data

4
2.1 Pengumpulan Data Data tak terkumpul : Data terkumpul : Taburan kekerapan : Satu bentuk data yang lebih teratur dan mudah dibaca daripada data mentah. Pembinaan data taburan kekerapan bermula dengan mengumpulkan data mentah ke dalam beberapa kelas dan kemudiannya memasukkan setiap pengamatan ke dalam kelas yang sesuai. Contoh : Kelas Kekerapan 10-12 4 13-15 3 16-18 10 19-21 11 22-24 21 25-27 4 28-30 6 Fungsi taburan kekerapan. - Memadatkan (condenses) data mentah kepada bentuk yang lebih berguna. - Membolehkan interpretasi cepat secara visual ke atas data - Membolehkan penentuan ciri utama data termasuk di mana tumpuan data 2.2 Perwakilan data secara visual 1) Carta palang 2) Carta pai 3) Plot garisan 4) Histogram - graf yang paling mudah dan sesuai digunakan di dalam penganalisaan data. - histogram dibina berdasarkan rajah taburan kekerapan. - untuk membina graf histogram, kita perlu menentukan bahawa setiap kelas adalah bersambungan di antara satu sama lain. - situasi ini dapat dilakukan dengan mewujudkan sempadan kelas bagi setiap kelas. - contohnya, 34.5 - 44.5, 44.5 - 54.5, 54.5 – 64.5, 64.5 – 74.5, 74.5 – 84.5 - kelas yang dinyatakan tadi mempunyai selang yang sama iaitu 10.

Upload: ainie-hazirah-aziz

Post on 21-Nov-2015

233 views

Category:

Documents


0 download

DESCRIPTION

statistik asas IPG PPISMP

TRANSCRIPT

2.1 Pengumpulan Data

Data tak terkumpul :Data terkumpul :Taburan kekerapan : Satu bentuk data yang lebih teratur dan mudah dibaca daripada data mentah. Pembinaan data taburan kekerapan bermula dengan mengumpulkan data mentah ke dalam beberapa kelas dan kemudiannya memasukkan setiap pengamatan ke dalam kelas yang sesuai. Contoh :

Kelas Kekerapan

10-124

13-153

16-1810

19-2111

22-2421

25-274

28-306

Fungsi taburan kekerapan. Memadatkan (condenses) data mentah kepada bentuk yang lebih berguna. Membolehkan interpretasi cepat secara visual ke atas data Membolehkan penentuan ciri utama data termasuk di mana tumpuan data

2.2 Perwakilan data secara visual

1) Carta palang2) Carta pai3) Plot garisan4) Histogram graf yang paling mudah dan sesuai digunakan di dalam penganalisaan data. histogram dibina berdasarkan rajah taburan kekerapan. untuk membina graf histogram, kita perlu menentukan bahawa setiap kelas adalah bersambungan di antara satu sama lain. situasi ini dapat dilakukan dengan mewujudkan sempadan kelas bagi setiap kelas. contohnya, 34.5 - 44.5, 44.5 - 54.5, 54.5 64.5, 64.5 74.5, 74.5 84.5 kelas yang dinyatakan tadi mempunyai selang yang sama iaitu 10. keadaan ini diperlukan untuk memudahkan pembinaan graf atau histogram dan seterusnya membuat penganalisaan terhadap graf tersebut.

Contoh :

Langkah 1: Menentukan selang nombor dalam set data. Sebagai contoh, katakan anda menjual 20 item mengenai laman lelongan online di antara $ 1 dan $ 21. Adakah anda ingin tahu apa barangan yang dijual lebih baik: lebih murah item, item mid-range, atau barangan berharga tinggi. Anda boleh membuat 3 kelas $ 1 ke $ 7, $ 8 hingga $ 14, dan $ 15 kepada $ 21. Semua kelas hendaklah mempunyai nilai yang sama.

Langkah 2: Gundal bilangan nombor dari data yang berlaku dalam kelas untuk menentukan kekerapan relatif.Buat satu jadual yang menunjukkan bagaimana nombor-nombor itu diedarkan. Lukiskan 3 lajur: 1 kelas dilabel 1 sama, dan 1 kekerapan. Bagi setiap nombor yang berlaku dalam tempoh tertentu, membuat tanda tally. Apabila anda telah selesai, menulis bilangan markah gundalan yang telah dibuat ke dalam kekerapan anda.

Langkah 3: Lukiskan paksi-x histogram di atas sekeping kertas graf menggunakan pembaris sebagai panduan. Paksi-x dalam histogram, atau garis mendatar. Paksi x menunjukkan selang kelas, titik tengah atau sempadan atas.

Langkah 4: Lukiskan paksi-y. Paksi-y histogram adalah garisan menegak graf. Paksi y menunjukkan kekerapan.

Langkah 5: Lukis segi empat tepat pada histogram yang menggambarkan rangkaian dan ketinggian. Segi empat tepat histogram telah disediakan bersebelahan dan MESTI menyentuh satu sama lain.

5) Poligon kekerapan menggambarkan bentuk populasi sesuatu data. melalui gambar rajah poligon kekerapan, kita dapat mengenal pasti sama ada data yang dikumpul mempunyai bentuk yang pencong ke kanan, pencong ke kiri atau simetri. setiap bentuk ini memberikan maklumat yang tertentu tentang populasi data yang dikumpul. poligon kekerapan dapat dibina dengan menyambungkan titik-titik tengah di atas setiap palang histogram dengan satu garis lurus.

Contoh :

Langkah 1 mencari titik tengah setiap kelas.

Markah Kekerapan Titik tengah

1-513

6-1058

11-15813

16-20618

Langkah 2 plot kan titik-titik tengah itu pada graf mengikut paksi yang betul iaitu paksi menegak merupakan kekerapan dan paksi mendatar merupakan markah.

6) Ogif dilukiskan berdasarkan kepada nilai kekerapan kumulatif paksi mendatar menggunakan nilai had sebenar bagi setiap kelas dan peratusan kumulatif di sepanjang paksi menegak. ogif juga dikenali sebagai taburan kekerapan melonggok yang mana ia memerlukan kekerapan melonggok sebelum kelok ogif tersebut dapat dibina. ogif dibina dengan menggunakan dua pendekatan iaitu, pendekatan ogif ke atas dan pendekatan ogif ke bawah.

Contoh:

Jadual kekerapan yang diberikan menunjukkan taburan masa yang diambil dalam minit untuk menghabiskan satu projek ujikaji fizik.

Masa (minit)Bil pelajar

30-343

35-398

40-449

45-4911

50-547

55-592

a)Bina satu jadual kekerapan terkumpul bagi data itub)Lukis satu ogif untuk mewakili maklumat itu.

Penyelesaian: a)

Masa (minit)Bil pelajarSempadan AtasKekerapan Longgokan

25-29029.50

30-34334.53

35-39839.511

40-44944.520

45-491149.531

50-54754.538

55-59259.540

(b)

7) Stem & leaf8) Box plot