Statistik untuk Kuruskan Badan
Semasa waktu rehat tengah hari tadi, sempat bersembang dengan dua orang pelajar di kafe. Mereka bertanya soalan-soalan tentang penyelidikan yang mereka dan kawan-kawan akan lakukan sebagai projek tahun akhir. Salah satu soalan yang ditanya ialah "Kalau nak menguji keberkesanan sesuatu program, apa analisis statistik yang perlu digunakan."
Soalan itu 'rezeki': orang putih kata, 'teachable moment'. Dapat rezeki untuk 'membedah' soalan itu untuk melihat apa pemikiran yang ada disebaliknya. Saya cadangkan kepada pelajar untuk tidak mengabaikan pemikiran kritis (cth: dengan menggunakan alat 5W1H) dalam meneroka persoalan kajian.
Sebelum menentukan jenis analisis statistik yang perlu digunakan, perlu tentukan dahulu apa yang dimaksudkan dengan KEBERKESANAN. Sebagai contoh, katakan saya menjual produk melangsingkan badan dengan tag-line 'Gigit Gigit, Terus Kurus'. Produk ini saya nak jual dengan harga RM500 untuk bekalan makan sebulan.
Apakah yang boleh saya tawarkan untuk membuktikan ia berkesan?
1. Testimoni pengguna
Kalau setakat testimoni, tak perlu nak fikir analisis statistik. Testimoni bersifat 'single case study'. Tak cukup data untuk buat analisis statistik. Jadi, 'bukti' yang boleh didapati dari testimoni hanyalah data yang langsung tidak dapat diguna untuk membuat anggaran kesan produk kepada populasi yang besar.
Kalau setakat testimoni, tak perlu nak fikir analisis statistik. Testimoni bersifat 'single case study'. Tak cukup data untuk buat analisis statistik. Jadi, 'bukti' yang boleh didapati dari testimoni hanyalah data yang langsung tidak dapat diguna untuk membuat anggaran kesan produk kepada populasi yang besar.
2. Kajian satu kumpulan
Katalah saya buat kajian dengan 20 orang pengguna produk. Selepas sebulan mereka menghabiskan produk (dan juga RM500), saya tanya mereka ada penurunan berat badan tak? Dari sini, saya boleh tahu tahap keberkesanan produk ini dengan melihat peratus pengguna yang sudahpun semakin ringan. Perlu ujian statistik tak? Mungkin hanya ujian Khi kuasa 2 untuk melihat keberkaitan produk dengan perubahan berat badan. Saya hanya perlu menganalisis frekuensi (kekerapan) peserta kajian mengikut rawatan (makan produk ATAU tidak) dan hasil rawatan (berjaya ATAU tidak).
Katalah saya buat kajian dengan 20 orang pengguna produk. Selepas sebulan mereka menghabiskan produk (dan juga RM500), saya tanya mereka ada penurunan berat badan tak? Dari sini, saya boleh tahu tahap keberkesanan produk ini dengan melihat peratus pengguna yang sudahpun semakin ringan. Perlu ujian statistik tak? Mungkin hanya ujian Khi kuasa 2 untuk melihat keberkaitan produk dengan perubahan berat badan. Saya hanya perlu menganalisis frekuensi (kekerapan) peserta kajian mengikut rawatan (makan produk ATAU tidak) dan hasil rawatan (berjaya ATAU tidak).
Kalau saya tak jujur, mungkin juga saya boleh 'sorok' data berkaitan pengguna yang mengalami kenaikan berat badan sebab nak tunjukkan yang berkesan sahaja. Kalau nak betul-betul jujur, saya kena tunjukkan peratusan bagi yang mengalami kenaikan, penurunan dan kemalaran berat badan.
3. Eksperimen geli-geli
Mungkin ada yang perasan, mengikut kajian 2 di atas, kita ada dua kekurangan yang serius
Mungkin ada yang perasan, mengikut kajian 2 di atas, kita ada dua kekurangan yang serius
a. kita tak ukur berat badan SEBELUM rawatan
Jadi, kita buat la pulak eksperimen geli-geli dengan 20 orang peserta tadi. Timbang berat badannya sebelum rawatan, dan sebulan selepas rawatan. Maka, kita boleh gunakan ujian-t berulan (repeated t-test) untuk mengesahkan keberkesanan produk ini.
Tapi, ada kebarangkalian produk ni akan ambil masa lebih lama untuk menunjukkan kesan. Jadi, kita boleh ulang timbang selepas 3 bulan. Kalau kita buat macam ni, kita dah ada 3 data dari setiap peserta kajian. Makan, kita kena gunakan ANOVA berulang (repeated measure ANOVA).
b. kita tak ada kumpulan kawalan
Menggunakan cara ni, kita ambil lagi 20 orang, dan kita pastikan mereka tidak makan produk. Di akhir tempoh sebulan, kita bandingkan berat badan mereka dengan pengguna produk. Jadi, dalam kes ini, kita perlu gunakan ujian-t tidak bersandar (independent measures t-test).
Kalau kita buat follow up sampai 2 kali selepas rawatan bermula, DAN ada kumpulan kawalan, maka kita kena gunakan mixed ANOVA; bukan ANOVA sehala atau ANOVA berulang.
Dengan eksperimen geli-geli ini pun, kita tak dapat bukti yang betul-betul kukuh tentang keberkesanan produk ni. Banyak lagi yang kita kena kemaskan. Aspek lain tentang 'keberkesanan' yang perlu diberi perhatian termasuklah
1) kesan rawatan vs kesan alami/semulajadi/perubahan normal
- mungkin saja perubahan yang diperhatikan itu terhasil daripada perubahan yang memang akan berlaku walaupun tanpa rawatan
- mungkin saja perubahan yang diperhatikan itu terhasil daripada perubahan yang memang akan berlaku walaupun tanpa rawatan
2) kesan rawatan yang diingini vs kesan rawatan yang tidak diingini
- mungkin saja perubahan yang tidak diingini juga berlaku. Jika berat badan turun, tapi tahap kesihatan merosot, adakah kita akan buat kesimpulan produk itu berkesan?
- mungkin saja perubahan yang tidak diingini juga berlaku. Jika berat badan turun, tapi tahap kesihatan merosot, adakah kita akan buat kesimpulan produk itu berkesan?
3) kesan tanpa niat
- mungkin saja perubahan yang berlaku itu disebabkan perkara lain yang muncul sekaligus dengan rawatan. Jika selama ini kita jarang minum air kosong. Bila mula makan produk, kita jadi rajin minum air (sebab itu keperluan produk). Maka ada yang perasan kulitnya jadi semakin gebu. Itu bukan faedah produk...tapi faedah dari minum air.
- mungkin saja perubahan yang berlaku itu disebabkan perkara lain yang muncul sekaligus dengan rawatan. Jika selama ini kita jarang minum air kosong. Bila mula makan produk, kita jadi rajin minum air (sebab itu keperluan produk). Maka ada yang perasan kulitnya jadi semakin gebu. Itu bukan faedah produk...tapi faedah dari minum air.
TAHNIAH kepada yang dah baca sampai hujung. Nanti cari idea untuk buat eksperimen serius pulak.
Comments