ANALISIS DATA MENGGUNAKAN PERISIAN IBM SPSS STATISTICS MUHAMMAD

ANALISIS DATA MENGGUNAKAN PERISIAN IBM SPSS STATISTICS MUHAMMAD AMIRUL ABDULLAH

REKA BENTUK KAJIAN Kuantitatif Kajian Tinjauan (survey) Eksperimen Benar Kualitatif Kajian Korelasi Ethnography Kajian Kes Quasi. Eksperimen Phenomenology Grounded Theory

Problem Statement s es oc Pr h rc ea es R Research Design/ Methodology Population & Sample Instrumentation Data Collection Data Analysis & Presentation Interpretation & Reporting

KEPUTUSAN PERUBAHAN AMALAN Kemahiran Jenis data Kajian Pemantauan Perisian Tujuan Makluman Rekod DATA ANALISIS STATISTIK DAPATA N

Melibatkan pengumpulan maklumat (data), menganalisisnya, dan membuat keputusan yang bermakna. Sains membuat kesimpulan dari data. MAKSUD STATISTIK Koleksi prosedur mengumpul data bagi membuat keputusan Bidang pengajian yang melibatkan proses pengumpulan, analisis, persembahan, dan tafsir untuk membuat keputusan. Satu cabang matematik yang menganalisis nombor untuk membuat keputusan.

Meringkaskan Data Memberi makna kepada data Menerangkan data Kegunaan Statistik Statistical thinking will be a necessary tools to be an efficient citizen. Information developed through the use of statistics has enhanced our understanding of how life works, learn about each other, taking control of some social issues, and help to make decisions. (H. D.

Collect Analyze Present Make informed decisions Interpret

CABANG STATISTIK Deskriptif Inferensi

Statistik Deskriptif v Meringkas dan mempersembah data dengan menggunakan nombor. v Data berasal sama ada dari pemboleh ubah kuantitatif (ketinggian, kecerdasan, berat) atau dari pemboleh ubah kategori (jantina, judul buku, jenis sekolah) v Data yang dikumpul diproses dan disusun dalam bentuk yang mudah dibaca dengan menggunakan pelbagai cara seperti graf, jadual, dan carta.

Markah ujian yang dikumpul Jantina Lelaki Perempuan 57 70 40 54 60 61 70 44 Markah 55 71 55 80 72 50 82 61 40 83 62 49 44 46 56 56 83 67 65 70 Bagaimana hendak memudahkan bacaan dan memberi makna kepada markah yang dikumpul?

Markah Jantina N Lelaki Perempuan Minima Maksima Mean Median SP 14 44 83 62 60 12. 0 14 40 83 59 59 13. 8

Statistik Inferensi v Membuat inferens mengenai sesuatu populasi dengan berdasarkan data yang dikumpul dari satu kumpulan yang lebih kecil (sampel) v Sampel yang dipilih mempunyai ciri-ciri yang sama dengan populasi (representasi) v Menggunakan kaedah statistik yang mengambilkira faktor ralat dan perbezaan sampel dengan populasi

STATISTIK INFERENSI Populasi Sampel Dapatan

Markah ujian yang dikumpul Jantina Lelaki Perempuan 57 70 40 54 60 61 70 44 Markah 55 71 55 80 72 50 82 61 40 83 62 49 44 46 56 56 Apakah interpretasi yang boleh dibuat berdasarkan kepada markah ujian sampel? 83 67 65 70

Pemilihan Ujian Statistik Soalan Kajian Reka bentuk Jenis data Dapatan Kesimpulan Keputusan

VARIABLE? 5 JENIS: q Independent Variable ü Kesannya terhadap DV dikaji. Cth. Kaedah mengajar – Skor Pencapaian q Dependent Variable ü Variable yg kesannya dicerap akibat IV q Mediated Variable ü Menjelaskan ? Hubungan IV & DV berlaku(cth. umurpengalaman-skor, pengalaman sbg. MV)

Samb…jenis variable q Moderator Variable ü Variable yg berinteraksi utk ˄˅ kekuatan hubungan antara IV & DV ü Cth. kekerapan menonton berita (DV) dipengaruhi oleh umur (IV) tetapi jantina boleh menguatkan hubungan ini di mana lelaki berumur lbh kerap menonton berita berbanding perempuan berumur. q Extraneous Variable ü Variable luaran selain IV yg mempengaruhi DV ü Cth. (samb. cth MV)…isu semasa mempengaruhi kekerapan menonton berita…tsunami, gempa bumi, dll.

IV vs DV Pemboleh ubah Bebas vs Pemboleh ubah Bersandar Contoh: Kaedah mengajar (IV) dimanipulasi dengan menjadikan dua kaedah berbeza (X dan Y) bagi melihat kesannya kepada skor (DV).

SKALA…No Oil In River • • Nisbah (Ratio) Sela (Interval) Ordinal Nominal • • Nombor menunjukkan kuantiti Jarak sekata antara nombor. Berat, tinggi, pendapatan Nilai sifar menunjukkan tiada Nombor menunjukkan kuantiti/ magnitud Jarak sekata antara nombor. Suhu, markah ujian, IQ Nilai sifar arbitrari (tiada sifar mutlak) • Pengkelasan mengikut pemeringkatan (tinggi rendah) • Nombor menunjukkan kuantiti; jarak/selang tidak sekata • Kedudukan dalam kelas, penarafan, kemahiran bertutur, ranking, SES, Pendapat (Setuju, Tak Pasti, Tidak Setuju) • Aras paling rendah • Angka tiada magnitud. Bertujuan untuk pengkelasan, pengenalan • Jantina, nombor KP, jenis sekolah, kod buku

PEMILIHAN UJIAN STATISTIK Parametrik Sela & Nisbah Bukan Parametrik Jenis Ujian Statistik Nominal & Ordinal Bukan Parametrik

JENIS DATA TUJUAN Parametrik Bukan Parametrik Menerangkan satu kumpulan Mean, SD Median, interquartile range Perbandingan satu kumpulan menggunakan satu nilai One-sample T- test Wilcoxon test Membandingkan dua kumpulan berbeza Independent T- test Mann-Whitney test Membanding dua kumpulan berpasangan Paired T-test Wilcoxon test

JENIS DATA TUJUAN Parametrik Membandingkan tiga atau lebih kumpulan berbeza Perkaitan/hubungan dua variabel Meramal nilai dari variabel lain yang diukur (Predict value from another measured variable) One-way ANOVA Pearson correlation Simple linear regression or Nonlinear regression Meramal nilai dari beberapa variabel lain yang diukur Multiple linear regression* or (Predict value from several Multiple nonlinear regression** measured or binomial variables) Bukan Parametrik Kruskal-Wallis test Spearman correlation Nonparametric regression**

Perbezaan min IV -Data diskret (Nominal / Ordinal) DV -Data continuous Jenis Ujian (Interval / ratio) 1 (cth. Lelaki/perempuan) 1 (cth. Pencapaian) Ujian-t 1 (cth. Melayu/Cina/India) 1 Anova Satu Hala 2 (cth. Bangsa & Jantina) 1 ANOVA Dua Hala 1@> 2@> MANOVA

PENGUJIAN HIPOTESIS? • • Hipotesis = andaian kajian yg akan diuji Jenis Hipotesis = HA & Ho Ho = Min Sampel Tidak Berbeza Dari Min Populasi Pengiraan dan perbandingan t obtain dan t kritikal – T obtain > t kritikal (alfa=0. 05), maka wujud perbezaan yg signifikan kedua-dua min skor sampel dan min populasi • Why Null? “It is difficult to prove something to be TRUE, but is much easier to prove something to be NOT TRUE. ”

SOALAN KAJIAN PERLU/TIDAK PENGUJIAN HIPOTESIS 5 LANGKAH PENGUJIAN HIPOTESIS: ü ü ü Nyatakan Ho & Ha Setkan darjah keyakinan/alfa (kajian sains sosial=. 05) Laporkan ujian statistik & kesignifikanan Membuat keputusan (terima / gagal) Kesimpulan

RALAT: Ho = Tidak terdapat perbezaan/hubungan yg signifikan kaedah mengajar terhadap skor pencapaian pelajar. TOLAK Ho TERIMA Ho Ho BETUL Ho SALAH RALAT JENIS I (Tolak Ho yg betul) KEPUTUSAN TEPAT (Terdapat perbezaan/hubungan) …kaedah mengajar tidak pengaruhi skor …kaedah mengajar pengaruhi skor KEPUTUSAN TEPAT (Tidak terdapat perbezaan/ hubungan) RALAT JENIS II (Terima Ho yg salah) …kaedah mengajar tidak pengaruhi skor …kaedah mengajar pengaruhi skor

Bagaimana hendak menganalisis data? Manual Perisian Analisis Data

MENGISI CONTOH BORANG SOAL SELIDIK

IBM-SPSS Statistics

Mengenali SPSS • • Starting SPSS Opening an Existing Data File Starting a New Data File Defining & Procedure for Defining the Variables – Name, Type, Width, Decimals, label, Value, Missing, Align, Measure • Procedure for Entering Data

Latihan 1 • Menyediakan ‘template’. • Memasukkan data.

Screening & Cleaning The Data • Step 1: Checking for Error • Step 2: Finding the Error in Data File • Step 3: Correcting the Data Error in Data File

Manipulating the Data • Calculating Total Scale Score (summated) • Collapsing a Continuous Variable Into Group (compute, recode)

Latihan 2 • • • Checking for Error Finding the Error in Data File Correcting the Data Error in Data File Calculating Total Scale Score (summated) Collapsing a Continuous Variable Into Group (compute, recode)

MENGHASIL OUTPUT 1. Frekuensi 2. Crosstab 3. Peratus 4. Min 5. Korelasi

1. Mencari bilangan jawatan guru

1. Mencari bilangan jenis sekolah

1. Mencari bilangan jenis jawatan guru dan graf

ANALISIS SERENTAK BEBERAPA VARIABEL Contoh: • Jawatan, jantina Pengetua, dan kelayakan akademik

Crosstab Memudahkan analisis beberapa varibel dalam satu jadual

Latihan 3 • Menyediakan jadual, graf, carta, dan crosstab. • Selamat MENCUBA….

Normality & Linearity • Analyze Des. Statistics Explore – Klik ‘totalkjer’ Dependent List box – Label cases by put your ID variables – Display ’Both’ is selected – Statistics click descriptive & outliers, click continue – Plots click on Histogram, Normality plots with tests, continue – Option in the missing values, click on Exclude cases pairwise. Continue & OK. Ø Skewness & kurtosis Ø Test of Normality Kolmogorov-Smirnov…non-sig. =normal Ø Big samples=Central Limit Theorem

Kesahan & Kebolehpercayaan

Kesahan • Merujuk kpd sejauhmana sst. alat ukur dpt. Memberikan ukuran terhadap apa yg patut diukur (Tuckman, 1978; Mohd Majid, 1990; Anastasi&Urbina 1997). • Darjah ketepatan ujian/alat ukur tersebut mengukur perkara atau kualiti yg diukur oleh ujian tersebut (Anastasi, 1990 dlm Mohamad Sahari, 2008). • Cth. : Alat penimbang sah untuk mengukur berat badan, TETAPI kurang sah untuk mengukur darjah kesihatan seseorang. • Sesuatu alat yg berupaya mengukur dengan tepat sst pembolehubah yg ditetapkan adalah dianggap SAH sbg alat pengukur bg pembolehubah tersebut.

Jenis Kesahan • Kesahan Muka (Face validity) – bahasa, ejaan, kejelasan, kurang saintifik & boleh disemak oleh org bukan pakar bidang • Kesahan Kandungan (Content validity) – sejauh mana alat ukur itu mewakili bidang/kandungan yg diukur. MESTI disahkan oleh pakar bidang. • Kesahan Kriteria (Criterion validity) – Terbahagi kpd 2: i. Kesahan serentak (concurrent); ii. Kesahan Jangkaan (Predictive) – K. serentak- kesetaraan…skor instrumen yg dibina setara/hampir setara dgn instrumen org lain. Cth. , Soalan Matematik pada tahun 2007 (Lembaga Pep. ) dgn soalan Matematik yg dibina pada 2012 (menguji topik yg sama) – menunjukkan keputusan yg tidak jauh berbeza apabila diuji utk tempoh masa yg dekat. – K. Jangkaan – dpt. menjangka keputusan akan datang (3 -6 bulan). Lazim utk ujian penyaringan. Cth. IMSAK di IPG). • “the ability of a survey instrument to forecast future events, behaviours, attitudes, or outcome. ” (Litwin 1995)

• Kesahan Gagasan (Construct validity) – Item yg menguji konstruk yang sama, skor ujian adalah ‘correlated’; tetapi jika mengukur konstruk yang berlainan akan mencatatkan korelasi yg rendah – Ringkasnya, item yg mewakili sesuatu konstruk perlu mempunyai ciri sepunya!

Kebolehpercayaan Ø kestabilan & ketekalan/konsistensi sst alat/instrumen mengukur sst konsep, pd bila 2 masa, dlm apa jua keadaan. Ø Memberi skor yg sama walau diukur berulang kali “…reliability does’nt ensure validity…” (Hair et al. , 1995)

• Inter-Rater or Inter-Observer Reliability Used to assess the degree to which different raters/observers give consistent estimates of the same phenomenon. • Test-Retest Reliability Used to assess the consistency of a measure from one time to another. • Parallel-Forms Reliability Used to assess the consistency of the results of two tests constructed in the same way from the same content domain. • Internal Consistency Reliability Used to assess the consistency of results across items within a test.

Nilai kebolehpercayaan • Cronbach (1946): – <0. 6 – 0. 8 – >0. 8 : rendah : diterima : baik • De. Vellis (2003), >0. 7

Procedure for checking the reliability of a scale: 1. From the menu at the top of the screen, click on Analyze, select Scale, then Reliability Analysis. 2. Click on all of the individual items that make up the scale (e. g. item 1, item 2, item 3, item 4, item 5). Move these into the box marked Items. 3. In the Model section, make sure Alpha is selected. 4. In the Scale label box, type in the name of the scale or subscale (Life Satisfaction). 5. Click on the Statistics button. In the Descriptives for section, select Item, Scale, and Scale if item deleted. In the Inter-Item section, click on Correlations. In the Summaries section, click on Correlations. 6. Click on Continue and then OK

Apa yg perlu dilaporkan? • Corrected item-total correlation (CITC) • Alpha if item deleted, dan • Alpha

Jadual 1. 1 Nilai korelasi item dengan jumlah skor Konstruk ‘Kestabilan Jasmani, Emosi Dan Rohani’ dan antara item

• Jadual 1. 1 menunjukkan semua item dalam konstruk ‘Kestabilan Jasmani, Emosi dan Rohani’ berkorelasi positif yang kukuh dan signifikan dengan jumlah skor konstruk ‘Kestabilan jasmani, Emosi dan Rohani’. Korelasi yang paling kuat adalah item b 03 (0. 846), diikuti dengan item b 4 (0. 840), item b 05 (0. 800), item b 02 (0. 742), dan item b 01 (0. 736). Julat korelasi antara item dengan jumlah skor konstruk ‘Kestabilan Jasmani, Emosi dan Rohani’ adalah antara 0. 386 hingga 0. 846. Didapati juga nilai korelasi antara item menunjukkan semua item berkorelasi secara positif dan adalah signifikan pada aras 0. 01. Nilai positif antara konstruk dalam matriks korelasi antara item juga menunjukkan bahawa item-item dalam konstruk-konstruk tersebut mengukur ciri struktur yang serupa.

• Secara keseluruhan, apabila konstruk KJER dianalisis untuk menentukan nilai kebolehpercayaan pekali Cronbach Alpha didapati bahawa nilainya adalah 0. 845, iaitu suatu nilai kebolehpercayaan ketekalan dalaman yang tinggi dan baik. Jadual 2. 2 menunjukkan bahawa nilai korelasi item yang diperbetulkan kepada jumlah skor adalah dalam julat 0. 543 hingga 0. 749. Nilai korelasi item yang diperbetulkan kepada jumlah skor adalah petunjuk tentang darjah korelasi setiap skala kepada jumlah skor. Dalam kajian ini, didapati nisbah ini adalah besar daripada 0. 3. Ini menunjukkan bahawa konstruk yang diukur adalah mempunyai korelasi yang baik dengan jumlah skor. Nilai korelasi antara item adalah antara 0. 386 hingga 0. 846. Ini menunjukkan korelasi yang kuat antara item yang terdapat dalam konstruk KJER yang digunakan dalam instrumen ini. Korelasi antara item bagi setiap item adalah positif.

Latihan 4 • Laporkan kesahan dan kebolehpercayaan konstruk ‘Menepati Masa’ dalam instrumen KKPK.

STATISTICAL TECHNIQUES TO COMPARE GROUPS • t-Test • One-Way Analysis of Variance (ANOVA) • Two-Way ANOVA

t-Test • 2 jenis : i. Sampel tak bersandar (jantina); ii. Sampel bersandar (pre -post test) i. Ujian-t Sampel tak bersandar • Tujuan: Membandingkan 2 kumpulan (cth. Jantina) dengan DV yang berskala interval • Andaian: m/s 25 • Soalan Kajian: Adakah terdapat perbezaan yang signifikan tahap kualiti peribadi pengetua kanan bagi konstruk ‘kestabilan jasmani, emosi dan rohani berdasarkan jantina? • Hipotesis: Ho: Tidak terdapat perbezaan yang signifikan tahap kualiti peribadi pengetua kanan bagi konstruk KJER berdasarkan jantina. • Langkah 2 SPSS: Click Analyze > Compare Means > Independent -Samples T Test

Penulisan Laporan: Jadual 2 menunjukkan keputusan ujian-t bagi konstruk ‘kestabilan jasmani, emosi dan rohani’. Keputusan ujian-t bagi sub-konstruk ‘kestabilan jasmani, emosi dan rohani’ mendapati bahawa tidak terdapat perbezaan yang signifikan bagi sub-konstruk tersebut (t=0. 593; p>0. 05). Tahap ‘kestabilan jasmani, emosi dan rohani’ pengetua lelaki (M=4. 145, SP=0. 630) adalah sama dengan pengetua perempuan (M=4. 167, SP=0. 642).

Latihan 5 Soalan: Adakah terdapat perbezaan yang signifikan tahap kualiti peribadi pengetua kanan bagi konstruk ‘Kemahiran Berkomunikasi’ berdasarkan jantina? Tuliskan hipotesis kajian dan hipotesi null anda. Laporkan hasil analisis menggunakan jadual yang bersesuaian dan buatkan rumusan dapatan anda.

ONE-WAY ANOVA • Tujuan: Mengenal pasti sama ada terdapat perbezaan skor min yang signifikan pada 1 DV (berskala interval) yang melibatkan 3 atau lebih kumpulan. – ANOVA Satu Hala akan menunjukkan sama ada terdapat perbezaan yang signifikan dalam skor min pembolehubah bersandar (dependent variable) merentasi 3 kumpulan responden yang dikaji. Ujian Post-hoc pula digunakan untuk mengenalpasti kumpulan manakah yang berbeza. • Andaian: sama seperti t-test, m/s 25

• Contoh Soalan Kajian: Adakah terdapat perbezaan yang signifikan tahap kualiti peribadi pengetua kanan berdasarkan persepsi guru berdasarkan pengalaman mengajar guru? • Hipotesis: Ho : µ 1 = µ 2 = µ 3 Ho : Tidak terdapat perbezaan yang signifikan skor min tahap kualiti peribadi pengetua kanan berdasarkan persepsi guru mengikut pengalaman mengajar guru.

Spss… • 1. From the menu at the top of the screen, click on Analyze, then select Compare Means, then One-way ANOVA. • 2. Click on your dependent (continuous) variable (e. g. Total Kualiti Peribadi: tottkpribadi). Move this into the box marked Dependent List by clicking on the arrow button. • 3. Click on your independent, categorical variable (e. g. 3 kumpulan pengalaman mengajar: pengmjar 3). Move this into the box labelled Factor. • 4. Click the Options button and click on Descriptive, Homogeneity of variance test, Brown-Forsythe, Welch and Means Plot. • 5. For Missing values, make sure there is a dot in the option marked Exclude cases analysis by analysis. Click on Continue. • 6. Click on the button marked Post Hoc. Click on Tukey. • 7. Click on Continue and then OK

• Dalam Post Hoc, nak guna Tukey atau Scheffe? Lazimnya, Scheffe digunakan bagi N tiga atau lebih kumpulan berbeza, manakala Tukey memerlukan N bagi setiap kumpulan adalah sama! • Keputusan Post Hoc wajib dilihat dan dilaporkan hanya sekiranya ujian Anova didapati terdapat perbezaan yang signifikan (lihat Sig. ), Jika nilai Sig. melebihi had yang ditetapkan oleh pengkaji (cth. p<0. 05), maka tidak perlu melihat keputusan post hoc. • Untuk melaporkan keputusan ujian Anova, pengkaji perlu mengemukakan Jadual Deskriptif, Jadual Ujian Anova, dan Jadual Post Hoc (jika Nilai Sig. < 0. 05). • Nilai Eta Squared dalam Anova memerlukan pengkaji melakukan pengiraan sendiri dengan menggunakan formula di bawah dan seterusnya tentukan sama ada tinggi/sederhana/rendah berdasarkan saranan Cohen atau yang lain. • Eta squared = Sum of squares between groups Total sum of squares

Berdasarkan Jadual 2, didapati terdapat perbezaan yang signifikan skor min tahap kualiti peribadi pengetua kanan berdasarkan persepsi guru mengikut pengalaman mengajar guru (F(2, 1207)=8. 168; p<0. 05). Persepsi guru yang berpengalaman mengajar 11 hingga 20 tahun (M=181. 489, S. P=23. 900) dan guru yang berpengalaman mengajar 21 tahun ke atas (M=182. 624) lebih tinggi berbanding guru yang berpengalaman mengajar 1 hingga 10 tahun (M=176. 339, S. P=24. 116). Walaubagaimanapun, skor min persepsi guru yang berpengalaman mengajar 11 hingga 20 tahun dan guru yang berpengalaman mengajar 21 tahun ke atas tidak berbeza secara signifikan. Walaupun keputusan ujian Anova Sehala tersebut adalah signifikan secara statistik, perbezaan sebenar dalam skor min antara kumpulan agak kecil. Kesan saiz yang dikira menggunakan Eta kuasa dua adalah 0. 013.

Latihan 6 Bandingkan sama ada terdapat berbezaan yang signifikan skor min ‘Fleksibiliti dalam tugas’ pengetua kanan menurut persepsi guru berdasarkan pengalaman mengajar guru? Tuliskan hipotesis kajian dan hipotesis null. Laporkan hasil analisis menggunakan jadual yang bersesuaian dan buatkan rumusan dapatan anda.

TWO-WAY ANOVA • Tujuan: Mengenal pasti sama ada terdapat perbezaan skor min yang signifikan pada 1 DV (berskala interval) yang melibatkan 2 IV (jantina & bangsa). • Andaian: kenormalan, sampel rawak, taburan normal • Soalan Kajian: Adakah terdapat perbezaan yang signifikan tahap gangguan emosi berdasarkan jantina dan bangsa? • Hipotesis: Ho 1: Tidak terdapat perbezaan yang signifikan tahap gangguan emosi berdasarkan jantina. Ho 2: Tidak terdapat perbezaan yang signifikan tahap gangguan emosi berdasarkan bangsa. Ho 3: Tidak terdapat kesan interaksi yang signifikan antara jantina dan bangsa terhadap tahap gangguan emosi.

Spss… • Daripada Menu pada bahagian atas skrin, klik Analyze, seterusnya pilih General Linear Model, diikuti Univariate. • Klik dependent anda, continuous variable (cth. Tahap gangguan emosi: gguemosi) dan klik pada anak panah untuk memasukkannya ke dalam kotak yang berlabel ‘Dependent variable. ’ • Klik pada dua ‘independent’ dalam kajian anda, ‘categorical variables’ (jantina, bangsa) dan masukkan ke dalam kotak berlabel ‘Fixed Factors. ’ • Klik Options button. • • Klik Descriptive Statistics, Estimates of effect size and Homogeneity tests. • Klik Continue.

• Klik Post Hoc button. (untuk 3 atau lebih kumpulan) • From the Factors listed on the left-hand side, choose the independent variable(s) you are interested in (this variable should have three or more levels or groups: cth. bangsa). • Klik pada anak panah untuk memasukannya ke bahagian Post Hoc Tests. • Pilih jenis ujian yang ingin digunakan (dalam kes ini, Scheffe). • Klik Continue. • Klik Plots button. • Pada Horizontal box, letak independent variable yang mempunyai kumpulan yang lebih banyak (cth. bangsa). Sekiranya dua IV adalah sama, pilih mana-mana kumpulan untuk bahagian ini. Pada label Separate Lines, letakkan IV yang satu lagi (cth. jantina). • Klik Add. • Pada bahagian/kotak berlabel Plots, anda akan melihat 2 variabel tersenarai (cth. bangsa*jantina). • Klik Continue dan diikuti OK

Ambil perhatian… PENTING untuk diperhatikan dilaporkan i. ii. Keputusan Deskriptif – WAJIB dilaporkan kerana di situlah maklumat berkaitan mean dan sisihan piawai ditunjukkan. Levene’s Test – Ini adalah keputusan bagi ujian kehamogenan varians! – JIKA keputusan di sini menunjukkan signifikan (p<0. 05), bermakna varians adalah berbeza, DAN nilai kesignifikanan (p-value) pada jadual seterusnya (ANOVA Dua Hala) MESTI dikurangkan kepada tahap signifikan p<0. 01! Kelekaan pengkaji pada perkara ini akan menjejaskan keputusan analisis! iii. Main Effect iv. Graf – menunjukkan secara visual kedudukan ‘tahap gangguan emosi’ antara jantina dan bangsa, DAN interaksi jantina-bangsa. Daripada graf, dapat disimpulkan seperti berikut (sekadar contoh): “Ini bermakna Melayu lebih terganggu emosi berbanding bukan melayu sama ada lelaki atau perempuan. ” Jika graf bersilang, perlu dilihat bagaimana graf tersebut bersilang. Ini akan memberi kesan kepada kumpulan mana yang ‘lebih’ berbanding kumpulan yang satu lagi.

Contoh: Soalan kajian: Adakah terdapat perbezaan yang signifikan tahap kualiti peribadi pengetua kanan berdasarkan jantina pengetua dan jantina guru? Hipotesis Nul: • Ho 1: Tidak terdapat perbezaan yang signifikan tahap kualiti peribadi pengetua kanan berdasarkan jantina pengetua. • Ho 2: Tidak terdapat perbezaan yang signifikan tahap kualiti peribadi pengetua kanan berdasarkan jantina guru. • Ho 3: Tidak terdapat kesan interaksi yang signifikan antara jantina pengetua dan jantina guru terhadap tahap kualiti peribadi pengetua kanan.

1) Jadual deskriptif

2) Keputusan Ujian ANOVA Dua Hala Laporkan: Jantina Pengetua, Jantina Guru, Jantina Pengetua * Jantina Guru, Error, dan Corrected total Catatan: Keputusan Levene’s Test mendapati bahawa p=0. 016 (p<0. 05), maka, pada jadual ANOVA kita perlu melaporkan nilai signifikan pada p<0. 01!

Pelaporan Ujian ANOVA Dua Hala: Berdasarkan Jadual 2, didapati tidak terdapat perbezaan yang signifikan tahap kualiti peribadi pengetua kanan berdasarkan jantina pengetua (F(1, 1207)=2. 415, p=0. 120), di mana kesan saiz adalah kecil (eta kuasa dua=0. 02). Ini bermakna tahap kualiti peribadi pengetua lelaki dan pengetua perempuan adalah sama.

Perbandingan persepsi guru terhadap kualiti peribadi pengetua kanan berdasarkan jantina, didapati terdapat perbezaan yang signifikan tahap kualiti peribadi pengetua kanan berdasarkan jantina guru (F(1, 1207)=17. 641, p=0. 000), walau bagaimanapun kesan saiz adalah kecil (eta kuasa dua=0. 014). Guru lelaki memberikan persepsi yang lebih tinggi (min=4. 321) berbanding guru perempuan (min=4. 223) terhadap tahap kualiti peribadi pengetua kanan lelaki. Seterusnya, guru lelaki turut memberikan persepsi yang lebih tinggi (min=4. 418) berbanding guru perempuan (min=4. 232) terhadap tahap kualiti peribadi pengetua kanan perempuan. Ini bermakna guru lelaki menilai tahap kualiti peribadi pengetua kanan lebih tinggi berbanding guru perempuan sama ada bagi pengetua lelaki mahupun pengetua perempuan.

Berdasarkan Jadual 2 juga, tidak terdapat kesan interaksi yang signifikan antara jantina pengetua dengan jantina guru ke atas persepsi terhadap tahap kualiti peribadi pengetua kanan (F(1, 1207)=1. 699, p=0. 193). Ini bermakna tahap kualiti peribadi pengetua kanan tidak bergantung kepada jantina guru dan jantina pengetua.

Graf kesan interaksi di atas menunjukkan tidak ada kesan interaksi, keduadua garisan tidak bertemu. Bagi kedua-dua jantina pengetua, kesan jantina guru adalah sama sahaja. Guru lelaki menilai pengetua kanan lebih tinggi berbanding guru perempuan sama ada bagi pengetua lelaki mahupun pengetua perempuan.

Latihan 7 Bandingkan sama ada terdapat berbezaan yang signifikan skor min ‘Fleksibiliti dalam tugas’ berdasarkan jantina pengetua dan jantina guru. Tuliskan hipotesis kajian dan hipotesis null. Laporkan hasil analisis menggunakan jadual yang bersesuaian dan buatkan rumusan dapatan anda.

RELATIONSHIP BETWEEN VARIABLES • Correlation • Regression

Thank You!