Breslow-Day test dan Cochran–Mantel–Haenszel (CMH) test dengan SPSS

Uji Breslow-Day digunakan untuk menguji ada/tidaknya terdapat hubungan yang homogen antar 3 variabel pada tabel 3 arah dengan hopotesis awal adanya asosiasi homogen. Uji Cochran–Mantel–Haenszel (CMH) untuk menguji ada/tidaknya  conditional  associatioan pada tabel 3 arah dengan hipotesis awal semua conditional odds ratios bernilai 1. Untuk  penjelasan lebih lengkap mengenai kedua uji tersebut dapat dilhat disini.

Sebagai contoh penerapan SPSS untuk kedua uji tersbut kita akan menggunakan tabel  3 arah mengenai klasifikasi karakteristik dari luka akibat senjata api dibawah ini (Tingkat signifikansi yang digunkan adalah 5 %)

2c

 

Untuk mempermudah kita misalkan variabel “apakah luka fatal?” diwakili X, “Penyebab Cedera” diwakili Y, dan “Lokasi Kejadian Cedera” dilambangkan Z.

Penyelesaian dengan SPSS adalah sebagai berikut:

Definisikan data pada Variabel View. Disini akan dibuat empat variabel, yaitu “Apakah Luka Fatal? (X)” , “Penyebab Cedera”(Y), “Lokasi Kejadian Cedera”(Z) dan Freq untuk jumlah frekuensi pada masing – masing sel. Skala data untuk variabel “Apakah Luka Fatal?”(X) , “Penyebab Cedera”(Y), dan “Lokasi Kejadian Cedera”(Z)  adalah Nominal, sedangkan Freq berskala Scale Berikan kode pada kolom Values

  • Untuk variabel “Apakah Luka Fatal?” adalah

1 =Ya,                                        2 = Tidak

  • Untuk variabel “Penyebab Cedera” adalah

1 =Bunuh Diri,                        2 = Kecelakaan

  • Untuk variabel “Lokasi Kejadian Cedera?” adalah

1 =Rumah Korban,                  2 = Rumah Teman atau Kerabat,    3 = Lainnya

Setelah itu semua selesai, baru masukan data kedalam SPSS

1d

0d

Kemudian dilakukan pembobotan dengan Weight Case untuk menghubungkan variabel “Apakah Luka Fatal?” , “Penyebab Cedera”, dan “Lokasi Kejadian Cedera” dengan Freq

  • Pilih Data dan Klik Weight Cases
  • Kemudiaan akan muncul kotak dialog Weight Cases
  • Tandai Weight Cases By, lalu pindahkan Variabel Freq ke Frequency Variable
  • OK

2d

3d

Selanjutnya untuk mendapatkan Breslow-Day test, Cohran-Mantel-Haenszel (CMH) test dan Estimasi Mantel Haenszel dengan SPSS sebagai berikut

  • Pilih Anlyze, Descriptive Statistics, lalu klik Crosstabs
  • Kotak dialog Crosstabs muncul, pindahkan variabel yang digunakan untuk membuat tabel parsial (dalam contoh ini “Lokasi Kejadian Cedera”) ke Layer 1 of 1 seperti pada gambar,  lalu pindahkan “Penyebab Cedera” ke Row(s), dan “Apakah Luka Fatal?” ke Column(s). Kemudian klik Statistics, Pada kotak dialog Crosstabs:Statistics yang muncul centang Chi-Square (optional) , Risk, dan Cochran’s and Mantel–Haenszel statistics.
  • Klik Continue, lalu Ok

4d

 

5d

 

6d

Output yang muncul adalah

7d

Output diatas dapat diinterpretasikan sebagai berikut

Untuk tabel Tests of Homogeneity of the Odds Ratio didapat nilai uji Breslow-Day dimana nilai chi-squarenya = 1,430 dan p-valuenya = 0,489. Dengan demikian, nilai p-value lebih besar dari taraf signifikansi yang digunakan ( 0,489>0,05) sehingga tidak tolak hipotesis awal dan simpulkan terdapat asosiasi homogen atau tidak terdapat interaksi 3 variabel pada tabel 3 arah diatas.

Untuk tabel Tests of Conditional Independence diperoleh dua hasil uji. Pertama, Cohran ‘s dimana nilai chi-squarenya = 22,101 dan p-valuenya=0,000. Kedua Mantel-Haenszel dimana nilai chi-squarenya = 20,621 dan p-valuenya=0,000. Dari kedua hasil uji itu diketahu bahwa nilai p-value keduanya kurang dari taraf signifikansi sehingga tolak hipotesis awal dan simpulkan bahwa terdapat conditional association atau terdapat interkasi 2 arah yaitu antara variabel “Penyebab Cedera” dan “Apakah Luka Fatal?” pada tabel.

Untuk tabel Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate didapat beberapa nilai untuk odds ratio bersama (Common Odds Ratio). Pertama, nilai odds ratio bersamanya adalah 3,525. Artinya kecenderungan seseorang yang bunuh diri untuk terluka fatal sebesar 3,53 atau 3 kali lebih besar daripada orang yang kecelakaan pada ketiga lokasi. Kemudian didapat nilai selang kepercayaannya [(2,061472), (6,027449)] dimana tidak terdapat nilai 1 dalam selang kepercayaan tersebut sehingga nilai odds ratio bersama signifikan pada tingkat signifikansi 5 %. Selain itu, terdapat juga nilai selang kepercayaan yang masih dalam logaritma natural, yaitu [(0,723420),( 1,796324)].

Selain ketiga tabel diatas, didapat juga output sebagai output tabel Chi-Square Tests jika mencentang Chi-Square dan tabel Risk Estimate. Untuk tabel Chi-Square manampilkan hasil uji chi-square untuk masing – masing tabel parsial. Untuk cara membacanya bisa dilihat disini, sedangkan tabel Risk Estimate menyajikan hasil odds ratio dan relative risk masing – masing tabel parsial juga. Untuk cara membacanya bisal dilihat disini 

8d

9d

Referensi

Walker, R. A. (2011). Caterogical Data Analysis for Behavorial Social Science. New York: Routledge Taylor and Francis Group.

 

 

 

Tagged with: , , , ,
Posted in Analisis Data Kategori

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

Archives
%d bloggers like this: