Desain Eksperimen dalam Statistika

 



Studi Statistik (Statistical Study) 

-Studi Observasi (Observational Study)  

-Studi Eksperimen (Experimental Study)


Observational Study: contoh

Sebuah penelitian dilakukan untuk mengamati laju kecepatan kendaraan yang melintas di Jalan Pagar Alam pada pukul 6 sampai dengan 9 malam. Pengukuran kecepatan kendaraan dilakukan dengan bantuan speed gun selama 60 hari.


Experimental Study: contoh 

Sebuah penelitian dilakukan untuk mengamati efek dari pemberian suplemen vitamin D3 terhadap 140 pasien dengan tingkat anti-body rendah. Sebanyak 70 pasien menerima 4000 IU vitamin D3 perhari selama 1 tahun dan 70 pasien sisanya menerima placebo. Hasil pengamatan terhadap dua kelompok pasien ini lalu dibandingkan.


Desain Eksperimen (Experimental Design)

 1. Kendali (Control) 

2.Pengacakan (Randomisation)

 3.Replikasi (Replication)


Experimental Design: Control (kendali) 

1. Kendali (control) dapat dilakukan dengan menerapkan: 

- Bliding 

- Double Blinding

 2. Blinding 

- Subjek eksperimen tidak mengetahui apakah dirinya menerima treatment atau placebo. 

3.Double Blinding

- Baik peneliti maupun subjek eksperimen tidak mengetahui apakah seorang subjek menerima treatment atau placebo.

- Dibutuhkan pihak ketiga untuk mendistribusikan treatment dan placebo kepada subjek eksperimen.


Tantangan dalam Experimental Study 

1.Confounding/Lurking variable 

- Faktor eksternal (dan tidak diperhitungkan sebelumnya) yang berpotensi memberikan pengaruh terhadap hasil eksperimen.

2. Placebo effect 

- Subjek eksperimen memberikan reaksi positif walau subjek tersebut menerima placebo (treatment palsu). 

3.Hawthorne effect 

- Perubahan perilaku dari subjek eksperimen setelah mengetahui bahwa dirinya terlibat dalam eksperimen.

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Aturan Penjumlahan

Gambar
 Mutually Exclusive Events Dua buah events A dan B adalah mutually exclusive events bila A dan B tidak dapat muncul pada waktu yang bersamaan.   Mutually Exclusive.  contohnya: misal kejadian A : Anto masuk sekolah, kejadian  B : Anto tidak masuk sekolah. Not Mutually Exclusive   Event A: Mendapatkan seorang mahasiswa pria dari pemilihan acak sekumpulan mahasiswa  Event B: Mendapatkan seorang mahasiswa fakultas kedokteran dari pemilihan acak sekumpulan mahasiswa   Aturan Penjumlahan P(A atau B)=P(A)+P(B) P(A∪B)=P(A)+P(B) Contoh kejadian pada saat kita melakukan tos dengan dua koin, dimisalkan akan muncul kejadian tepat 1 gambar (A) atau bisa juga tepat 2 gambar (B). Jika ditulis secara matematis dapat dimisalkan A = {(G, A), (A, G)} dan B = {{G, G)}. Terlihat bahwa tidak ada satupun elemen A yang sama dengan elemen B. Aturan penjumlahan terjadi apabila terdapat 2 kegiatan, misalkan kegiatan 1 terjadi sebanyak A cara dan kegiatan 2 terjadi sebanyak B ca...
Baca selengkapnya

Distribusi Binomial

Gambar
 Binomial experiment merupakan suatu probability experiment yang memenuhi kriteria berikut:  1. Memiliki jumlah percobaan (trials) yang tetap dan setiap trial independent terhadap trials lainnya.  2. Setiap trial hanya memiliki dua kemungkinan outcomes; biasa dikategorikan sebagai success (S) atau failure (F).  3. Memiliki nilai probability success yang sama untuk tiap trial. 4. Random variabel x merepresentasikan jumlah kemunculan success dalam suatu experiment. n = Banyaknya trials pada suatu experiment p = Nilai probability success pada suatu trial q = Nilai probability failure pada suatu trial    ( q = 1-p) x = Jumlah kemunculan success pada suatu experiment Binomial Probability Formula Terdapat beberapa cara untuk menghitung probability dari x success dari sejumlah n trials pada suatu binominal experiment: Tree Diagram, Multiplication Rule, Binomial Probability Formula. p(x) =    n C x . P^ x  . ( 1-P)^ n-x Binomial Probability...
Baca selengkapnya

Geometric Distribution & Poisson Distribution

  Geometric Distribution merupakan suatu discrete probability distribution yang memenuhi kriteria berikut:  1. Percobaan (trial) akan dilakukan berulang kali sampai mendapatkan outcome success.  2. Setiap percobaan (trial) adalah independent terhadap trials lainnya. 3. Memiliki nilai probability success (p) yang sama untuk tiap trial.  4. Random variable x merepresentasikan banyaknya trials yang dilakukan sampai mendapati kondisi success. q = 1 - p p(x) = p . q ^ x-1 Poisson Distribution merupakan suatu discrete probability distribution yang memenuhi kriteria berikut:  1. Random variable x merepresentasikan banyaknya kemunculan suatu event dalam interval waktu tertentu. 2. Nilai probability untuk kemunculan event adalah sama untuk setiap interval.  3. Jumlah kemunculan event pada suatu interval adalah independent terhadap jumlah kemunculan event pada interval lainnya. P(x; μ) = (e -μ  * μ x ) / x ! μ = 2 (jumlah rata-rata badai per tahun, secara hist...
Baca selengkapnya