Analisa Data METODE PENELITIAN
3. Analisa Multivariat Analisa Multivariat dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variabel
independen dengan dependen dikontrol dengan variable confounding. Teknik analisa yang digunakan adalah analisa regresi logistic ganda. Langkah dalam
pemodelan variabel confounding adalah : a. Pemilihan Variabel
Dari analisa bivariat, akan diketahui variable - variabel yang akan menjadi kandidat untuk dimasukkan ke dalam analisi multivariate. Variable yang akan
dimasukkan ke dalam analisis multivariat memiliki nilai P 0,25. Semua variabel yang telah memenuhi syarat dimasukkan dalam Big Model. Model ini,
dinamakan Hierarchically Well Formulated Model HWF Model atau model yang paling lengkap.
b. Menilai Interaksi Untuk menentukan apakah suatu factor risiko mempunyai efek interaksi, dapat
diuji dengan melakukan fitting pada model dengan menyertakan variable interaksi. Suatu factor risiko mempunyai efek interaksi bila interaksi tersebut
bermakna secara statistik. Uji statistic yang dilakukan dengan membandingkan likelihood ratio test yaitu membandingkan nilai likelihood tanpa variable
interaksi dengan nilai likelihood dengan variable interaksi. Variable interaksi dianggap bermakna dan dimasukkan ke dalam model bila hasil analisi
mendapatkan nilai P ≤ 0,05.
c. Menilai Confounding
Dilakukan dengan cara mengeluarkan variabel dimulai dengan variabel yang mempunyai nilai P paling besar P 0,05. Setiap pengeluaran satu variabel
dilihat efeknya terhadap OR. Apabila OR 10 maka berarti variabel tersebut merupakan variabel confounding. Bila itu variabel confounding maka variabel
tersebut diikutsertakan dalam analisa selanjutnya. d. Menyinpulkan dan menilai OR
Setelah mengantrol variabel interaksi dan confounding maka diharapkan dapat dihasilkan hasil model parsimonious, model yang sahih dan presisi yang baik tapi
juga sederhanan. Model ini tidak hanya mengikutsertakan faktor yang penting tapi juga sederhana. Efek pajanan dinilai berdasarkan nilai OR.