Apsallak panik?
Panik ler…. 4,5 tahun lagi isteri dia ada gelaran Dr….then Prof Madya then Professor.... kejap2 gi obersi... kejab2 masuk TV then jadi TNC then....dapat gelaran Dato Sri..... masa tu .... duit ee.. bertingkek-tingkek... dari Bangi sampai Bongek.... jgn sampai lupa diri..... biarlah biar cinta sampai ke jannah yang abadi !
Itu lumrah bro…. asal saling memahami…dan berkomunikasi dgn baik..… insyaALlah… semua itu hanya habuan dunia…. tak sepatutnya menjejaskan rasa hormat kepada suami sebagai ketua rumahtangga…dah jadi TNC pun masih boleh manja2 per.... macam muda2 dulu... dgn suamilah...
Tapi ada satu lagi spesis tak tahu panik….student yang guna questionnaire Likert's scale then guna t-test dan ANOVA dalam analisis data!
Bila kau tanya spesis ni mereka jawab...."Kenapa tak boleh guna t-test dan ANOVA…. tesis2 yang lepas buat cam tu gak……. boleh jer .... ”
Emmm itulah jawapan yang paling aku suka dengar….tergolek2 jantung aku ketawa....nanti dalam viva bagi ler jawapan cam tu… dan kalau boleh ko tambah lagi… nenek saya pun kata ok per !
Abis tu… nak jawab cam ner?
Bukan jawab…. fahami dulu Likert's scale tu !
Camner nak faham tu….
Sebelum tu ko hayati situasi berikut….
Likert scale pada prinsipnya adalah berskala ordinal atau ordered-categorical data. Jarak atau interval nilai yang nak diukur antara 1,2,3,4, 5 dan seterusnya adalah tidak sama sebagaimana data interval. Contoh item “dummy” berikut:
Item1: Saya suka menghisap rokok
Ali (ketagih): respon 5
Mat (suka2): respon 5
Ali ketagih rokok jadi dia bagi respon 5 ...Mat juga tandakan 5. Adakah tahap ini sama menggambarkan siapa Ali dan Mat? Tentu tidak !
Bagi memendekkan cerita …..ketahui dulu apa yang ko nak buat dgn item2 questionnaire ko dulu sebab Likert scale boleh dikategorikan kepada 3 kategori.
Hah 3 kategori? Camner tu bro?
Meh aku buat ringkas2 jer... satu questionnaire tentang kesukaan makan durian !! Satu questionnaire dgn Likert's scale ini boleh ada 3 jenis skala....bergantung kepada persoalan kajian dan cara ko proses respon ko...
Pertama: Skala Nominal
Persoalan kajian:
Adakah terdapat perbezaan bersetuju yang signifikan antara Lelaki dan Ppuan terhadap makan durian?
Item1: Saya suka makan durian
Bilangan responden (10 Lelaki + 10 Ppuan)
Lelaki: Setuju = 5,4,5,4,5.4,5 dan Tak setuju = 2,2,1
Ppuan: Setuju = 4,4,4,5 dan Tak setuju = 2,2,1,2,2,2
Ko layan questionnaire ko sebagai individual item bersesuaian dengan persoalan kajian ko dan ko groupkan respon kepada dua kategori sahaja iaitu Setuju (Sgt Setuju + Setuju) vs Tak Setuju (Sgt Tak setuju + Tak setuju) dan ko tak ambil kira respon neutral (Tak Pasti), maka makam skala ordinal turun jadi nominal.
Dalam kes ini, ko hanya layak kira frekuensi dan guna non-parametrik Chi-square test (bukan ko yang kira.. SPSS ler yang analisa utk ko) !!
Amaran: Ramai yang cari min then guna t-test... memang cari nahas sapa yang buat macam ni !!
Kedua: Skala Ordinal
Persoalan kajian:
Adakah terdapat perbezaan tahap persetujuan yang signifikan antara lelaki dan perempuan terhadap makan durian?
Katalah ko masih layan setiap item secara individual item, dan ko nak bandingkan 10 responden (5 Lelaki + 5 Perempuan) akan kesukaan makan durian.
Meh aku buat ringkas2 jer... satu questionnaire tentang kesukaan makan durian !! Satu questionnaire dgn Likert's scale ini boleh ada 3 jenis skala....bergantung kepada persoalan kajian dan cara ko proses respon ko...
Pertama: Skala Nominal
Persoalan kajian:
Adakah terdapat perbezaan bersetuju yang signifikan antara Lelaki dan Ppuan terhadap makan durian?
Item1: Saya suka makan durian
Bilangan responden (10 Lelaki + 10 Ppuan)
Lelaki: Setuju = 5,4,5,4,5.4,5 dan Tak setuju = 2,2,1
Ppuan: Setuju = 4,4,4,5 dan Tak setuju = 2,2,1,2,2,2
Ko layan questionnaire ko sebagai individual item bersesuaian dengan persoalan kajian ko dan ko groupkan respon kepada dua kategori sahaja iaitu Setuju (Sgt Setuju + Setuju) vs Tak Setuju (Sgt Tak setuju + Tak setuju) dan ko tak ambil kira respon neutral (Tak Pasti), maka makam skala ordinal turun jadi nominal.
Dalam kes ini, ko hanya layak kira frekuensi dan guna non-parametrik Chi-square test (bukan ko yang kira.. SPSS ler yang analisa utk ko) !!
Amaran: Ramai yang cari min then guna t-test... memang cari nahas sapa yang buat macam ni !!
Kedua: Skala Ordinal
Persoalan kajian:
Adakah terdapat perbezaan tahap persetujuan yang signifikan antara lelaki dan perempuan terhadap makan durian?
Katalah ko masih layan setiap item secara individual item, dan ko nak bandingkan 10 responden (5 Lelaki + 5 Perempuan) akan kesukaan makan durian.
Item1: Saya suka makan durian
Bilangan responden (10 Lelaki + 10 Ppuan)
Lelaki: 5,4,5,4,5,4,5, 2,2,1
Ppuan: 4,4,4,5,2,2,1,2,2,2
Ko hanya boleh bandingkan kumpulan Lelaki Vs Perempuan berdasar ujian non-parametrik Mann-Whitney (guna ranking dari respon yang diperolehi)… bukannya t-test (guna min)
Kalau ko banding lebih dari dua kumpulan, gunalah Kruskal-Wallis (juga guna ranking bukan min)
Amaran: Jgn guna parametrik test spt t-test (banding 2 kumpulan) atau ANOVA (banding > 2 kumpulan)
Ketiga: Interval
Ali : 50 (semua item dia jawab 5 - sangat setuju x 10 item)
Abu: 40 (semua item dia jawab 4 – setuju x 10 item)
Siti: 30 (semua item dia jawab 3 - tak kisah x 10 item)
Sarah: 40 (semua item dia jawab 4 – setuju x 10 item)
Jumlah summative 50,40 (lelaki) dan jumlah 30,40 (ppuan) ini dikatakan menghampiri ciri-ciri skala interval dengan syarat sample yang besar dan mencukupi. Angka2 summative scales ini seolah2 sama spt skor IQ atau skor sains yang berisfat interval yang ko boleh cari min.... hatta ko boleh uji kenormalan.
Jika inilah keadaannya maka “bolehlah” ko layan spt data interval dan dijalankan ujian parametrik spt t-test, ANOVA dll.
Fuhh…. Loteh otak den nak tulis dan nak jelaskan….. harap2 ko faham…jgn main ikut suka hati ko jer bro… tolonglah….
Bilangan responden (10 Lelaki + 10 Ppuan)
Lelaki: 5,4,5,4,5,4,5, 2,2,1
Ppuan: 4,4,4,5,2,2,1,2,2,2
Ko hanya boleh bandingkan kumpulan Lelaki Vs Perempuan berdasar ujian non-parametrik Mann-Whitney (guna ranking dari respon yang diperolehi)… bukannya t-test (guna min)
Kalau ko banding lebih dari dua kumpulan, gunalah Kruskal-Wallis (juga guna ranking bukan min)
Amaran: Jgn guna parametrik test spt t-test (banding 2 kumpulan) atau ANOVA (banding > 2 kumpulan)
Ketiga: Interval
Persoalan kajian:
Adakah terdapat perbezaan tahap persetujuan yang signifikan antara lelaki dan perempuan terhadap makan durian?
Berikut adalah Item1 sampai 10 yang diringkaskan...
Item1: Saya suka makan durian
Item2: Saya habiskan duit untuk beli durian
Item 3 - Item 9
Item10: Saya tak sabar menunggu musim durian
Kali ni ko tak layan individu item sebaliknya ko layan semua item (katakan 10 item). Ko jumlahkan semua skor bagi setiap responden - maka skor ini dinamakan summative scales.
Katalah berikut adalah jumlah respon bagi 4 responden (2 lelaki + 2 ppuan) yang jawab 10 item (Item 1, 2 sampai Item 10), maka jumlah skor:
Adakah terdapat perbezaan tahap persetujuan yang signifikan antara lelaki dan perempuan terhadap makan durian?
Berikut adalah Item1 sampai 10 yang diringkaskan...
Item1: Saya suka makan durian
Item2: Saya habiskan duit untuk beli durian
Item 3 - Item 9
Item10: Saya tak sabar menunggu musim durian
Kali ni ko tak layan individu item sebaliknya ko layan semua item (katakan 10 item). Ko jumlahkan semua skor bagi setiap responden - maka skor ini dinamakan summative scales.
Katalah berikut adalah jumlah respon bagi 4 responden (2 lelaki + 2 ppuan) yang jawab 10 item (Item 1, 2 sampai Item 10), maka jumlah skor:
Ali : 50 (semua item dia jawab 5 - sangat setuju x 10 item)
Abu: 40 (semua item dia jawab 4 – setuju x 10 item)
Siti: 30 (semua item dia jawab 3 - tak kisah x 10 item)
Sarah: 40 (semua item dia jawab 4 – setuju x 10 item)
Jumlah summative 50,40 (lelaki) dan jumlah 30,40 (ppuan) ini dikatakan menghampiri ciri-ciri skala interval dengan syarat sample yang besar dan mencukupi. Angka2 summative scales ini seolah2 sama spt skor IQ atau skor sains yang berisfat interval yang ko boleh cari min.... hatta ko boleh uji kenormalan.
Jika inilah keadaannya maka “bolehlah” ko layan spt data interval dan dijalankan ujian parametrik spt t-test, ANOVA dll.
Fuhh…. Loteh otak den nak tulis dan nak jelaskan….. harap2 ko faham…jgn main ikut suka hati ko jer bro… tolonglah….
Wokey..begheh..
OT
No comments:
Post a Comment