Analisis Multivariat Analisis multivariat dilakukan untuk mengetahui hubungan lebih dari satu variabel independen dengan satu variabel dependen. .pptx

Analisis multivariat dalam dunia kesehatan digunakan untuk memahami hubungan kompleks antara banyak variabel yang memengaruhi kesehatan, seperti faktor risiko penyakit, status gizi, atau efektivitas intervensi kesehatan. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola dan hubungan tersembunyi, menghasilkan wawasan mendalam, dan mendukung pengambilan keputusan kebijakan kesehatan yang lebih baik.

1. Analisis Multivariat dalam Dunia Kesehatan Analisis multivariat adalah teknik statistik untuk menganalisis lebih dari dua variabel sekaligus. Digunakan untuk memahami hubungan kompleks antar variabel dalam data kesehatan. Contoh penggunaan: prediksi, klasifikasi, dan eksplorasi data.

2. Tujuan Analisis Multivariat Mengidentifikasi pola hubungan antar variabel. Mengelompokkan data berdasarkan karakteristik tertentu. Memprediksi hasil berdasarkan variabel-variabel bebas. Mengontrol variabel pengganggu.

3. Jenis-Jenis Analisis Multivariat 1. Regresi Linier Berganda 2. Analisis Faktor 3. Analisis Diskriminan 4. Analisis Klaster 5. Analisis Komponen Utama (PCA)

4. Contoh Kasus di Dunia Kesehatan Analisis faktor risiko hipertensi berdasarkan usia, IMT, stres, dan riwayat keluarga. Mengelompokkan pasien berdasarkan hasil laboratorium menggunakan analisis klaster. Memprediksi kemungkinan kejadian stroke dengan regresi logistik multivariat.

5. Langkah-Langkah Analisis Multivariat 1. Menentukan tujuan analisis. 2. Menyiapkan data (coding, cleaning, normalisasi). 3. Memilih jenis analisis multivariat. 4. Menginterpretasi hasil secara statistik dan klinis. 5. Menyimpulkan dan membuat rekomendasi.

6. Keunggulan dan Keterbatasan **Keunggulan:** Mampu menganalisis hubungan kompleks antar variabel. **Keterbatasan:** Memerlukan asumsi tertentu (normalitas, linearitas), interpretasi yang kompleks. Diperlukan pemahaman statistik yang baik untuk hasil yang valid.

7. Penutup Analisis multivariat sangat penting dalam riset kesehatan modern. Membantu pengambilan keputusan berbasis data. Pemahaman teknik ini meningkatkan kualitas hasil penelitian.