Beta Adinda Kinanti1.docx

Nama : Adinda Kinanti NIM

: 04011181419030

Kelas : BETA PDU FK UNSRI 2014 Nomor Soal : 27 1. Periksa apakah Usia berdistribusi normal?

Interpretasi: Berdasarkan hasil test of normality Kolmogorov-Smirnov data V4 Umur berdistribusi normal karena p-value >5% yaitu 0,200 / 20%.

2. Periksa apakah sebaran data LDL berdistribusi normal?

Berdasarkan hasil test of normality Kolmogorov-Smirnov data V12 LDL Kolesterol tidak berdistribusi normal karena p-value <5% yaitu 0,000 / 0%.

3. Lakukan analisis untuk mengetahui kuat nya hubungan USIA dan LDL, Kedua variabel merupakan variabel numerik.

Kesimpulan: Korelasi antara Usia dan LDL sangat kuat(0,72), arah positif(+), tetapi korelasinya tidak signifikan karena p value -0,260 (sangat lemah). Semakin tinggi variabel independen semakin rendah variabel terikat

4. Buat Tabel distribusi frekuensi usia sebagai berikut: (1) ≤40 th (2) 41-55 th (3) ≥56 th

Pada tabel distribusi frekuensi , usia terbanyak adalah usia ≤45 dan ≥56 5. Buat Tabel distribusi frekuensi LDL sebagai berikut: (1) Normal

: <100 mg/dL

(2) Agak Tinggi : 100 – 129 mg/dL (3) Tinggi

: ≥160 mg/dL

6. Buat Tabel Silang Usia dan LDL. Lakukan analisis secara deskriptif untuk mengetahui perbedaan frekuensi LDL menurut Usia.

7. Buat tabel distribusi jenis kelamin

8. Lakukan analisis deskriptif untuk mengetahui perbedaan rerata LDL menurut Usia dan Jenis Kelamin. (caranya, buat tabel silang usia dan jenis kelamin, kemudian isi selnya dengan count dan average)

Interpretasi:   

Rata-rata LDL kolesterol pada Pria usia ≤40 tahun adalah 117 mg/dL Rata-rata LDL kolesterol pada Pria usia 41-55 tahun adalah 137 mg/dL Rata-rata LDL kolesterol pada Pria usia ≥56 tahun adalah 131 mg/dL

  

Rata-rata LDL kolesterol pada Wanita usia ≤40 tahun adalah 111 mg/dL Rata-rata LDL kolesterol pada Wanita usia 41-50 tahun adalah 147 mg/dL Rata-rata LDL kolesterol pada Wanita usia ≥56 tahun adalah 119 mg/dL

9. Lakukan analisis untuk mengetahui kuatnya hubungan Usia dan LDL, kedua variabel merupakan variabel katagorik.

Hubungan Usia dan LDL signifikan/bermakna, kekuatan lemah p-value > 5%. Arah korelasi positif, semakin tinggi nilai variable a (bebas), maka semakin tinggi variable terikat

10. Lakukan analisis untuk mengetahui signifikansi pengaruh usia terhadap LDL, kedua variable merupakan variabel kategorik.

< 5% (yaitu 0,001)  BERBEDA SIGNIFIKAN antara tekanan usia dan LDL.

11. Lakukan analisis untuk mengetahui perbedaan rerata LDL menurut Kejadian Penyakit Jantung Koroner

Tidak berbeda signifikan antara rerata LDL dan kejadian PJK

12. Lakukan analisis untuk mengetahui perbedaan rerata LDL menurut kelompok usia.

Berbeda signifikan antara rerata LDL dan kelompok Usia

13. Hitung IMT dan periksa apakah sebaran data IMT berdistribusi normal. Apabila tidak normal, maka lakukan transformasi data menggunakan LIMT = lg10(IMT).

Berdasarkan hasil test of normality Kolmogorov-Smirnov data IMT berdistribusi tidak normal karena p-value <5% yaitu 0,001. Setelah dilakukan transformasi dengan lg10(IMT) data menjadi berdistribusi normal. Yakni p-value >5% yaitu 0,200/ 20%.

14. Buat tabel distribusi kejadian PJK.

15. Lakukan analisis untuk mengetahui signifikansi perbedaan rerata LIMT menurut kejadian PJK.

Tidak berbeda signifikan rerata LIMT menurut kejadian PJK.

16. Lakukan analisis untuk mengetahui perbedaan rerata LIMT menurut Usia

Tidak berbeda signifikan rerata LIMT menurut Usia.

17. Lakukan analisis regresi tunggal untuk mengetahui hubungan antara usia dan LDL.

Y = 119,011 + 0,211X + e Y = V12 = LDL Kolesterol X = Usia. Usia tidak berpengaruh signifikan terhadap LDL Kolesterol. 18. Lakukan analisis regresi ganda untuk mengetahui hubungan Usia dan IMT terhadap LDL.

Y = 107,392 + 0,218X1 + 0,491X2 + e Y = LDL Kolesterol X1 = Umur X2 = IMT Umur dan IMT tidak berpengaruh signifikan terhadap LDL Kolesterol.

19. Buat tabel distribusi frekuensi IMT dengan katagori sebagai berikut. (1) Tidak Obesitas apabila IMT < 23,00 dan (2) Obesitas apabila IMT ≥ 23,00

20. Lakukan analisis regresi logistik biner untuk mengetahui hubungan Usia, IMT, dan LDL terhadap kejadian PJK.