kursus_spss_16
Post on 30-May-2018
229 Views
Preview:
TRANSCRIPT
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
1/31
KURSUS SPSS 16.0
(Windows version)Oleh : En. Abdul Harith Hasan
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
2/31
Penggunaan spss dalam kajianAnalisis data (Statistik)
Laporan (Graf, carta, jadual)
Dua kegunaan utama statistik:Menerangkan sesuatu set data:Deskriptif
Menggunakan data untuk mendapatkan
kesimpulan bagi sesuatu populasi: Inferential
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
3/31
proses menganalisis dataGunakan Pembolehubah yang sesuai
Kenalpasti jenis skala yang tepat (nominal,ordinal, interval, ratio)
Tetapkan missing values
Masukkan data.
Recode item negatif (Tidak perlumenggunakan item negatif dalam soal selidik
mahupun interview pada masa nyata)Pembersihan data, cari outliers(skor z).
Analisis mengikut keperluan/soalan kajian
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
4/31
Penamaan pembolehubahMulakan nama pembolehubah dengan abjad
Nama pembolehubah tidak boleh berakhirdengan tanda period (-)
Nama pembolehubah tidak boleh bermula atauberakhir dengan simbol khas seperti &, ?, !, ,*, atau ,
Setiap pembolehubah mestilah unik, iaitu
setiap pembolehubah mempunyai namaberlainan.
Gunakan nama pembolehubah yangbersesuaian, ringkas dan senang dikenalpasti.
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
5/31
Jenis skala pengukuran Nominal kategori, pengkelasan
ch: Jantina, negeri, agama, warna. Ordinal urutan: tinggi ke rendah
Susunan mengikut hirarki Interval unit sama.
Mempunyai ciri seperti ordinal
Setiap titik dalam skala mempunyai jarakyang sama.
Ch: IQ, suhu Ratio mengandungi titik sifar nyata (true
zero)
Ch : tinggi, berat
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
6/31
Penetapan Missing valuesData angka (numeric data) ch: gunakan 999
Data rentetan (string data) ch: gunakan NR(No Response)
Gunakan saja SPSS default setting (SystemMissing Value) iaitu simbol
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
7/31
Antaramuka spss 16.0
Kes(baris)
Pembolehubah (lajur)
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
8/31
ReCODE item negatif
Langkah 1
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
9/31
Langkah 2
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
10/31
Langkah 3
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
11/31
Pembersihan dataGuna jadual frekuensi Analyze->Descriptive
Statistics->frequencies atau,
Gunakan fungsi Data->Define VariableProperties.
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
12/31
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
13/31
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
14/31
Ujian kebolehpercayaan
Konsistensi dalaman item dalam mengukur apayang diukur.
Penggunaan model alpha(Cronbach)0.7 ke atas (wikipedia)
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
15/31
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
16/31
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
17/31
Tranformasi Pembolehubah
Dilakukan untuk mendapatkan maklumat sesuatu
konstruk. Ch : minGunakan skor z (-3 hingga 3) untuk mencari
outliers.Tapis outliers
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
18/31
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
19/31
Proses mencari outliers
Cari nilai yang melebihi julat -3 hingga 3
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
20/31
Block Outliers
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
21/31
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
22/31
outliers dipalang
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
23/31
Analisis dataStatistik Huraian(deskriptif) menghuraikan
ciri-ciri sampel.
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
24/31
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
25/31
Statistik inferen-> membuat rujukan tentangpopulasi berdasarkan sampel.
Ch: Ujian-TDigunakan untuk satu sampel kajian yang
mengandungi 2 kumpulan sahaja. (lebih dari 2guna ANOVA sehala).
Andaian yang perlu dipatuhi sebelum
menggunakan Ujian-T; Persampelan rawak Mempunyai taburan normal Data dari skala sela atau nisbah
Jenis Ujian-T;Ujian-T satu sampel
Ujian-T berpasangan
Ujian-T dua sampel bebas
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
26/31
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
27/31
Jenis-jenis ujian-t
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
28/31
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
29/31
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
30/31
ANOVA sehalaMembandingkan min bagi lebih dua aras
kumpulan dalam satu faktor.
Ch: membandingkan min pencapaian pelajardengan 3 kaedah mengajar Sains (faktor).
Andaian bagi ANOVA
Kumpulan mestilah bebasPopulasi adalah normal
Populasi variannya adalah homogen.
-
8/14/2019 KURSUS_SPSS_16
31/31
top related