciri-ciri populasi dapat terwakili (representatif)
Jika sampel menyebar jarak jauh Waktu dan biaya besar
Stratified Random Stratified Random SamplingSampling
StrataJenis kelamin• pria• wanita
Umur• < 20• 20-30• 31-40• 41-50
Menyerupai blok dalam rancangan eksperimen
Simple stratified random sampling jumlah tiap unit dalam strata samaProportional stratified random sampling jumlah tiap unit dalam strata tidak sama
Stratified Random Stratified Random SamplingSampling
Populasi
Sampel
Stratifikasi
Randomisasi
Strata2 Strata3Strata1
Cluster Random SamplingCluster Random Sampling
Untuk populasi yang relatif heterogenPopulasi mengandung kelompok-kelompok (cluster)Di dalam cluster mengandung unit populasi yang
heterogen
Heterogenitas cluster sama dengan populasinya Tidak perlu daftar semua unit
sampelBiaya lebih murah, penyebaran unit
populasi dapat ditekan
Cluster Random SamplingCluster Random Sampling
Populasi
Sampel
Randomisasi Cluster
Randomisasi Sampel
* Heterogenitas sampel diharapkan sama dengan populasi
Multistage Random SamplingMultistage Random Sampling
- Sampel dianggap homogen dalam jumlah amat besar, biaya penelitian tidak cukup
- Sampling dilakukan dalam beberapa “stage”, setiap stage dilakukan randomisasi
- Kombinasi dari teknik pengambilan sampel untuk Probability Sampling (simple – stratified – cluster random sampling)
- Urutan dapat bervariasi, tergantung dari keadaan populasi dan tujuan penelitian
Ukuran SampelUkuran SampelPenentuan ukuran sampel
masalah yang pelikPeneliti hanya mengestimasi jumlah
sampel yang akan digunakanTergantung tujuan penelitian dan
sifat populasi◦ Uji hipotesis (one sample, two sample etc) atau
estimasi proporsi◦ Populasi: finite ataukah infinite◦ Jenis data: rasio, interval, nominal, ordinal◦ Ketelitian yang diinginkan
Penentuan ukuran SampelPenentuan ukuran Sampel 1. Tanpa rumus: Teori Thomas
Bayes◦ Untuk populasi berdistribusi normal◦ Kalau distribusi tidak diketahui tetap
distribusi normal jika random dan jumlah sampel besar (n minimum 30)
2. Dengan rumus◦ Jika data proporsi diperlukan data proporsi
kejadian◦ Data kontinyu perlu data varians◦ Jika didapatkan masih dipandang besar
disesuaikan dengan waktu, biaya dan sampel (pasien) tersedia atau tidak.
Pedoman penentuan ukuran Pedoman penentuan ukuran sampelsampelSebaiknya ukuran sampel antara 30
s/d 500Jika sampel dipecah lagi ke dalam sub
sampel jumlah minimum adalah 30Untuk penelitian eksperimen
sederhana dengan pengendalian yang ketat ukuran sampel 10-20 elemen
Pada penelitian multivariat jumlah sampel lebih banyak (10 kali lipat)
Estimasi proporsiEstimasi proporsi
Peneliti hanya mengestimasi jumlah sampel yang akan digunakan
Bukan menghitung secara pastiPerlu informasi awal:
◦ Estimasi proporsi populasi (P)◦ Harga alfa (size of test) dan atau beta
(power of test) simpangan d◦ Confidence interval (CI)
Besar sampel estimasi proporsiBesar sampel estimasi proporsi
n = jumlah sampel
N = jumlah unit populasi
q = 1-p
p = estimator proporsi populasi
d = simpangan mutlak
z=nilai z pada derajat kepercayaan
qpZNd
qpzNn
..)1(.
..2
2
2
2 .
d
qpzn
Populasi infinit Populasi finit
TERIMAKASIH