Selasa, 03 Januari 2012

Final Step Elisya Fitri

                                                     
                                            SPSS


1.       Export file data dari Epidata ke SPSS
·         Buka file data dari epidata yang telah diisi sebelumnya à close form
·         Klik export data àpilih SPSS
·         Klik Ok
2.       Langkah-langkah cleaning data
·         Analyze à Descriptive Statistics à Frequencies
·         Pilih data mana yang ingin dicari missingnya
·         Klik Ok
·         Data à Sort cases
·         Pilih data yang ingin di sortir
·         Klik Ok
·         Delete data missing

Jumlah data : 16.287
Cleaning data kategorik
1)       Pekerjaan ibu
2)       Pendidikan ibu
3)       Golongan darah
4)       Pernah periksa kehamilan
5)       Pengukuran TFU
6)       Pengukuran TB
7)       Pengukuran Tensi
8)       Pemberian TFE 
9)       Imunsasi TT
10)   Akseptor KB
11)   Jenis KB
12)   Rencana melahirkan

Cleaning data numerik
13)   Umur
14)   TB
15)   BB
16)   Sistole 
17)   Diastole
18)   Kadar Hb
19)   Frekuensi pemeriksaan

3.       Cleaning data

Langkah member batasan pada data numerik

·         Pilih Transform , Recode
·         Pilih Into Different Variables
·         Pilih salah satu variable numerik
·         Change output variable pada kotak name dan beri label
·         klik change
·         klik Old and New Values
·         isi kotak range lowest through dan range highest through sesuai batasan yang diinginkan, klik poin System-missing, klik  Add
·         Klik poin All other values, klik Copy old value
·         Continue, Ok
·         Lakukan langkah yang sama untuk variable lain yang ingin diberi batasan




Cleaning data kategorik

1.       Pengentri (Di luar kategorik)
·         Data Awal              : 16287
·         Missing                  : -
·         Luar kategori          : 699 (Tanpa nama)
·         Sisa                       : 15588

2.       Pekerjaan ibu
·         Data Awal              : 15588
·         Missing                  : 10
·         Luar kategori          : -
·         Sisa                       : 15578

3.       Pendidikan ibu
·         Data Awal              : 15578
·         Missing                  : 2
·         Luar kategori          : 4 (tidak ada dalam pilihan)
·         Sisa                       : 15572



4.       Golongan darah
·         Data Awal              : 15572
·         Missing                  : -
·         Luar kategori          : 21 (selain A,B,AB,O)
·         Sisa                       : 15551

5.       Pernah periksa kehamilan
·         Data Awal              : 15551
·         Missing                  : -
·         Luar kategori          : 473 (tidak ada dalam pilihan)
·         Sisa                       :  15078

6.       Pengukuran TFU
·         Data Awal              : 15078
·         Missing                  : 12
·         Luar kategori          : -
·         Sisa                       :  15066

7.       Pengukuran TB
·         Data Awal              : 15066
·         Missing                  : -
·         Luar kategori          : 16
·         Sisa                       :  15050

8.       Pengukuran Tensi
·         Data Awal              : 15050
·         Missing                  : 100
·         Luar kategori          : 2
·         Sisa                       :  14048

9.       Pemberian TFE 
·         Data Awal              : 14048
·         Missing                  : 2
·         Luar kategori          : -
·         Sisa                       :  14046

10.   Imunsasi TT
·         Data Awal              : 14046
·         Missing                  : 22
·         Luar kategori          : -
·         Sisa                       :  15023

11.   Akseptor KB
·         Data Awal              : 15023
·         Missing                  : 14
·         Luar kategori          : 1 (tidak ada dalam pilihan)
·         Sisa                       : 15008

12.   Jenis KB
·         Data Awal              : 15008
·         Missing                  : 5571 (tidak di delete)
·         Luar kategori          : 8 (ada yang tidak ber-KB tetapi ada jenis kontrasepsi)
·         Sisa                       :  15000

13.   Rencana melahirkan
·         Data Awal              : 15000
·         Missing                  : 70
·         Luar kategori          : 10 (tidak ada dalam pilihan)
·         Sisa                       :  14920



Cleaning data numerik
14.   Frekuensi periksa kehamilan
·         Data Awal              : 14920
·         Missing                  : 991
·         Luar kategori          : -
·         Sisa                       : 13929

15.   Umur  (20 – 45)
·         Data Awal              : 14920
·         Missing                  : 991
·         Luar kategori          : -
·         Sisa                       : 13929

16.   TB  (140 – 180 cm)
·         Data Awal              : 13929
·         Missing                  : 10
·         Luar kategori          : -
·         Sisa                       :  13919

17.   BB  (40 – 80 kg)
·         Data Awal              : 13919
·         Missing                  : 113
·         Luar kategori          : -
·         Sisa                       :  13806

18.   Sistole  (100 – 170 mmHg)
·         Data Awal              : 13806
·         Missing                  : 309
·         Luar kategori          : -
·         Sisa                       :  13497

19.   Diastole (60 – 110 mmHg)
·         Data Awal              : 13497
·         Missing                  : 141
·         Luar kategori          : -
·         Sisa                       :  13356

20.   Kadar Hb  (8 – 14 gr%)
·         Data Awal              :13356
·         Missing                  : 85
·         Luar kategori          : -
·         Sisa                       :  13271

4.       analisis univariate kategorik
Langkah analisis univariat :
·         Klik analyze
·         Pilih frequency
·         Pilih variable
·         Klik statistic
·         Checklist kotak minimum,maksimum,median dan mode
·         Klik continiu
·         Klik chart
·         Klik histogram
·         Klik OK
Contoh : Pendidikan formal Ibu responden
                                                        
5.       Analisis univariate numerik
    Umur rata rata dari ibu hamil yang berusia 15-45 tahun didapatkan 27.3 tahun
-          TB ibu hamil 140-180 cm didapatkan rata-rata 158.6 cm
-          BB ibu hamil 40-80 kg didapatkan rata-ratanya 56 kg
-          Sistole  ibu hamil 100-170 mmHg didapatkan rata-ratanya 116.8 mmHg
-          Diastole ibu hamil 60-110 mmHg didapatkan rata-ratanya 81.3 mmHg
-          Kadar HB ibu hamil umur 15-45 tahun di dapatkan rata-ratanya 11.6 gr%

6.       Tranformasi data variabel kategorik dan numerik
-          Pekerjaan à (1)bekerja , (2)tidak bekerja
-          Pendidikan à(1)rendah, (2)tinggi
-          Umur à (1)resti, (2) tidak resti

Langkah-langkah transformasi data
·         Pilih transform à recode
·         Pilih into the same variables
·         Pilih salah satu variabel yang akan di transformasikan misalnya pendidikan formal ibu
·         Change nama dan label, klik change
·         Pilih Old and New Variables
·         Masukan kode lama variabel pilihan pada kotak Old value (Value), lalu kode baru ke kotak New Value (Value), pilih  Add setiap selesai merubah value
-          BH/SD       (0) à (1) rendah
-          SLTP  (2) à (1) rendah     
-          SLTA  (3) à (2) tinggi
-          PT      (4) à (2) tinggi
·         Pilih continue, pilih OK
·         Ulangi membuka jendela transform, recode, into the different variables dan klik Paste, agar perintah tercopy ke dalam syntax
·         Buka Syntax lalu tambahkan dibawah VARIABLE LABELS à ADD VALUE LABELS NamaLabel Kode1'LabelKodeBaru1' Kode2'LabelKodeBaru2'.
Contoh : 
RECODE
DIDIK (0=1) (2=1) (3=2) (4=2) INTO didik2.
VARIABLE LABELS  didik2 'Pendidikan ibu'.
ADD VALUE LABELS didik2 1'Rendah' 2'Tinggi'.
EXECUTE.
·         Untuk numeric dapat menggunakan batasan Range yang tersedia dengan langkah yang sama.



7.       Menghitung variabel IMT
·         Pilih transform à compute
·         Isikan nama target variabel, ex :imt
·         Pilih type&label, isikan label, ex : indeks massa tubuh
·         Continue
·         Isikan pada kotak rumus IMT
Ex : IMT=BB / ((TB / 100) * (TB / 100)).
·         Pilih Ok
·         Beri batasan kembali seperti langkah No 6


8.       Analisis bivariate

a.       Tujuan : Untuk mengetahui hubungan pendidikan ibu dengan pekerjaan ibu

1.       Independen            : pendidikan ibu
Dependen              : pekerjaan ibu
2.       Field                     
·         didik               : pendidikan ibu
·         kerja               : pekerjaan ibu
3.       Karekteristik  field
·      didik                : K
·      kerja                 : K
4.       Uji / analisis sementara
Uji beda proporsi
5.       Tidak dilakukan uji normality (kategorikal)
6.       Hipotesis pengujian pada CI
Tidak ada perbedaan proporsi antara tingkat pendidikan ibu dengan jenis pekerjaan ibu
7.       Pembahasan hasil
P= 0,0
CI 95%
P<α, Ho ditolak, berarti ada beda proporsi antara tingkat pendidikan ibu dengan jenis pekerjaan ibu
b.      Tujuan : Untuk mengetahui hubungan antara umur ibu dengan kadar Hb

1.       Independen            : umur ibu
Dependen              : kadar HB
2.       Field                     
·         Umur2                        : umur ibu hamil
·         Hb2                : kadar hb ibu hamil
3.       Karekteristik  field
·      Umur2              : N
·      Hb2                  : N
4.       Uji / analisis sementara
Uji korelasi regresi
5.       Dilakukan uji normality pada umur dan kadar Hb (sebaran data umur dan kadar hb tidak normal), maka masing-masing variabel yaitu umur dan kadar HB di log kan
6.       Hipotesis pengujian pada CI
Tidak ada perbedaan proporsi antara umur ibu dengan kadar Hb ibu
7.       Pembahasan hasil
P= 0,0
CI 95%
P<α, Ho ditolak, berarti ada beda proporsi antara umur ibu dengan kadar Hb ibu

c.       Tujuan : Untuk mengetahui hubungan antara tingkat pendidikan dengan kontrasepsi yang dipilih dalam  ber-KB

1.       Independen            : tingkat pendidikan
Dependen              : kontrasepsi yang dipilih dalam ber-KB
2.       Field                     
·         didik               : pendidikan  ibu
·         ksepsi             : jenis kontrasepsi
3.       Karekteristik  field
·      didik                : K
·      ksepsi              : K
4.       Uji / analisis sementara
Uji beda proporsi
5.       Tidak dilakukan uji normality
6.       Hipotesis pengujian pada CI
Tidak ada perbedaan proporsi antara tingkat pendidikan dengan kontrasepsi yang dipilih dalam ber-KB
7.       Pembahasan hasil
P= 0,04
CI 95%
P<α, Ho ditolak, berarti ada beda proporsi antara pendidikan dengan kontrasepsi yang dipilih dalam ber-KB

d.      Tujuan : Untuk mengetahui hubungan antara pernah atau tidak dapat tablet Fe dengan kadar Hb dalam darah ibu hamil

1.       Independen            : pernah atau tidak dapat tablet Fe
Dependen              : kadar Hb dalam darah
2.       Field                     
·         tfe                   : pernah atau tidak dapat tablet Fe
·         hb2                 : hb ibu hamil
3.       Karekteristik  field
·      Tfe                   : K
·      hb2                  : N
4.       Uji / analisis sementara
Uji  beda rata-rata
5.       Dilakukan uji normality pada kadar hb dengan hasil yang tidak normal, maka di log kan
6.       Hipotesis pengujian pada CI
Tidak ada perbedaan rata-rata antara pernah atau tidak mendapat tablet Fe dengan kadar Hb dalam darah ibu hamil
7.       Pembahasan hasil

P= 0,07
CI 95%
P<α, Ho ditolak, berarti ada beda rata-rata antara pernah atau tidak mendapat tablet Fe dengan kadar Hb dalam darah ibu hamil


e.       Tujuan : Untuk mengetahui hubungan antara tekanan darah (sistolik)dengan golongan darah

·         Tekanan darah siastolik

1.       Independen            : tekanan darah (sistolik)
Dependen              : golongan darah
2.       Field                     
·         Sistol2            : tekanan darah (sistolik)
·         Darah                         : golongan darah
3.       Karekteristik  field
·      Sistol2             : N
·      Darah              : K
4.       Uji / analisis sementara
Uji beda rata-rata
5.       Tidak dilakukan uji normality
6.       Hipotesis pengujian pada CI
Tidak ada perbedaan rata-rata antara tekanan darah sistole dengan golongan darah
7.       Pembahasan hasil

P= 0,0
CI 95%
P<α, Ho ditolak, berarti ada perbedaan rata-rata antara tekanan darah diastole dengan golongan darah

·         Tekanan darah diastolik
1.       Independen          : tekanan darah (diastolik)
Dependen             : golongan darah
2.       Field                    
Diastol2    : tekanan darah (diastolik)
Darah       : golongan darah
3.       Karekteristik  field
Diastol2    : N
Darah       : K
4.       Uji / analisis sementara
Uji beda proporsi

5.       Tidak dilakukan uji normality

6.       Hipotesis pengujian pada CI
Tidak ada perbedaan rata-rata antara tekanan darah diastole dengan golongan darah
7.       Pembahasan hasil
P= 0,0
CI 95%
P<α, Ho ditolak, berarti ada perbedaan rata-rata antara tekanan darah diastole dengan golongan darah

Ini hanya Sedikit tentang pembahasan SPSS, untuk lebih lengkapnya dengancontoh data SPSS, bisa di download di sini Data SPSS