.

"ANTARA BLOG TERBAIK DI NATIONAL EDUCATIONAL BLOGGING SUMMIT 2011"


MORE THAN A MILLION HITS !

Statistik

SPSS - STATISTIK PENYELIDIKAN SECARA SANTAI

BENGKEL ANJURAN DR OT:

(1) TULIS TESIS CEPAT & PENGURUSAN ARTIKEL MENDELEY

(2) PENGENALAN ANALISIS DATA KUANTITATIF SPSS

(3) ANALISIS DATA KUALITATIF DGN ATLAS.ti

(4) BENGKEL BINA DAN ANALISIS SOAL SELIDIK

Ingin anjur bengkel ditempat anda? Email ke:

zahinothman@gmail.com



-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Sila joint dan sign-in. Anda FOLLOWER kehormat drotspss...

Saya klik Follow dan BANGGA menjadi follower drotspss...

Wednesday, November 10, 2010

Tajuk 30 - Konsep ANOVA

Ujian-t terhad hanya kepada SATU IV dengan dua kategori sahaja seperti membandingkan min skor teknik pengajaran (SATU IV) yang berbeza iaitu penggunaan ICT dan Transparensi (2 kategori). Mudah kata, ujian-t terhad kepada perbandingan min dua kumpulan sahaja iaitu kumpulan ICT dengan kumpulan transparensi.


Jadi... cinta anda beralih arah pula kepada sicantik manis berambut blonde bernama ANOVA satu-hala dan kakaknya ANOVA dua-hala (atau ANOVA faktorial).


Satu dan dua hala  merujuk kepada IV (juga disebut factor) yang terlibat. Katakan anda banding satu IV iaitu kaedah mengajar dengan 3 tahap berbeza - ICT , Video dan role play (Ingat - ada SATU IV sahaja disini iaitu kaedan pengajaran!). Anda akan membandingkan variability data bagi 3 kumpulan berbeza, A (ICT), B (video) dan C (role play):


(i)  Between-groups, BG - untuk mengetahui kesan pengajaran berbeza (treatment) yang diterima kumpulan A,B dan C dalam bentuk perbandingan skor ANTARA kumpulan A, B dan C. Skor yang berbeza menunjukkan kesan pengajaran (treatment) yang berbeza ke atas masing2 kumpulan
(ii) Within-group, WG - untuk mengetahui kesan pengajaran yang sama ke atas skor setiap individu dalam kumpulan masing-masing. Skor ini menunjukkan adakah treatment yang sama memberikan variation skor yang sama.


Konsep ANOVA:
  • Anda bandingkan nisbah mean square (MSB) between dan mean square within (MSW) untuk dapat nisbah F 
  • F = MSB / MSW
  • Anda sebenarnya membandingkan mean square bagi variation antara kumpulan (BG) berbanding mean square dalam kumpulan (WG).
  • Jika MSB > MSW maka variation tersebut disebabkan oleh treatment.
  • Jika tiada apa2 treatment dan semua kumpulan homogen dengan min yang sama maka: F ~ 1
  • Jika treatment diberikan berkesan maka F > 1 iaitu perubahan skor BG > WG menunjukkan treatment yang berkesan.
  • Sebab itu graf taburan-F (sempena nama pengasasnya Fisher) bagi ANOVA hanya one-tailed sahaja (sebelah kanan sahaja sebab >1, perhatikan semua nilai dalam jadual taburan F sentiasa > 1.)
Persoalannya samada nilai F > 1 tersebut cukup besar untuk menunjukkan perbezaan yang signifikan, anda terpaksa mengira F obtained dan bandingkan dengan F kritikal, sama seperti ujian-t.


Oleh kerana anda menggunakan taburan, yang mana anda akan membuat inferens, maka pengiraan anda akan melibatkan darjah kebebasan (baca tajuk 50 dalam blog ini kenapa anda perlukan df)




Taburan F ada DUA degrees of freedom, df1 untuk numerator (within-group) dan df2 for the denominator (between-group). Bila df meningkat, taburan F less dispersed. Taburan F bergantung juga kepada nilai alfa (signifikan level). Jadi anda kena baca nilai F berdasarkan nilai alfa yang anda tentukan dari awal.


Jika alfa = 0:05, df1 = 20 bagi numerator, and df2 = 5 bagi denominator, maka nilai F kritikal adalah 4.56 (F20;5;0:05 = 4:56)


  • df bagi within-group adalah df1 = k -1 (jika ada 3 kump. maka 3 -1)
  • df bagi between-group adalah df2 = n - k (jika ada 30 bil sampel, 3 kump. maka 30 - 3)
(Bagi memudahkan anda ingat - setelah anda faham - maka k = bil. kump. dan n = bil. sampel)


Tua muda miskin kaya kecik besaq....semua ada fesbuk !




OT


No comments:

Post a Comment

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...