Perhitungan jumlah sampel ini digunakan untuk melihat apakah ada perbedaan persentasi/proporsi sukses antar dua kelompok sampel dimana data-data awal yang dimiliki diantaranya:
i. Jika data historis menyatakan bahwa persentasi sukses pada salah satu kelompok diketahui, umumnya kelompok kontrol
ii. Tingkat signifikan uji=Z-alpha dan power pengujian = Z-betha
untuk menguji jika kedua kelompok sampel dikatakan menghasilkan proporsi sukses yang berbeda jika nilai minimal Relatif Risk antar kedua kelompoksebesar P1/P2 dimana P2 adalah proporsi sukses pada kelompok kontrol, berapa jumlah sampel minimal yang diperlukan untuk masing-masing kelompok?. Perhitungan besar sampel ini biasanya diaplikasikan pada uji klinis yang bersifat Case-Control
CONTOH UJI KLINIS
Seorang peneliti ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan kesembuhan antara obat A (standar) dengan obat B. untuk menentukan besar sampel, peneliti menetapkan bahwa perbandingan minimal proporsi kesembuhan obat B berbanding kesembuhan obat A (standar) dianggap bermakna adalah 2 (RR minimal =2). Diketahui bahwa kesembuhan pada obat A adalah 10%. Bila ditetapkan kesalahan tipe I sebesar 5%, kesalahan tipe II sebesar 20%, dengan hipotesis satu arah, berapakah besar sampel yang diperlukan?
Formula Yang Digunakan (Silakan Klik)
Adapun parameter yang tersedia dari contoh kasus diatas sbb:
- P2=angka kesembuahan pada obat standar = 0.1
- Q2= 1-P1 = 1- 0.1 = 0.9
- RR = 2
- P1 = RR x P2
- P1 = 2×0,1 = 0,2
- Q1 = 1 – P1 = 1- 0,2 = 0,8
sehingga
- P1 – P2= 0,2 – 0,1 = 0,1
- P = (P1 + P2)/2 = (0,2+0,1)/2=0,15
- Q = 1-p = 1 – 0,15 = 0,85
Perhitungan Besar Sampel (Silakan Klik)
Jadi jumlah sampel minimal untuk masing-masing kelompok yg diberi obat A =199 orang dan kelompok yg diberi obat B= 199 orang