.

"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...

Tuesday, April 26, 2011

Tajuk 125 - Size sample dengan Jadual Keppel ?

Soalan:
Dr. boleh terangkan ttg saiz sampel berdasarkan jadual keppel 1991. saya nak buat perbandingan.


Mas

Respon:
Phew..... terima kasih kerana bertanya. Keppel (1991) mengembangkan idea Cohen tentang effect size dan statistical power dalam penentuan saiz sampel dengan bilangan populasi yang tidak diketahui. Keppel umpamanya memberikan sample size berdasarkan statistical power (katakan 0.9 atau 90%). Ini adalah kaedah “prior to research” dalam penentuan sample. Konsep pengiraan yang sama juga digunakan dalam G*Power. Malangnya saya tiada copy jadual Keppel (1991) yang dimaksudkan (sila bagi saya jika U ada dalam bentuk softcopy). Saya cuma cadangkan anda gunakan sahaja G*Power, khususnya bagi kajian eksperimen (anda menggunakan analisis statistic seperti t-test atau ANOVA). Ini kerana kajian eksperimen membolehkan anda menganggar effect size (seperti Jadual Cohen).

Sementara itu, jadual seperti Krejcie dan Morgan menggunakan confidence Level (95%) dan juga  Margin of Error (.05).  Ini dapat dilakukan jika anda tahu jumlah populasi.... maka bolehlah di buat dalam betuk jadual. Bagi Keppel, anda perlu buat estimation effect size, barulah anda dapat tahu jumlah sampel size. Oleh kerana anda yang tentukan, sukarlah nak dijadualkan, sebab anda sendiri akan mengiranya. Inilah konsep dalam G*Power.
Saya cadangkan jika anda guna kajian tinjauan… gunakan table Krejcie dan Morgan ataupun Cochran. Jika kajian melibatkan eksperimen, gunakan G*Power (konsep yang sama dengan Keppel). Kedua2 ini sudah established.


OT 

No comments:

Post a Comment

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...