PENGUJIAN DAN PENGUKURAN DALAM PENDIDIKAN JASMANI DAN SUKAN Tujuan Pengujian, Pengukuran dan Penilaian i. Pemilihan/penempatan- Menempatkan pelajar dalam kumpulan mengikut keupayaan masing-masing. ii. Diagnosis Penilaian terhadap keputusan ujian biasanya digunakan untuk menentukan kelemahan atau kekurangan pelajar dalam sesuatu kemahiran sukan. iii. Motivasi Proses pengukuran dan penilaian jika dijalankan dengan betul dapat meningkatkan motivasi pelajar iv. Membuat jangkaan/ramalan Pengukuran dan penilaian dijalankan bagi menentukan tahap prestasi pencapaian pelajar dalam aktiviti sukan yang mempunyai potensi masa hadapan. v. Penilaian prestasi Pengukuran dan penilaian dijalankan bagi menentukan tahap prestasi pencapaian pelajar dan objektif pengajaran dan pembelajaran. vi. Penilaian program Pengukuran dan penilaian dilakukan ke atas pelajar bagi menilai sejauh manakah objektif pengajaran dan pembelajaran yang terkandung dalam program Pendidikan Jasmani sudah tercapai vii. Membina norma dan skala skor Data yang dihasilkan melalui proses pengukuran dapat digunakan untuk membentuk norma ujian dan skala skor atau kedua-duanya sekali. viii. Pensijilan ujian akhir kursus atau sesuatu program latihan untuk menentukan pensijilan ix. Penyelidikan Maklumat biasanya dipungut melalui ujian-ujian yang diberi kepada sampelnya x. Pembelajaran lampau Guru boleh menguji murid-muridnya perkaraperkara yang telah dipelajari sebagai menyediakan mereka untuk menerima pelajaran yang baru. 1. STATISTIK

Statistik merujuk kepada pembentangan data mentah atau angka-angka asal yang belum dianalisis.Ianya merupakan prosedur matematik yang juga merujuk kepada kaedah menganalisis data untuk mengkaji kaitan yang wujud dan menyelidik makna yang terkandung di dalam kumpulan data.

Terdapat dua jenis statistic yang diguna dalam menghurai serta menstruktur data bagi menghasilkan tafsiran yang bermakna, iaitu statistic deskriptif dan statistic inferens.

1.1

STATISTIK DESKRIPTIF

Statistik deskriptif adalah sekumpulan teknik yang diguna untuk menerangkan ciri-ciri subjek berhubung dengan sesuatu set pembolehubah; iaitu sejauhmana ia berbeza daripada nilai min. Matlamat utama ststistik deskriptif ialah untuk memerihalkan data ke dalam bentuk yang lebih mudah difahami. Pemerihalan data ini melibatkan taburan frekuensi, peratusan, graf dan histogram.

Statistik deskriptif hanya berupaya memerihal set data, misalnya memerihal taburan pencapaian peperiksaan pelajar mengikut urutan tahun atau daerah. Teknik ststistik deskriptif yang diguna untuk memerihalkan data terbahagi dua, iaitu ukuran kecenderungan memusat dan ukuran serakan.

1.1.1 Pengurusan Skor

Skor yang terkumpul atau bertimbun amatlah sukar untuk dinilai apalagi untuk diberi tafsirannya. Penggunaan taburan jadual taburan frekuensi

adalah langkah yang amat membantu untuk mudah memahami set data yang terkumpul.

1.1.2 Ukuran kecenderungan memusat

Terdapat tiga jenis ukuran yang digunakanuntuk mengukur kecenderungan memusat sesuatu populasi, iaitu min, median dan mod.

Min ialah jumlah nilai cerapan dibahagi dengan jumlah cerapan atau bilangan kes. Penggunaan min hanya sesuai untuk taburan normal.

Median ialah nilai yang berkedudukan di tengah-tengah taburan pengukuran. Median tidak terikat dengan taburan kecenderungan.

Mod ialah skor yang kerap muncul. Mod juga tidak terikat dengan taburan kecenderungan. Bagaimanapun, mod adalah tidak stabil untuk memerihal kecenderungan memusat set data.

1.1.3 Pangkat Peratusan

Pangkat peratusan ialah suatu skala yang membahagikan skor-skor kepada 100 bahagian, bermula daripada 1 hingga 100. Pangkat peratusan digunakan untuk menentukan kedudukan skor subjek berbanding dengan subjek-subjek lain di dalam kumpulan set datanya.

1.1.4 Skor Z dan Markat T Skor Z bertujuan untuk menukarkan skor mentah kepada satu skor yang piawai. Ini membolehkan penyelidik melihat perbandingan yang setara dari perbezaan skor yang wujud dalam set data yang berbeza.

Markat T digunakan untuk membuat perbandingan yang setara dari perbezaan skor yang wujud dalam set data yang berbeza apabila nilai negative mungkin akan muncul.

1.1.5 Taburan Data

Taburan normal (simetri) terjadi jika jumlah nilai-nilai di kanan dan kiri min adalah sama. Pada masa ini min, mod dan median berada pada nilai/skor yang setara; menjadi nilai pengimbang antara nilai atas dan nilai bawah. Ini bermakna, kebanyakan skor tertumpu di bahagian tengah taburan dan sebahagian kecil pula di kedua-dua hujung taburan. Min merupakan ukuran kecenderungan yang terbaik untuk memerihal taburan data simetri,

1.1.6 Ukuran Serakan

Ukuran serakan ialah kebolehubahan nilai cerapan populasi. Teknik pengukuran ini mengukur sebaran atau HOMOgeniti kumpulan subjek berhubung dengan sesuatu pembolehubah. Dengan menggunakan teknikteknik ukuran serakan, perbezaan jarak skor sesuatu subjek daripada min akan dapat dikesan. Ukuran serakan yang kerap digunakan ialah julat, sisihan purata min, varians dan sisihan piawai.

Julat menerangkan tentang luasnya skor sesuatu kumpulan. Julat ialah selang antara nilai yang tertinggi dengan yang terendah di dalam set data. Julat adalah ukuran paling asas untuk memrihalkan serakan data. Bagaimanapun, julat tidak memrinci serakan yang berlaku antara skor

Sisihan purata min mengukur serakan nilai-nilai di dalam set data daripada min set data berkenaan. Ukuran mendapatkan sisihan purata min ialah jumlah nilai sisihan tiap skor dari min kumpulan dan kemudian dibahagi dengan jumlah cerapan.

Varians menerangkan keluasan serakan nilai daripada min kumpulan. Jika varians kecil maka serakan data berada tidak jauh daripada min kumpulan; bermakna data adalah hamper seragam. Varians yang besar bermakna data berserakan luas daripada min kumpulan.

Sisihan Piawai menerangkan serakan atau perbezaan nilai-nilai daripada min kumpulan. Semakin besar sisihan piawai semakin luas serakan nilainilai taburan data. Sisihan piawai juga digunakan sebagai petunjuk untuk taburan normal.

1.2

STATISTIK INFERENS

Berfungsi untuk membuat generalisasi dapatan daripada set data yang kecil (sampel) kepada kumpulan yang lebih besar (populasi). Data hendaklah mewakili cirri-ciri pembolehubah kumpulan yang lebih besar. Statistik deskriptif digunakan untuk menghuraikan set data sampel dan kemudian teknik statistic inferens diguna untuk memperoleh gambaran pembolehubah tentang keseluruhan populasi.

1.2.1 PARAS SIGNIFIKAN

Statistic inferens bukanlah satu teknik untuk menapi atau menerima sesuatu hipotesis nul (Ho) secara mutlak. Penyelidik tidak mempunyai keyakinan 100% untuk menerima atau menolak sesuatu hipotesis nul. Tiap keputusan mempunyai risiko berlakunya kesilapan. Penyelidik hanya

boleh menyatakan keputusan untuk menerima atau menafikan hipotesis pada paras signifikin tertentu. Misalnya, hipotesis nul yang menyatakan bahawa tidak wujud perbezaan antara min populasi dengan min sampel, pada paras signifikin 0.1. Ini bermakna penyelidik mungkin melakukan kesilapan sebanyak 10% atau kurang jika menerima atau menolak hipotesis nul. Paras signifikin yang biasa digunakan ialah k