5/26/2018 Not Atm 6013

1/51

KAEDAH PENYELIDIKAN

TM6013

ANALISIS DATA

Hazura Mohamed

5/26/2018 Not Atm 6013

2/51

DATA ANALISISObjektif :

Kemahiran dalam menganalisis data menggunakan

teknik-teknik berstatistik

5/26/2018 Not Atm 6013

3/51

Analisis Statistik Merupakan tatacara, teknik dan kaedah yang

digunakan untuk tujuan memahami data dan

maklumat, membuat penelitian, meringkasdan membuat analisis bagi memperihalkanberbagai ragam data.

Peranan utamanya ialah supaya data yang

berbagai macam ini mudah difahami olehorang ramai.

5/26/2018 Not Atm 6013

4/51

Kategori Statistik Statistik deskriptif

Menggunakan kaedah berangka dan grafik untuk

menentukan corak set data, meringkaskan maklumatdaripada set data dan mempersembahkan maklumat yangdikumpul daripada sampel dalam bentuk yang menarik.

Oleh kerana pemerihalannya terhad kepada sampel sahaja ia tidakdigunakan untuk tujuan membuat kesimpulan dan generalisasi

menyeluruh kepada populasi yang dikaji Statistik Inferens

Prosidur-prosidur untuk membuat generalisasi mengenaipopulasi yang dikaji berdasarkan maklumat daripada sampel

yang diambil dari populasi.

5/26/2018 Not Atm 6013

5/51

Deskriptif Statistik1- Analisis UNIvariate

2- Analisis Bivariate

5/26/2018 Not Atm 6013

6/51

Analisis Univariate1.Taburan Frekuensi

Paling basic (and least useful)

Percentage Mod (nominal data)

2. Ukuran Kecenderungan Memusat

Min(interval data )

Mod(nominal data)

Median(ordinal data)

5/26/2018 Not Atm 6013

7/51

Sambung 3.Ukuran Serakan

Minimum

Maksimum Julatperbezaan di antara maksimum dan minimum

Sisihan piawaiukuran sejauh mana subjek-subjek

yang dikaji berbeza daripada min kumpulan.(the

more heterogeneous the group, the higher the

standard deviation)

5/26/2018 Not Atm 6013

8/51

Sambung

Skew = 0

Skew > 0

positive skew

Skew < 0

negative skew

5/26/2018 Not Atm 6013

9/51

Analisis Bivariat Korelasi

Arah

Kekuatan

Pearson r (interval data)

Spearman (ordinal data)

5/26/2018 Not Atm 6013

10/51

Data Teknik--teknik berstatistik adalah

ditentukan oleh jenis data.

Pemahaman asas mengenai jenis datamembantu dalam pemilihan kaedahanalisis dan ujian statistik yang sesuai

5/26/2018 Not Atm 6013

11/51

Jenis Data

Dua jenis data iaitu:Data Kuantitatif-numerik

nilai-nilai data adalah bilangan atau ukuranberangka.

Data kuantitatif boleh dalam bentuk: Diskret - Boleh mengambil nilai-nilai yang tepat

sahaja. Contoh: bilangan buah bagi setiap pokok dalam kebun,

saiz kasut bagi pelajr sebuah kelas dan bilangan anakdalam setiap keluarga dsbnya atau

Selanjar- Tidak boleh mengambil nilai yang tepattetapi boleh dihampirkan kepada ukuran tertentu

Contoh: tinggi pelajar, berat buah jambu , halaju kereta,PNGK pelajar-pelajar sarjana UKM-NPC, gaji pensyarah

dan sebagainya.

5/26/2018 Not Atm 6013

12/51

Jenis DataData Kualitatif- bukan numerik

Nilai-nilai data adalah kategori bukan

berangka.

Cth: jenis darah, jantina

5/26/2018 Not Atm 6013

13/51

Skala Pengukuran Data Nominal

Data nominal sesuai pada data yang hanya dapatdiklasifikasikan ke dalam kategori, nama atau label.

Kategori tidak dapat disusun mengikut urutan.

Dapat memberikan nilai numerik pada kategori tapitidak dapat melakukan operasi matematik terhadapnilai-nilainya.

Cth: male = 0 dan female = 1, budak ceria = 1 danbudak tak ceria = 2

5/26/2018 Not Atm 6013

14/51

Skala Pengukuran Data Ordinal

Sama seperti data nominal.

Membezakan ialah data boleh disusun mengikut urutan.

Tetapi kita tidak boleh mengukur perbezaan di antara duadata.

Kita dapat memberikan nilai numerik namun tidak dapatmelakukan operasi matematik

Cth: Pengundi-pengundi diklasifikasikan sebagai low-income, middle-

income, or high-income

Frekuensis Penerbangan: tidak pernah, jarang, kadang-kadang,selalu.

Bagaimana penilaian anda terhadap restoran itu? Sangat baik, baik,cukup, kurang.

5/26/2018 Not Atm 6013

15/51

Skala Pengukuran Data Interval/Sela

Data interval adalah sama spt data ordinal iaitu databoleh disusun.

Perbezaan antara data bermakna dan boleh diukur.

Cth. Senarai suhu-suhu didih bagi cecair yang berbeza. Kitaboleh tahu samada suhu didih cecair A lebih tinggidaripada suhu didih cecair B. jika suhu didih cecair A

adalah 212darjah dan suhu didih cecair B adalah 284darjah , suhu didih cecair B adalah lebih tinggi daripadasuhu didih cecair A.

Nilai sifar bersifat arbitrari.(tidak menggambarkan kosongsecara mutlak)

5/26/2018 Not Atm 6013

16/51

Skala Pengukuran

Data Nisbah(ratio data)

Data nisbah adalah sama seperti data interval kecuali nisbahmemberi makna..

Data ratio mempunyai nilai kosong secara mutlak. Nilai kosongnya

mempunyai maksud tiada kuantiti. Seseorang yang tidak bekerjabermaksud gajinya RM 0.

Cth. 4 orang dipilih secara rawak dan ditanya berapa banyak duit yangmereka bawa sekarang. Berikut adalah hasilnya : $21, $50, $65, and$300.

Adakah data ini boleh disusun ikut urutan? Ya, $21 < $50 < $65

5/26/2018 Not Atm 6013

17/51

Ukuran kecenderungan

memusat(Central tendency)Nominal Ordinal Interval/Ratio

Mode X X X

Median X X

Mean X

5/26/2018 Not Atm 6013

18/51

Statistik Inferens

5/26/2018 Not Atm 6013

19/51

Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis merupakan kaedah yang

paling berkesan untuk membuat kesimpulan

mengenai suatu populasi yang dikajiberpandukan keputusan yang didapati daripadasampel.

Hipotesis statistik adalah satu kenyataan yang

dibuat tentang suatu populasi Kenyataan ini mungkin benar atau tidak

Benar atau tidak +++> lakukan pengujianhipotesis

5/26/2018 Not Atm 6013

20/51

Kepentingan & Keperluan Penting untuk menguji adakah

perbezaan yang wujud di antara data

dalam sampel dan populasi adalahbenar-benar berbeza atau berbezasecara kebetulan sahaja.

5/26/2018 Not Atm 6013

21/51

Takrif Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu

pernyataan atau anggapan yang

mungkin benar atau tidak terhadapsuatu populasi atau lebih (Walpole,1990).

Hipotesis yang baik mempunyai sifat-sifat seperti berfokus, jelas, logik,difahami dan dapat diuji.

5/26/2018 Not Atm 6013

22/51

Langkah-langkah PengujianHipotesis

Penyataan hipotesis

Jenis Taburan Data

Aras keertian Ujian Statistik

Kawasan Penolakan

Pengiraan ujian statistik Keputusan

Kesimpulan

5/26/2018 Not Atm 6013

23/51

Pernyataan Hipotesis Hipotesis nol ditandakan dengan H0 ialah

hipotesis yang hendak diuji dan diharap akan

ditolak.

oMesti yang membawa maksud kesamaan.

oJadi ada 3 kemungkinan: sama ada = atau atau

.

5/26/2018 Not Atm 6013

24/51

Contoh:

Ho: Purata pendapatan pelajar MIT UKMBangi adalah RM4,000.00 sebulan

atauHo: = RM 4,000.00 sebulan.

5/26/2018 Not Atm 6013

25/51

Pernyataan Hipotesis Hipotesis alternatif ditandakan dengan H1, biasanya

dinamakan hipotesis penyelidik yang dirumuskan dengan

harapan untuk menerimanya. Kebiasaannya sebarang pernyataan yang hendak dibuktikan

benar, ditulis dalam hipotesis alternatif

Mesti membawa maksud ketaksamaan.

oJadi ada 3 kemungkinan: sama ada atau < atau >. oDiterima jika Hoditolak.

Perhatikan!!! Pernyataan dalam Hodan H1tidak boleh bertindan.

5/26/2018 Not Atm 6013

26/51

Contoh:

H1: Purata pendapatan pelajar MIT UKM

Bangi adalah kurang RM4,000.00sebulan

atau

H1: < 4,000.00 .

5/26/2018 Not Atm 6013

27/51

Pernyataan Hipotesis Kesilapan-kesilapan yang dibuat:

Pernyataan hipotesis penyelidikan yang terlalu

kabur. Cth: terdapat hubungan kecerdasan dansikap

Pernyataan hipotesis penyelidikan yang terlaluumum. Cth: pelajar yang bijak mempunyai sikapyang baik

Pernyataan hipotesis penyelidikan dalam bentukyang tidak boleh diuji. Cth: pelajar yang rajin kekuliah lebih beriman

5/26/2018 Not Atm 6013

28/51

Taburan Data

Taburan data sampel perlu di kenalpasti terlebihdahulu untuk membolehkan kita menggunakanstatistik ujian yang betul.

Bagi data yang diambil dari taburan normal,

taburan sampel nya juga normal. Bagi data yangdiambil dari taburan bukan normal, teorem hadmemusat diperlukan.

Ujian kenormalan juga boleh digunakan untukmenguji adakah data tertabur secara normal.

oBina histogram , Bina plot batang-daun oKira pekali kepencongan dan kepuncakannya.

oGunakan hubungan min, mod dan median denganbentuk taburan.

oAtau gunakan perisian untuk menguji kenormalan

5/26/2018 Not Atm 6013

29/51

Aras Keertian

Menerima atau menolak H0bergantung kepada tahapsignifikan atau aras keertian (level of significance)

Aras keertian ditandakan dengan simbol

Juga dipanggil sebagai kebarangkalian berlakunyaralat jenis I, iaitu dalam membuat keputusan,hipotesis nol ditolak sedangkan pada hakikat ianyabenar.

Maka semakin besar nilai , semakin besarkemungkinan kita akan menolak hipotesis nol yangbenar

Lazimnya nilai yang digunakan ialah 0.1, 0.01 atau0.05

5/26/2018 Not Atm 6013

30/51

Ujian StatistikSebelum memilih suatu ujian statistik , tanya:

Berapa banyak pembolehubah kajian?

Adakah taburan data normal? Adakah sampel independent atau dependent?

Apakah hipotesis anda?

Adakah data nominal, ordinal, selang/ratio?

5/26/2018 Not Atm 6013

31/51

Kajian hubunganDesign Scale of Measurement

Correlation

Coefficients

Survey or Correlational Studies

Two nominal variables

Phi

Coefficient

A nominal variable and

an interval or ratio

variable

Point-biserial

Ordinal Spearman's r

Interval or ratio Pearson's r

http://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/correl.htm

5/26/2018 Not Atm 6013

32/51

Kajian Perbandingan

Designs Scale ofMeasurement

Test Statistic

Single-group

between-subject

Nominal Chi-Squared, sign test

Ratio or Interval

Z-test: Population variance is known

T-test: Population variance must be estimated

Two-group

between-subject

Nominal Chi-Squared

Ordinal Sign test, Wilcoxon's rank-sum test,U-Mann

Whitney test(tidak bersandar)

Interval or Ratio Student's t-test

Three or more

group between

subject

Ordinal Kruskal-Wallace's H-test

Interval or ratioFisher's F-test

(ANOVA)

If significant, test individual

means withTukey's HSD

http://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htmhttp://www.viterbo.edu/personalpages/faculty/DWillman/p230/infer_stat.htm

5/26/2018 Not Atm 6013

33/51

Contoh

Seorang pensyarah ingin mengetahuiadakah belajar secara dalam kumpulanmenyebabkan peningkatan prestasi dalam

exam berbanding belajar secara individu..1. Tujuan : menguji adakah teknik belajar memberi

kesan kepada pencapaian markah.

2. Mengkaji dua kumpulan sampel yangindependent

3. Pembolehubah kajian : markah peperiksaan

4. Skala pengukuran: nisbah.

5. Hipotesis H0: Tiada perbezaan purata markah diantara belajar berkumpulan dan belajar sendiri.

6. Statistik ujian yang sesuai :

5/26/2018 Not Atm 6013

34/51

Kawasan Penolakan Ada 3 jenis hujung ujian:

o 2 hujung

o 1 hujung sebelah kiri

o 1 hujung sebelah kanan

Bergantung kepada H1. Kawasan penolakan adalah

kawasan yang membolehkan Hodi tolak

5/26/2018 Not Atm 6013

35/51

Nilai Kritikal Nilai pemisah diantara kawasan

penolakan dan kawasan penerimaan.

Keputusan

Kesimpulan

5/26/2018 Not Atm 6013

36/51

Jenis ralat statistik Semua keputusan ujian statistik bergantung kepada

samada menolak atau menerima hipotesis nol.

Namun ianya dipengaruhi oleh 2 ralat statistik

Ralat jenis I berlaku jika kita menolak H0 apabila dalam keadaan sebenar,

ia benar dan

Ralat jeis II berlaku apabila kita tidak menolak H

0sedangkan dalam

keadaan sebenar, ia palsu.

Kb (Ralat Jenis I ) = dan Kb (Ralat Jenis II) =

Oleh itu penyelidik menetapkan aras keertian pada 0.05 iaitu hanya

5 dari 100 sahaja dibenarkan membuat ralat jenis 1

5/26/2018 Not Atm 6013

37/51

Secara Matematik = kb (Ralat jenis I )

= kb ( tolak H0| H0 benar ) dan

= kb (Ralat jenis II)

= KB (Terima H0| H0 palsu)

5/26/2018 Not Atm 6013

38/51

Pokok Pemilihan Ujian

5/26/2018 Not Atm 6013

39/51

Analisis Menggunakan SPSS Apa itu SPSS? SPSS (Statistical Package for the

Social Sciences)

Satu sistem yang berupaya mengurus data

dan menganalisis secara berstatistik.

Mudah digunakan dan boleh memanipulasi

data.

Tetapi SPSS tidak boleh menyelesaikan

sebarang masalah anda. Ia boleh digunakan untuk menganalisis

data

Yang penting, anda mesti ada

pengetahuan asas mengenai statistik

untuk mentafsirkan output.

5/26/2018 Not Atm 6013

40/51

Analisis Grafik dan Diskriptif Data NominalFrequency, Crosstabs,

bar charts dan pie charts

Data Ordinal - Frequency, Crosstabsdan descriptivee statistics, bar charts,pie charts, steam-lesf plots

Data selanjardescriptive statistics,histograms, boxplots, dan scatter plotbagi dua pembolehubah

5/26/2018 Not Atm 6013

41/51

3 kumpulan Ujian berstatistik

inferensi Kumpulan 1. Menguji jika terdapat perbezaan

yang bererti di antara dua pembolehubah;

Kumpulan 2. Menguji kesignifikananhubungan di antara dua pembolehubah; dan

Kumpulan 3. Menguji jika terdapat perbezaanyang signifikan diantara lebih daripada dua

pembolehubah.

5/26/2018 Not Atm 6013

42/51

Analisis Inferensi Kumpulan 1. Menguji jika terdapat perbezaan

yang bererti di antara dua pembolehubah Nominal atau ordinalguna Crosstabs

Data selanjar Pertama, periksa jika data normal

Untuk periksa kenormalan, go to Analyze, descriptivestatistics, explore

Kedua, jika membandingkan dua atau lebih kumpulan,periksa kehomogenan bagi varians di antara kumpulan.

Guna explore

Bagi perbandingan dua kumpulan, guna Independent t-test bagi independent sample dan dependet t-test bagipaired sample

Jika tidak normal guna analyzenonparametric

5/26/2018 Not Atm 6013

43/51

Analisis Inferensi Kumpulan 2. Menguji kesignifikan

hubungan di antara dua pembolehubah

Nominal dataguna crosstab dan pilihujian yang sesuai untuk nominal data

Ordinal dataguna crosstabs, bivariate

correlation spt pekali korelasi Spearman Data Selanjarguna bivariate correlation

spt Pearson correlation

5/26/2018 Not Atm 6013

44/51

Analisis Inferensi Kumpulan 3. Menguji jika terdapat

perbezaan yang bererti di antara lebih

dua pembolehubah Bagi data tidak normal pilih

Analyze nonparametric test k independet

test Bagi data normal

Analyze compare mean ANOVA

Descriptive Statistics

5/26/2018 Not Atm 6013

45/51

Descriptive StatisticsProcedure

5/26/2018 Not Atm 6013

46/51

The Crosstabs Procedure in SPSS

5/26/2018 Not Atm 6013

47/51

The Crosstabs Procedure in SPSS

Adakah te dapat pe be aan di

5/26/2018 Not Atm 6013

48/51

Adakah terdapat perbezaan diantara kumpulan kajian

5/26/2018 Not Atm 6013

49/51

Mengkaji hubungan di antara

pembolehubah kajian

5/26/2018 Not Atm 6013

50/51

Jika taburan data bukan

tertabur normal

5/26/2018 Not Atm 6013

51/51

Sekian

Terima Kasih