Tajuk 450: Laporkan t-test dengan effect size !!

Kembali semula ke dunia statistic. Aku ingin menulis sedikit bagaimana t-test boleh dilaporkan dengan lebih comprehensive lagi, bukan sekadar "signifikan kerana p < .05" sahaja dengan adanya tambahan laporan saiz kesan (effect size, ES).

Apa itu ES ?

ES adalah kekuatan hubungan antara IV dan DV (symbol r) atau magnitude perbezaan pada DV disebabkan oleh IV (symbol d). 

Bagi yang buat t-test bagi kajian eksperimen, katakan kajian membandingkan Ujian A, B dan C (DV) antara jantina (IV).

Selepas run SPSS inilah jadual yang ko dapat. Maka jgn lupa ko laporkan jugak ES:

1.

Levene’s test menunjukkan kumpulan lelaki dan perempuan mempunyai varian skor yang homogen dalam ketiga2 ujian sebab kesemua perbezaan ini tidak signifikan.

2.

Ujian A: Nilai t = 2.70 melebihi nilai t kritikal pada 95% confidence level, p < .05. maka kumpulan lelaki mempunyai skor min Ujian A yang lebih tinggi berbanding kumpulan perempuan.

Ujian B: Nilai t = -.900 lebih kecil berbanding nilai t kritikal pada 95% confidence level, p > .05. maka kumpulan lelaki mempunyai skor min Ujian B yang tidak berbeza secara signifikan berbanding kumpulan perempuan.

Ujian A: Nilai t = 2.45 melebihi nilai t kritikal pada 95% confidence level, p < .05. maka kumpulan lelaki mempunyai skor min Ujian C yang lebih tinggi berbanding kumpulan perempuan.

3.

Ujian A: nilai skor bagi 95% confidence interval (95% perbezaan skor berada antara skor 1.05 dan 6.97) bermakna kewujudan perbezaan skor bagi kumpulan lelaki boleh jadi sekecil 1.05 sehinggalah 6.97 dari markah maksima, katakan 20.

Ulangi lah dgn Ujian B dan C, letih lah aku nak tulis….

4. 

Saiz kesan (effect size, ES)

Nilai saiz kesan, d tidak dilaporkan dalam jadual t-test tetapi elok bebeno la jika dapat dikira bagi menguatkan laporan kajian. 

Katalah SD bagi Ujian A adalah 6.2 yang boleh diperolehi dari jadual deskriptif. 

Maka:

d = Perbezaan min skor / SD = 4.00 / 6.2 = 0.64. Nilai ini mengikut Cohen adalah “between medium and large” ES. Nilai 0.64 ini adalah indicator bahawa jantina memberikan kesan perbezaan skor Ujian A antara sederhana ke besar bagi lelaki berbanding perempuan.