.

"ANTARA BLOG TERBAIK DI NATIONAL EDUCATIONAL BLOGGING SUMMIT 2011"


MORE THAN 3 MILLION HITS !

Statistik

SPSS - STATISTIK PENYELIDIKAN SECARA SANTAI

Pertanyaan: zahinothman@gmail.com



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

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

Saya klik Follow dan BANGGA menjadi follower drotspss...

Sunday, June 29, 2014

Tajuk 618: KAJIAN EXPERIMENTAL - ko buat MALU jika tak buat EFFECT SIZE !!

Tajuk di atas, boleh dibaca sebagai … jgn buat kajian experimental, kalau tak tahu Effect Size !!

Aku dulu buat kajian mixed-method … aku gunakan qnaire, interview, t-test dan ANOVA. Aku laporkan Effect Size (ES) sebab bahagian experimental, bila satu treatment / intervention diberikan, aku nak tahu sebesar mana kesan dari treatment / intervention tersebut selain nak tahu bolehkah dibuat inference / generalisasi kepada populasi?

Terdapat dua isu yang aku cuba dibuktikan:
1. Adakah kesan treatment / intervention tersebut significance utk di buat inference dari sampel ke populasi kajian?

2. Adakah kesan treatment / intervention tersebut lemah, sederhana atau kuat?

Semua pelajar melaporkan significance of study ( ala…. yang p < 0.05 tu….) tetapi sebahagian besar tidak melaporkan ES… sedang ES lebih informative dan GEMPAK berbanding significance of study tersebut. 

Betul ker… kenapa aku tak pernah dengar pun.. kenapa .. kenapa?

Ko memanglah…. semua tak pernah dengar…. sebabnya pensyarah sendiri utamakan p < 0.05 … ikut cara dia belajar dulu-dulu... malah ada yang tak sentuhpun ES !

Treatment / intervention yang baik bukan sahaja boleh dibuat generalisasi (p<0.05) tetapi juga menunjukkan kesan yang besar supaya “cost-effective” utk dilaksanakan !

Ada dua kes… kenapa ES lebih aulia dari sekadar significance of study !

1. Sample kecil (wpun normal)
Jika sample kecil, kajian mungkin tidak significance kerana kurang statistical power utk detect kesan yg wujud. Ketika ini, ES perlu dilaporkan berbanding hanya significance of study.

2. Sample terlalu besar, kajian berpotensi utk significance, Ketika ini, ES juga perlu dilaporkan berbanding hanya significance of study kerana mungkin ES terlalu kecil dan tidak "cost-effective". 

3. Jadi…. Lebih baiklah laporkan ES supaya dapat mengelakkan misleading of conclusion dari 1. dan 2. diatas.

Contoh dummy: Kumpulan ICT VS Kumpulan Lecture

Ko bukan sahaja nak tahu sejauh mana kesan ICT yang digunakan utk menyampaikan isi yang sama dgn kumpulan lecture utk digeneralisasikan, tetapi berapa besar kesannya pula?

Aku dulu menggunakan standardised mean effect sizes, Cohen's d (1988) yang menunjukkan “the mean difference between two variables expressed in standard deviation units” dgn nilai d [.8 = large, .5 = moderate, .2 = small]. Nilai ni sgt popular dan diterima ramai…. 

Abis camner nak kira tu bro?

Bagi yang manja2 tu... ES bagi t-test boleh dikira secara otomatik dari laman web berikut …. di

http://www.danielsoper.com/statcalc3/calc.aspx?id=48 (sila lihat pic - formulapun ada diberikan...)



Jika ko buat ANOVA….. ketahuilah cara pengiraannya yang sempoi di http://psychohawks.wordpress.com/2010/10/31/effect-size-for-analysis-of-variables-anova/

OT

No comments:

Post a Comment

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...