Pengurusan Analisis Data Kuantitatif

DR. JOHATI TALIB

Phd (University of (Sydney)

Perancangan Analisis

Type of Formatting

Type of Analysis

Type of Data

Merancang Analisis

Rancang analisis data anda berdasarkan persoalan kajian, teknik hendaklah sesuai.

Kumpul data yang bersesuaian dengan teknik analisis yang tepat bagi menjawab persoalan kajian dan aspek lain seperti kos, jangkamasa dan personnel.

Jenis data & Teknik Formating

Data Kuantitatif– Mersti ada data yang dirumus dalam bentuk nombor

melalui format yang betul

Data Kualitatif– Perlu proses data dalam bentuk huraian skrip– Pindah data dalam bentuk audio/video ke bentuk

teks

Gabungan– Proses tiap bentuk dengan teknik yang bersesuaian

Jenis Data & Analisis

Data Kuantitatif– Bilangan, kekerapan, purata– Analisis statistik yang bersesuaian

Data Kualitatif– Koding– Bentuk/Patterns, tema, pembinaan teori

Gabungan– Procss tiap jenis dengan sesuai

Quantifying Data

Koding

Pemerosesan

Quantifying Data

Sebelum anda memproses data dalam bentuk prosedur statistik, anda perlu quantify data anda

“Quantification” ialah proses memindah data ke dalam format nombor– Pindah data sosial sains ke dalam borang khas (eg.

Fortran) yang menyimpan/susun data mentah ke dalam bentuk nombor supaya boleh dimasukkan ke dalam program komputer .Anda boleh melakukannya secara manual jika mahu.

Quantifying Data

Transformasi data mentah melalui proses koding: Aplikasi nombor ke dalam koding data , sama

ada dalam bentuk angkubah nominal atau ordinal :– Lelaki di kod “1” dan perempuan dikod “2”– Skala “3” bagi Sangat Berminat, “2” Berminat dan “1”

tidak berminat Bagi data dari angkubah berterusan:

– Lahir tahun 1974 kepada “35”– Jumlah anak = “02”

Developing Code Categories

Terdapat data yang mencabar anda : Data soalan terbuka hendaklah di kod/koding.

Dua pendekatan:– Mula dengan skema koding dibentuk berasaskan

objektif kajian.– Bina kod berasaskan data yang dikumpul

Koding data kuantitatif

Tujuan – mengecil maklumat yang pebagai dan banyak ke dalam set angkubah yang lebih terhad:– “Apakah kerjaya anda?”

Guna skema yang dibina/gunapakai: Profesional, Pengurusan, Perkeranian, Separa-mahir atau rujuk kepada ILO/UNESCO.

Bina skima selepas meneliti data Beri nilai (nomina/ordinal) kepada tiap ketegori: Profesional =

1, Pengurusan = 2, etc. Klasifikasi gerakbalas: “Setiausaha” dan “perkeranian” dikod

“3”

Coding Quantitative Data

Peringatan:– Jika data dikod bagi mengekal maklumat yang lebih

detail, data boleh digabung atau dikecilkan – Bagaimana pun jika anda mula dengan maklumat

kurang detail/terperinci, anda sukar membaikinya– Jika anda menjalankan survey / soalselidik,

dicadangkan anda melakukan koding diborang tersebut supaya mudah dimasukkan ke dalam simpanan data mentah atau anda membina buku kod/codebook

Pembinaan Buku Kod

Tujuan: Memberi panduan dalam memproses data.

– Perlu tulis nilai bagi tiap angkubah yang diberi respon/gerakbalas

Memberi panduan lokasi angkubah, membuat tafsiran kod dalam fail data semasa analisis

Memberi panduan membina set/kelompok maklumat

Latihan

Berdasarkan soasleidik yang diedar, bina buku panduan kod, kodkan tiap angkubah dalam borang soalselidik.

Memasukkan Data

Data boleh diproses secara manual, mengguna EXCEL atau SPSS selepas anda kodkan tiap maklumat dalam borang soalselidik

Analisis Kuantitatif

Analisis Kuantitatif

Anda perlu membuat pilihan aras analisis yang bersesuaian dengan persoalan kajian

Anda perlu membuat pilihan prosedur analisis statistik yang bersebuaian dengan angkubah kajian anda– Nominal/Ketegori, Ordinal, atau Berterusan

Aras Analisis Kuantitatif

Univariate – kiraan muda,huraian kes bagi satu angkubah.

Bivariate – bandingan dua sub-kumpulan secara rerentak.

Multivariate - analisis bagi dua atau lebih angkubah secara serentak

Analisis Univariate

Huraian kes dari dalam konteks aspek-aspek yang berkaitan dengan kes

Contoh:– Jantina – jumlah wanita, jumlah lelaki.

Anda mulakan analisis dengan mengira asas univariate kekerapan dengan memastikan data yang masuk dalam program yang diguna adalah betull, atau and akira secara manual secara berhati-hati

Analisis Univariate

Berasaskan statistik diskriptif Taburan kekerapan Pengukuran tendensi tengah

– Min/purata, Median/penengah Mod

Tujuan: Menyediakan pembaca maklumat secara terperinci. Mempersembahkan data secara terurus. Ringkas dan secara langsung

Min ialah purata satu set markat/skor, misal purata markat 10 orang murid :

X=20+32+25+35+40+20+25+30+25+20

= 272÷10 Min= 27

Min biasanya digunakan bagi menunjukkan ukuran tendensi tengah walaupun kadangkala kurang sesuai misalnya dalam satu set markat tinggi yang mempunyai julat yangg luas dengan markat rendah:

Skor X :20+32+25+35+40+20+25+30+25+75+90

Markat 75 dan 90 adalah lebih besar dari markat lain dan Min 38 gagal menunjukkan perbezaan itu kerana kedudukan Min adalah kurang stabil

Bagi menjelaskan taburan, Min boleh dipindahkan ke dalam bentuk geraf histogram, carta bar dan carta pai. Kedua-dua geraf histogram dan carta bar mempunyai konsep yang sama iaitu menjelaskan lagi taburan data.

Histogram menjelaskaan Min bagi tiap angkubah berdasarkan angkubah bersandar, manakala carta bar menjelaskan peratus gerakbalas menurut angkubah berdasarkan pecahan nilai.

Median ialah skor khusus dalam satu set data yang menyebarkan seluruh taburan kepada dua bahagian yang sama yakni 50% mencapai rendah dari nilai Median dan 50% lagi mencapai lebih tinggi dari nilai Median.

Contoh Skor X: 20,24,25,30,32,35,36,38,40,43,45,48,50,52,53,55

Median = 38.5

N =8 (50%) markat rendah

N =8(50%) markat tinggi

Mod ialah skor/markat yang paling tinggi kekerapannya dalam satu set data atau taburan markat:

Skor X : 20, 25,20, 20, 35, 20, 22, 45, 20, 35, 20

Mod : 20

Kategori kedua dalam statistik deskriptif ialah melihat bagaimana skor tersebar dibanding dengan Min. Ada dua bentuk sebaran skor iaitu sisihan piawai dan julat skor.

Julat ialah jarak antara skor terendah dengan skor tertinggi. Misalnya skor terendah ialah 20 dan skor tertinggi ilah 55, melalui operasi tolak, julat ialah 55-20 = 35

Sisihan piawai ialah angka tunjuk yang memperlihatkan sejauhmanakah skor tersebar dibanding dengan Min. Sekiranya Min ialah 45 dan sisihan piawai 12, skor tersebar antara nilai terendah 45-12 = 33 dengan skor tertinggi 45+12 = 57. Julat antara skor terendah dengan skor tertinggi ialah 24. satu jarak yang agak besar antara skor terendah dengan skor tertinggi.

Analisis Bivariate

Kategori ketiga dalam statistik deskriptif ialah mengukur hubungkait antara angkubah atau korelasi koefisyen. Korelasi koefisyen diaplikasi apabila penyelidik merancang untuk menganalisis data berdasarkan kerangka kajian korelasi. Nilai korelasi sempurna ialah anatara -1.0 hingga +1.0. Nilai korelasi menunjukkan sama ada hubungkait antara angkubah positif, negatif atau tiada korelasi.

Korelasi yang mempunyai nilai <0.80 adalah korelasi tinggi dan korelasi rendah mempunyai nilai -0.20 dan 0.00 atau antaraa +0.20 dengan 0.00.

Misalnya terdapat korelasi 0.80 antara pendidkan bapa dengan pencapaian sekoah anak-anak ; menunjukkan semakin tinggi pendidikan bapa semakin tinggi pula pencapaian sekolah anak-anak.

Satatistik inferens

Bertujuan membuat penentuan sejauhmanakah keputusan statistik boleh menjelaskan seluruh populasi yang menjadi tumpuan kajian dengan hanya mengguna sampel yang mewakili populasi

Prosedur statistik inferens biasanya diaplikasi bagi membuat analisis terhadap kerangka yang berfokus kepada membuat perbandingan antara kumpulan-kumpulan dalam sampel.

Aplikasi statistik inferens yang biasa digunakan ialah ukuran bebas ujian t, ukuran ujian t berulang, analisis varians dan chi-square.

Ukuran t bebas sesuai diaplikasi apabila dalam kajian terdapat dua kumpulan sampel, kumpulan pertama menerima rawatan/intervensi (kumpulan ekperimen) dan kumpulan kedua tidak menerima intervensi. Nilai ujian t dijelas melalui nilai p yang mmepunyai nilai signifikan pada 0.05 dalam penyelidikan pendidikan.

Chi-square boleh diaplikasi bagi membuat perbandingan data dalam kategori yang sama tetapi mempunyai kumpulan yang berbeza. Misalnya dalam kajian terdapat dua kumpulan sampel iaitu kumpulan lelaki dan kumpulan perempuan dan kedua-dua kumpulan memberi gerakbalas berbentuk penilaian terhadap kaedah pengajaran guru. Chi-square dapat menjelaskan sama ada perbezaan skor antara kedua kumpulan signifikan atau tidak.

Analisis Multivariate

Analisis bagi lebih dari dua angkubah secara serentak.

Dapat menghurai hubungkait antara pelbagai angkubah

Prosedur biasa ialah melalui analisis regresi/regression

Analisis data kuantitif boleh diproses dengan mengguna pelbagai software komputer seperti EXCEL, SPSS, AMOS, LISREL dln. Apa pun anda sebagai penyelidik perlu memahami konsepnya terlebih dahulu, lantas itu pemahaman secara latihan manual adalah penting. Program software mampu melakukan analisis kuantitatif secara terperinci termasuk analsis korelasi, ANOVA, MANOVA, regression analysis, path analysis

Rancang Analisis Data Anda

Pengurusan Masa

Rancang Analisis Data Anda

Peruntukkan masa yang sesuai bagi anda menyediakan format dan koding data. Kadangkala masanya lebih panjang dari yang anda jangka

Rumuskan dalam bentuk yang mudah anda fahami bagi kod tiap angkubah sebagai rujukan uatma bagi analisis data.

Rancang analisis data bersesuaian dengan persoalan kajian

Dapatkan nasihat dari rakan-rakan yang penyelia anda tentang prosedur analisis data yang sesuai

Planning your analysis

• Tentukan aras signifikan yang dijangka dan guna ujian yang bersesuaian

• Perancangan yang betul akan memudahkan anda seterusnya

Catatkan dalam buku kod anda jika terdapat sebarang perubahan atau transformasi

Simpan dengan selamat semua unsur yang berkaitan dengan program analisis anda

Menulis Laporan Analisis Data

Johnson (2005) menggariskan lima panduan asas bagi menulis laporan analisis

1. Gunakan seluruh kemahiran semasa menulis laporan sesuai dengan halatuju dan objektif kajian. Ingat laporan adalah untuk tatapan pembaca. Elakkan dari campurtangan secara peribadi dalam laporan. Anda perlu ambil jalan tengah, bersikap sederhana.

2. Libatkan diri anda apabila sesuai. And aboleh gunakan gantinama ‘saya’ secara sederhana bagi menunjukkan kepunyaan tetapi tidak secara meluas.

3. Libatakan pembaca supaya mereka benar-bena rmenghargai apa yang ditulis. Caranya ialah dengan mengemukakan semua isi penting yang ditemui dalma kajian. Anda perlu tulis secara sistematik dengan memeasukkan aspek-aspek: pendahuluan, tinjauan literatur berkaitan, deskripsi intervensi, inovasi, pengumpulan data dna pertimbangan, keismpulan.

4. Penyelidik perlu rancang struktur penulisan laporan analisis data yang melibtakan pembahagian bahagian-bahagian penting dalam laporan.

Gunakan nombor bagi menunjukkan turutan bahagian-bahagian

Gunakan nombr persoalan akjian sebagai topik analsis data

Bina sub-bahagian apabila perlu Bina perkataan yang sesuai yang menjadi topik utama

sesuatu bahagian

Data yang dibentang perlulah menurut turutan dnegan memulakan nilai paling besar dahulu diikuti dnegan nilah lebih kecil, mislanya 85% (340) responden menganggap pendidkan seksualiti tidka berkesan dan hanya 15% (60) sahaja menganggap berkesan.

Tulis jumlah dalam bentuk angka terlebih dahulu sebelum menilis kategori, misalnya penyelidik meula menulis jumlah repsonden N300, 50% (100) lelaki dan 50%(100) perempuan.

Gunakan jadual, gambaraajah, carta, histogram apabila perlu dan sesuai. Penggunaan jadual dan pelbagai bentuk gambarajah serta geraf dapat memudahkan pembaca memahami fakta kerana jadual adalah berbentuk ilustrasi rumusan. Jangan jadikan bahagian ini sebagai bahagian penyelidik memuatkan pelbagai jadual dengan memecahkan data ke bahagian yang lebih kecil.

Dalam menyediakan laporan kajian, semua yang dilakukan penyelidik adalah dengan mengikuti garis panduan yang telah ditetapkan secara sistematik bukannya dilakukan sesuka hati.

GRACIAS

harrytalib02@gmail.com