ANALISIS
BIVARIAT
A.
Tingkat Pendidikan 3 kategori dengan kadar Hb
1. Tujuan
: Mengetahui hubungan antara tingkat pendidikan dalam 3 kategori dengan kadar
Hb ibu
2. Identifikasi
field dalam data base : tingkat pedidikan dalam 3 kategori fieldnya didik3
(variabel independen), dan kadar hb fieldnya Hb (variabel dependen)
3. Feild
didik 3 adalah data kategorik dan kadar hb adalah data numerik
4. Ujinya
adalah uji beda rata-rata
H0 :
tidak perbedaan rata-rata kadar Hb ibu antara berbagai tingkat pendidikan ibu
Teori
yang relevan : Semakin tinggi tingkat pendidikan ibu, maka semakin baik pula
kadar hb ibu
5. Karena
kadar hb adalah data numerik, maka dilakukan uji normality
6. Dari
hasil uji normality didapatkan data berdistribusi tidak normal, uji yang cocok
adalah kruskal wallis
7. Hasil uji
kruskall walis didapatka P = 0,00 dan P < 0,05
Test
Statistics(a,b)
|
Kadar HB (g/dl)
|
Chi-Square
|
74,041
|
df
|
2
|
Asymp. Sig.
|
,000
|
8. Kesimpulan : H0
ditolak
ada perbedaan rata – rata kadar hb ibu antara
berbagai tingkat pendidikan ibu
B. Pekerjaan dari Segi
Ekonomi dengan IMT Ibu
2. Tujuan :
Mengetahui hubungan antara pekerjaan dari segi ekonomi dengan IMT ibu
3. Identifikasi
field dalam database : pekerjaan dari segi ekonomi fieldnya kerjaeko (variabel
independen), IMT ibu fieldnya imti (variabel dependen)
4. Field kerjaeko
adalah data kategorik, dan imti adalah data numerik
5. Ujinya adalah
uji beda rata - rata yaitu Independent Sample T-Test
H0 : Tidak ada perbedaan rata-rata IMT ibu antara berbagai
tingkat ekonomi ibu
Teori yang relevan : Semakin tinggi tingkat ekonomi ibu,
maka IMT ibu akan semakin baik
6. Karena IMT
adalah data numerik, maka dilakukan uji normality
7. Dari hasil uji
normality didapatkan data berdistribusi normal
8. Hasil uji anova
didapatkan P = 0,00 dan P<0,05
ANOVA
IMT ibu hamil
|
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
Between Groups
|
61,204
|
1
|
61,204
|
14,297
|
,000
|
Within Groups
|
31533,669
|
7366
|
4,281
|
|
|
Total
|
31594,873
|
7367
|
|
|
|
9. Kesimpulan : H0
ditolak
ada perbedaan IMT ibu antara
berbagai tingkat ekonomi ibu
C. Pekerjaan Ibu dengan
Tekanan Darah Sistolik
1. Tujuan :
independen variabel adalah pekerjaan ibu dan dependen variabel adalah tekanan
darah siatolik
2. Idenfifikasi
field dalam database : pekerjaan ibu nama fieldnya kerja (variabel independen)
dan tekeanan darah diastolik nama fieldnya adalah sistolik (variabel
dependen)
3. Field kerja
adalah data kategorik (K) dan field sistol adalah data numerik (N)
4. H0 pengujian :
Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari
2 kategori.
5. H0: Tidak
ada perbedaan rata-rata pekerjaan ibu dengan tekanan darah sistolik
6. Data numerik
dalam kasus ini adalah tekanan darah sistol.
Hasil pengujian normality adalah :
Data berdistribusi Tidak Normal.
Bukan Anova tapi Kruskall Wallis
7. P=0.031
P<0.05
8. H0 ditolak,
Kesimpulan : ada beda rata-rata antara tingkat pekerjaan
ibu dengan tekanan darah sistol.
D.Pernah atau Tidak
Mendapat Tablet Fe Dengan Kadar Hb dalam Darah
1. Tujuan :
Mengetahui hubungan antara pernah atau tidak mendapat tablet Fe dengan kadar Hb
dalam darah ibu
2. Identifikasi
field dalam database : Pernah dapat tablet Fe fieldnya pernah (variabel
independen), kadar hb dalam darah fieldnya hb (variabel dependen).
3. Field pernah
adalah data kategorik (K) dan field hb adalah data numerik (N)
4. Ujinya adalah
Uji beda rata-rata
Teori yg relevan : Ibu yg dapat table Fe, kadar Hbnya akan
lebih baik dari yg tidak dpt tfe
H0 : Tidak perbedaan rata2 kadar Hb ibu dapat dan tidak
dapat tablet Fe
5. Karena Hb
adalah data numerik maka dilakukan uji normality.
6. Dari hasil uji
normality didapatkan data berdistribusi normal
7. Hasil uji anova
didapatkan hasil : P = 0,678 dan P > 0,05
ANOVA
Kadar HB (g/dl)
|
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
Between Groups
|
,255
|
1
|
,255
|
,172
|
,678
|
Within Groups
|
10914,953
|
7366
|
1,482
|
|
|
Total
|
10915,208
|
7367
|
|
|
|
8. Kesimpulan : H0
diterima
Tidak ada perbedaan rata2
kadar Hb ibu dapat dan tidak dapat tablet Fe
E. Pekerjaan Ibu dengan
Tekanan Darah Diastolik
1. Tujuan : independen
variabel adalah pekerjaan ibu dan dependen variabel adalah tekekanan darah
diastolik
2. Idenfifikasi
field dalam database : pekerjaan ibu nama fieldnya kerja (variabel independen)
dan tekeanan darah diastolik nama fieldnya adalah diastole (variabel
dependen)
3. Field
kerja adalah data kategorik (K) dan field diastol adalah data numerik (N)
4. H0
pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya
lebih dari 2 kategori.
5. H0:
Tidak ada perbedaan rata-rata pekerjaan ibu dengan tekanan darah diastol
6. Data
numerik dalam kasus ini adalah tekanan darah diastol.
Hasil pengujian normality adalah :
Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall
Wallis
7. P=0.000
P<0.05
8. H0
ditolak,
Intervensi :ada beda rata-rata antara tingkat pekerjaan ibu
dengan tekanan darah diastol
LANJUTKAN MEMBACA....