Contoh Kasus
Ingin diketahui faktor-faktor resiko mana saya yang berpengaruh signifikan terhadap kejadia diabetes. Diambil 60 sampel yang terdiri dari 30 sampel orang terkena diabetes dan 30 lainnya kondisinya sehat. Faktor resiko yang akan diuji pengaruhnya diantaranya gender, usia, hipertensi, indek massa tubuh, dan riwayat diabetes orang tua. Gender, hipertensi, status gizi dan riwayat diabetes orang tua berbentuk variabel kategori sedangkan usia dan indek massa tubuh berbentuk variabel numerik.
Sebelum dilakukan analisa untuk mengetahui faktor penyebab resiko Diabetes dengan analisa regresi logistik terlebih dahulu dilakukan explorasi terhadap kejadian diabetes dan faktor resikonya (analisa univariate), kemudian dilakukan analisa bivariate untuk mengetahui pengaruh langsung faktor resiko terhadap kejadian diabetes sekaligus sebagai selekasi variabel mencari kandidat variabel yang akan dianalisa dalam regresi logistik. Secara umum dalam dalam kontek analisa statistik untuk kesehatan, pemilihan variabel kandidat yang akan diikutsertakan dalam analisa multivariate (dalam hal ini regresi logistik) didasarkan pada hasil analisa bivariate yang memiliki nilai p-value < 0.25.
Prosedur :
1. Explorasi terhadap kejadian diabetes dan faktor resikonya (analisa univariate)
Untuk melakukan explorasi digunakan command/perintah tab dan sum. Perintah tab digunakan pada variabel kategorik dan perintah sum digunakan pada variabel numerik. Format perintah untuk melakukan explorasi terhadap kejadian diabet dan faktor resikonya: command variabel
- Explorasi data kategorik (Univariate)
Explorasi data kategorik berupa explorasi terhadap frekuensi dan presentasi dari setiap kategori yang terdapat dalam setiap variabel
- Explorasi data numerik (Univariate)
Explorasi data numerik merupakan explorasi terhadap nilai rata-rata, stadar deviasi dan nilai minimum dan maksimum dari dan setiap variabel numerik
2. Explorasi pengaruh langsung faktor resiko terhadap kejadian diabetes (analisa bivariate)
Uji pengaruh langsung faktor resiko variabel kategorik terhadap kejdian diabetes
Untuk melihat pengaruh langsung faktor resiko dari sebuah variabel kategorik terhadap kejadian diabets digunakan uji chi-square. Adapun format perintahnya : tab (variabel resiko) (variabel kejadi diabetes), chi row
- Uji pengaruh langsung faktor resiko variabel numerik terhadap kejdian diabetes
Untuk melihat pengaruh langsung faktor resiko dari sebuah variabel numerik terhadap kejadian diabets digunakan uji t-test. Adapun format perintahnya : ttest (variabel resiko), by (variabel kejadi diabetes)
3. Analisa pengaruh faktor resiko terhadap kejadian diabetes dengan regresi logistik (Analisa Multivariate)
Dari hasil analisa bivariate (uji pengaruh langsung) variabel resiko terhadap kejadian diabetes diperoleh beberapa variabel kandidat yang akan dianalisa dengan regresi logistik, diantaranya variabel usia status gizi, indek massa tubuh dan riwayat diabetes orang tua. Dalam stata ada dua jenis output yang ditampilkan ketika melakukan analisa regresi logistik, yaitu output regresi logistik yang menampilkan nilai koefisien regresinya dan output regresi logistik yang menampilkan nilai odd rasio.
Regresi Logistik Dengan Nilai Koefisien Regresi
Untuk melakukan analisa regresi logistik yang menampilkan nilai koefisien digunakan perintah: Logit (dependent variabel) (independen variabel). Regresi logistik dengan nilai koefisien nantinya dapat digunakan untuk menghitung nilai probabilitas kejadian Y=1.
Dari hasil analisa terlihat bahwa yang signifikan berpengaruh terhadap kejadian diabetes (Y=1) adalah usia dengan p-value= 0.014, status gizi (stgizi) dengan p-value 0.028, dan riwayat diabetes orang tua (org_tua) dengan p-value 0.007. Dengan memperhasikan nilai varian dari sampel, maka faktor resiko yang paling besar pengaruhnya terhadap kejadian diabetes adalah riwayat diabetes orang tua (org_tua)karena memiliki statistik z terbesar yaitu 2.67.
Dengan nilai Pseudo R2 diperolah 0.2927 yang berarti bahwa pengaruh 5 faktor tesiko yang masuk dalam persamaan regresi logistik terhadap kejadian diabetes sebesar 29.27%.
Dengan menggunakan persamaan:
Jika ingin diprediksi nilai probabilitas setiap sampel yang terkumpul kemungkinan terkena diabetes sebagai berikut
Regresi Logistik Dengan Odd Rasio
Untuk melakukan analisa regresi logistik yang menampilkan nilai odd rasio dengan menambahkan option or di akhir perintah, dengan format perintah yang digunakan: Logit (dependent variabel) (independen variabel), or
Perhitungan nilai Odd rasio pada output analisa regresi logistik diperolah dari nilai koefisien dengan menggunakan formula:
Interpretasi dari nilai odd rasio variabel-variabel yang berpengaruh signifikan terhadap kejadian diabetes adalah sebagai berikut. Nilai Odd Rasio dari faktor resiko riwayat diabetes orang tua (org_tua) sebesar yang berarti bahwa yang sampel yang orang tua diabet akan memiliki resiko terkena diabet sebesar 8.39 kali dibandingkan yang orang tuanya tidak terkena diabetes. Untuk faktor resiko usia dengan nilai odd rasio memiliki makna bahwa semakin bertambah usianya maka semakin besar resiko terkena diabet. Faktor resiko status gizi memiliki nilai odd rasio memiliki makna bahwa yang status gizinya berlebih memiliki resiko terkena diabet sebesar 4.76 kali dibandingkan yang normal.
Download data latihan klik