Bagaimana Menentukan Sample Pada Studi Observasional

Penentuan populasi dan sampel pada sebuah penelitian amat erat dengan desain penelitian yang dipilih. Pada kesempatan ini, kita akan membahas pada desain studi observasional. Penentuan populasi dan sampel menjadi amat penting pada sebuah studi observasional. Pada Desain observasional case series, akan berbeda dengan desain observasional cross sectional, case control dan cohort.

Pada desain observasional case series, maka populasi ialah semua subyek dengan suatu disease di suatu wilayah X. Sampel dari studi case series juga merupakan sejumlah subyek dengan disease tertentu di suatu wilayah X. Semua sampel pada studi case series merupakan subyek dengan disease tertentu. Berbeda dengan desain studi cross sectional, case control dan case series yang terdapat sample dengan non-disease atau kontrol, case series hanya fokus pada subyek dengan disease tertentu.

Pada desain observasional cross sectional, case control dan cohort. Populasi ialah semua subyek dengan disease dan non-disease di suatu wilayah X. Sedangkan sampel ialah sejumlah subyek dengan disease dan non-disease tertentu. Keberadaan subyek dengan non-disease ini yang menjadi pembeda dengan case series. Keberadaan kelompok non-disease ini juga yang menjadi pembeda antara cross sectional dan case control. Keberadaan kelompok non-disease pada studi cross sectional tidak diatur sehingga jumlah antara subyek dengan disease dan non-disease tidak sama, bisa jadi jumlah subyek dengan disease lebih banyak ataupun sebaliknya. Sedangkan pada desain case control jumlah subyek dengan disease ataupun non-disease umumnya diatur sama ataupun dengan perbandingan tertentu. Pengaturan keberadaan subyek non-disease inilah yang menjadi pembeda penting antara desain cross sectional dan case control. Sering dan amat bisa terjadi, pada sampel penelitian cross sectional tidak dijumpai adanya subyek non-disease. Apabila hal tersebut terjadi, maka desain cross sectional tidak bisa dijalankan dan harus diubah menjadi desain case series. Untuk mencegah kegagalan proses sampling ini, maka penting sekali diperhatikan rumus besar sampel sebagai upaya seleksi guna mendapatkan sampel yang mampu memenuhi kriteria untuk cross sectional.

Selamat membaca, semoga bermanfaat. Apabila anda merasakan manfaat tulisan kami, silakan berdonasi dengan klik iklan yang muncul pada layar tulisan ini ataupun di website kami. Donasi anda akan digunakan untuk pengembangan ilmu pengetahuan dan pengembangan penelitian Indonesia.