SAMPEL SIZE - drhmadheedhieya
Download
Report
Transcript SAMPEL SIZE - drhmadheedhieya
I Made Kardena
Fakultas Kedokteran Hewan
Universitas Udayana
Bali
SAMPEL SIZE
Ukuran sampel
Sebaiknya ada keseimbangan (proporsional)
antara jumlah hewan yang dijadikan sampel
dengan jumlah target populasi
Perhitungan ukuran sampel
Epitools
Win Episcope
Jumlah sampel dipengaruhi:
Variance
* Mengukur keragaman (variability) dari sebuah
karakteristik
* Makin tinggi keragaman, semakin besar jumlah
sampel
Tingkat kepercayaan (confidence) yang
diinginkan
* Selang kepercayaan yang terlalu lebar,
menyebabkan ketidakyakinan mengenai nilai
yang sebenarnya
Lanjt.
Ketepatan (precision)
Semakin besar tingkat ketepatan – jumlah
sampel semakin besar – selang kepercayaan
makin kecil.
Selang Kepercayaan (confidence
Interval)
Mengindikasikan seberapa yakin bahwa
estimasi kita benar.
* Prevalensi = 5 : 25 = 20%
* 95% confidence interval 4.3% dan 35.7%
Kita bisa 95% yakin bahwa prevalensi
populasi terletak antara 4.3% dan 35.7%
Selang kepercayaan
CI = prev ± Z x √(prev x (1-prev) :n)
Untuk 95% CI, Z= 1.96
Untuk 90% CI, Z= 1.64
Untuk 99% CI, Z= 2.58
contoh
Kita mengambil sampel 25 individu hewan dan 5
diantaranya positif, berapakah selang
kepercayaan dengan 95%?
Prevalensi = 5 : 25 = 20%
CI = 0.2 ± 1.96 x √(0.2 x (1 – 0.2) : 25)
CI = 0.2 ± 1.96 x √0.0064
CI = 0.2 ±0.157
Jadi 95% selang kepercayaan : 4.3% dan 35.7%
Pengaruh jumlah sampel pada
ketepatan (precision)
Bila sampel 25 ayam dan 5 diantaranya positif
*prevalensi = 5 : 25 = 20%
* 95% selang kepercayaan: 4.3% dan 35.7%
Bila sampel 50 ayam dan 10 positif
* prevalensi = 10 : 50 = 20%
* 95% selang kepercayaan: 8.9% dan 31.1%
Bila sampel 100 ayam dan 20 positif
* prevalensi = 20 : 100 = 20%
* 95% selang kepercayaan: 12.2% dan 27.8%
Alasan pengambilan sampel:
Untuk mendeteksi adanya suatu penyakit
dalam suatu populasi
Untuk menentukan prevalensi penyakit pada
target populasi.
Sampling untuk mengetahui suatu
penyakit
Perlu diketahui:
1. Prevalensi yang diharapkan (expected
prevalence)
2. Ketepatan (precision)
3. Besarnya populasi (populasion size)
Sampling untuk mendeteksi penyakit pada
populasi yang tidak terbatas (> 10000)
n = log (1 – alpha) : log (1 – p)
n adalah jumlah sampel
Alpha = selang kepercayaan
P adalah prevalensi
Asumsi sensitifitas 100%
contoh
n = log (1 – alpha) : log (1 – p)
Contoh: jika prevalensi 10% dan tingkat
kepercayaan yang kita inginkan 95% maka
jumlah sampling:
n = log (1 – 0.95) : (1 – 0.10)
n = 28
Sampling untuk mendeteksi penyakit
pada populasi yang terbatas
n = (1 – (1 – alpha) 1/d) x (N – d/2) + 1
n = jumlah sampel
N = Besarnya populasi
Alpha = selang kepercayaan yang diinginkan
d = jumlah hewan yang sakit pada populasi
(prevalensi x N)
Asumsi sensitifitas 100%
contoh
n = (1 – (1 – alpha)1/d) x (N – d/2) +1
Jika kita yakin prevalensi 10% dan jumlah
populasi 100, kita ingin ketepatan 95%
n = (1 – (1 – 0.95)1/10) X (100 – 10/2) +1
n = 25
Probabilitas terhadap penyakit yang
tidak terdeteksi
Ketika membeli hewan dari suatu
peternakan, perlu dipertimbangkan
mengenai kemungkinan kegagalan
mendeteksi penyakit
Untuk mengetahui probabilitas ini
diperlukan: prevalensi yang diharapkan dan
jumlah hewan yang disampling dari populasi
yang banyak
Probabilitas = (1 – Prevalensi)n
contoh
Jika kita melakukan tes terhadap 50 hewan yg
dipilih secara acak dari populasi yang berjumlah
banyak, kita antisipasi jika 5% hasil tes positif,
maka berapa dari jumlah sampel yang dites akan
gagal mendeteksi penyakit?
= (1 – 0.05)50
= 0.076
8%
Jadi 8% dari sampel yang dites gagal mendeteksi
penyakit yg ada pada hewan yang disampel.
(gagal memberikan hasil tes positif)
Untuk pembuktian suatu populasi
bebas dari penyakit
Dapat dilakukan dengan kalkulasi probabilitas
resiko dari hasil test hewan yang negatif
Probabilitas = 1 – NPV m
= 1 - ((1 - prev) xSp) : ((1- prev) x Sp) + prev x (1 – Se))m
M = number of animals tested
Prev = true prevalence
Se/Sp = Sensitivitas dan Spesifisitas dari tes
NPV = Negative Predictive value
contoh
25 kambing dites dengan prevalen 4%. Tes
yang dipakai memiliki Se 95%; Sp 98%,
berapa probabilitas semua akan
menghasilkan tes negatif?
1 – ((1 – 0.04 x 0.98) : ((1 – 0.04) x 0.98) + 0.04
x (1 – 0.95)) 25
= 0.05
Jadi ada 5% resiko terhadap masuknya suatu
penyakit.