PERTANYAAN
Selamat sore, pak…pak, saya menggunakan buku tulisan Bapak “Statistik untuk kedokteran dan kesehatan” dalam pengolahan hasil penelitian saya…Dalam buku tsb disebutkn pada variabel skala numerik sebelum diuji harus dilihat normalitas datanya sebelum menentukan uji statistik yg akan digunakan, dan bila abnormal diupayakan menormalkan dgn transformasi data dulu. Pertanyaan saya:
- bila uji normalitas setelah transformasi data menghasilkan data telah berdistribusi normal utk uji statistiknya apakah memakai data awal atau data setelah transformasi?
- apakah ada perubahan dalam interpretasi hasil uji statistiknya bila data tersebur mengalami transformasi dibanding tanpa ditransformasi?
- Bagaimana sebaiknya menyajikannya dalam laporan hasil penelitian? Apakah perlu disebutkan di bab hasil proses transformasi data tersebut?
Terima kasih atas perhatian dan tanggapannya
Robert situmorang (dr.robertsav@gmail.com)
JAWABAN
Saya mencoba menjawab beberapa pertanyaan Anda.
- Data yang diuji adalah data setelah transformasi.
- Hasil analisis data hasil transformasi konkordan dengan analisis data original bila data original berdistribusi normal.
- Penyajian data ada dua alternatif. Pertama, data disajikan dalam rerata dan simpang baku data hasil tarnsformasi. Kerugian dari penyajian ini adalah “kita tidak terbiasa berpikir dalam bentuk transformasi”. Misalnya, kita sulit untuk memahami logaritma kadar koletserol, akar pangkat dua kadar gula darah. Untuk mengatasi hal ini, alternatifnya adalah cara penyajian kedua, yaitu data disajikan dalam rerata geometrik dan IK95%. Rerata geometrik adalah hasil transformasi balik dari rerata hasil transformasi.
Perhatikan kasus di bawah ini.
Seorang peneliti membandingkan kadar MDA antar dua kelompok. Kadar MDA berdistribusi tidak normal. Peneliti kemudian melakukan transformasi dengan log10 sehingga data berdistribusi normal. Hasil analisis terhadap data hasil transformasi adalah sebagai berikut:
Penyajian hasil analisis adalah sebagai berikut:
Log MDA Kelompok Plasebo -1,7673±0,156
Log MDA Kelompok Kurkumin -1,7942±0,211
Nilai p (uji t tidak berpasangan)=0,657
Kerugian dari cara ini adalah “kita sulit membayangkan kadar MDA dalam bentuk log”. Sebagai alternatif, data bisa disajikan dalam bentuk rerata geometrik.
Rerata geometrik MDA kelompok plasebo= 10^-1,7673=0,01709
Rerata geometrik MDA kelompok kurkumin= 10^-1,7942= 0,01606
Bagaimana dengan simpang baku? Apakah ada simpang naku geometrik? Tidak ada. Kita tidak mengenal adanya simpang baku geometrik. Ukuran penyebaran dari rerata geometrik tidak menggunakan simpang baku melainkan menggunakan interval kepercayaan. Bagaimana memperoleh nilai interval kepercayaan?
Yang harus kita lakukan adalah menghitung IK95% (nilai minimum dan maksimum) dari data hasil transformasi.
Nilai minimum log MDA kelompok plasebo= S – ZαxSE=-1,7673-1,96×0,0331=-1,8322
Nilai maksimum log MDA kelompok plasebo= S + ZαxSE=-1,7673-1,96×0,0331=-1,7024
Kedua nilai di atas dalam bentuk log.
Untuk mendapatkan data dalam bentuk kadar MDA, kita melakukan transformasi balik terhadap kedua nilai tersebut.
Nilai minimum MDA kelompok plasebo= 10^-1,8322= 0,014717
Nilai maksimum MDA kelompok plasebo= 10^-1,7024= 0,019842
Dengan cara yang sama, kita bisa menghitung IK95% untuk kadar MDA kelompok kurkumin (silakan Anda lakukan sendiri).
Dengan demikian, alternatif hasil penyajian adalah sebagai berikut:
MDA Kelompok Plasebo 0,01709 (IK95% 0,014717- 0,019842)
MDA Kelompok Kurkumin 0,01606 (IK95% 0,012828-0,20113)
Nilai p (uji t tidak berpasangan)=0,657
Keterangan: data disajikan dalam rerata geometrik (IK95%)
Untuk memahami tulisan ini, Anda harus mencoba sendiri melakukan perhitungan.
Membaca saja tidak cukup.
Semoga bermanfaat,
Sopiyudin
