Analisis Kekuatan Uji Statistik

Oleh Gendis Widodari
​
​

Melalui kelas ini, kamu diajak untuk:

  • Mengenal analisis untuk mencari ukuran sampel berdasarkan target kekuatan uji statistik.
  • Mengukur kekuatan uji statistik berdasarkan ukuran sampel spesifik.
​
​

Pengantar

Sebuah lembaga penelitian memiliki data berisi satu kelompok orang yang diberikan vaksin A dan satu kelompok orang yang diberikan vaksin B. Mereka kemudian melakukan t-test untuk melihat signifikansi perbedaan antara waktu yang dibutuhkan sembuh bagi orang dengan vaksin A dan B. Mereka mendapatkan p-value = 0.065. Dengan demikian, mereka gagal menolak hipotesis nol, yaitu tidak ada perbedaan signifikan antara vaksin A dan vaksin B.

Ilustrasi: freepik via Freepik

Mereka memutuskan untuk melakukan pengujian ulang dengan sampel yang lebih banyak. Untuk menentukan berapa jumlah sampel yang perlu diambil, mereka melakukan analisis kekuatan uji statistik.

Menggunakan Analisis Kekuatan untuk Mencari Besar Sampel

Analisis kekuatan uji statistik terdiri dari empat komponen, yaitu:

  • Target kekuatan (paling umum adalah 80% atau 0.08)
  • Ambang batas p-value (paling umum adalah 5% atau 0.05)
  • Ukuran efek
  • Ukuran sampel

Lembaga penelitian vaksin ingin mencari besar sampel. Maka untuk melakukannya, mereka perlu menetapkan tiga komponen, yakni target kekuatan, ambang batas p-value, dan ukuran efek. Dalam mencari ukuran efek, rumus yang digunakan adalah:

Dari rumus di atas, dapat dilihat bahwa kita membutuhkan mean dari dua grup berbeda dan standar deviasi gabungan untuk mencari ukuran efek.

Setelah dilakukan kalkulasi, mereka mendapatkan angka ukuran efek 0.8. Mereka kemudian menggunakan Python untuk melakukan analisis kekuatan statistik. 

    [in]:
​
    # ukuran efek
    effect_size = 0.8
    # ambang batas p-value
    alpha = 0.05 
    # target kekuatan
    power = 0.8
    # menerapkan analisis kekuatan statistik
    power_analysis = TTestIndPower()
    sample_size = power_analysis.solve_power(effect_size = effect_size, 
                                             power = power, 
                                            alpha = alpha)
    # menampilkan hasil
    print("Besar sampel yang dibutuhkan: {0:.2f}".format(sample_size))
      
    
    [out]:
            
    Besar sampel yang dibutuhkan: 25.52

Dari hasil di atas, dapat dilihat bahwa mereka membutuhkan ukuran sampel sebanyak 26 sampel untuk mencapai target kekuatan statistik.

Mengukur Kekuatan Berdasarkan Besar Sampel

Kita bisa mengukur kekuatan statistik berdasarkan sampel spesifik. Misal pada kasus lembaga penelitian vaksin, mereka mengambil 10 sampel. Mereka kemudian menggunakan Python untuk mengukur kekuatannya. 

    [in]:
​
    # ukuran efek
    effect_size = 0.8
    # ambang batas p-value
    alpha = 0.05 
    # ukuran sampel
    sample_size = 10
            
    # menerapkan analisis kekuatan statistik
    power_analysis = TTestPower()
    power = power_analysis.solve_power(effect_size = effect_size, 
                                            nobs = sample_size, 
                                            alpha = alpha)
    # menampilkan hasil
    print("Kekuatan Statistik: {0:.2f}".format(power))
      
    
    [out]:
            
    Kekuatan Statistik: 0.62

Dapat dilihat bahwa dengan 10 sampel, kekuatan statistik yang didapat hanya 0.62 atau 62%. Mereka kemudian memutuskan untuk mengambil 26 sampel agar dapat mencapai target kekuatan statistik.

​

Pro Tips

  • Analisis kekuatan uji statistik dapat dilakukan untuk mendapatkan dua hal, yaitu 1) ukuran sampel yang dibutuhkan berdasarkan target kekuatan tertentu dan 2) tingkat kekuatan uji statistik berdasarkan ukuran sampel spesifik.
  • Analisis kekuatan uji statistik terdiri dari empat komponen, yaitu target kekuatan, ambang batas p-value, ukuran efek, dan besar sampel.

Kuis

Bagaimana cara kita menemukan angka ukuran efek?

Selamat, Anda telah menyelesaikan pelajaran ini
Klik untuk menyelesaikan