FCE3900

PENYELIDIKAN PENDIDIKAN

POPULASI DAN PERSAMPELAN

OBJEKTIF

• Dapat memahami konsep populasi dan persampelan dalam penyelidikan.

• Dapat membuat persampelan rawak daripada populasi.

Populasi adalah;– satu set individu di mana masalah wujud.– kumpulan individu atau objek yang dicerap.– mesti mempunyai ciri atau sifat yang sama antara

satu sama lain walau pun berbeza dari segi lain.

• Populasi bertaburan secara normal dengan nilai mutlak sebagai min bagi populasi.

• Maklumat populasi dikenali sebagai paramater.

• Populasi mestilah dilibatkan dalam penyelesaian masalah dan mesti dikenal pasti dengan teliti dan tepat.

• Populasi merupakan sasaran bagi penyelesaian masalah, penyelesaian harus melibatkan keseluruhan individu dalam populasi, tetapi isunya, terdapat kekangan untuk mendapatkan maklumat dari seluruh ahli populasi iaitu:1.Batasan masa, tenaga dan peruntukan.2.Tidak logik dan tidak rasional mengkaji semua ahli

populasi.

Definisi Sampel • Sampel – kumpulan kecil daripada populasi yang

menjadi sasaran penyelidik untuk melakukan penyelidikan. – Sampel adalah anggaran– Perbezaan antara anggaran sampel dengan populasi

sebenar adalah ‘ralat persampelan’

A sample is a subgroup of the target population that the researcher plans to study for the purpose of making generalizations about the target population.– Samples are only estimates.– The difference between the sample estimate and the

true population is the “sampling error.”

Populasi dan Sampel

Sampel

Populasi Sasaran

Sampel

Populasi- Semua guru sekolah di Selangor- Pelajar di semua IPTA- Guru Sains di semua sekolah

Sampel- Semua guru biologi - Pelajar di sebuah IPTA - Guru Sains di lima buah sekolah dalam Daerah Sepang

• Bilangan subjek dalam populasi yang sangat besar sehingga tidak dapat dikenalpasti dengan tepat. Satu sampel daripada populasi perlu dipilih secara rawak untuk mewakili populasi kajian.

• Sampel merupakan sesuatu yang konkrit, yang dapat diukur dan dikira secara tepat atau dikaji tingkahlaku setiap subjek dalamnya.

Sampel

Persampelan

• Persampelan adalah berkaitan dengan proses memilih sebilangan subjek daripada sesuatu populasi untuk dijadikan responden kajian.

• Penggunaan sampel yang tidak sesuai akan mengurangkan kesahan dan kebolehpercayaan kajian.

• Perancangan persampelan yang rapi akan dapat;– Memudahkan pengumpulan

data– Mengurangkan ralat

pengukuran– Menjimatkan masa dan

perbelanjaan• Maklumat daripada sampel dikenali

sebagai statistikPersampelan Rawak

• Strategi mendapatkan maklumat tentang sesuatu populasi daripada sampel yang mewakili populasi tersebut.

• merupakan kaedah statistik untuk mendapatkan maklumat bagi menyelesaikan masalah tanpa menggunakan seluruh ahli populasi.

• Prinsip utama: untuk memperolehi sampel yang benar-benar mewakili populasi yang dikaji, dan memastikan sampel yang diambil melalui persampelan tidak pincang.

• Ujian statistik akan dilakukan ke atas sampel dan nilai ujian statistik ini akan digeneralisasikan kepada nilai populasi kajian, yang dinamakan sebagai parameter.

Persampelan…

Kenapa Perlu Membuat Persampelan?

Faktor Masa(The time factor)

Why Sampling?

Populasi yang sangat besar(The very large populations)

Populasi sukar dicapai(The partly accessible populations)

Seorang doktor ingin mendapatkan sampel mengenai satu penyakit yang cepat merebak dan menyebabkan kematian segera. Anda dikehendaki membuat pemeriksaan dengan segera bagi menyelesaikan masalah ini. Sekiranya semua populasi dipilih, kemungkinan ramai yang akan mati sebelum penyelesaian masalah ditemui.

Kenapa persampelan?

Faktor Masa

Populasi yang sangat besar

Contohnya populasi pelajar yang sudah bergraduat. Agensi keraajaan yang bertanggung jawab untuk menempatkan graduan ini di sektor kerajaan atau swasta. Majikan memerlukan pengetahuan khusus sebagai pra syarat pengambilan pekerjanya. Oleh itu dengan membuat persampelan yang mewakili populasi, mereka akan dapat maklumat yang diperlukan daripada graduan ini.

Kenapa persampelan?

Sebahagian populasi dapat diperoleh

Terdapat sesetengah populasi yang sukar dicapai. Oleh itu sebahagian daripadanya (sampel) boleh digunakan untuk kajian. •Sesetengah kajian memerlukan kos yang tinggi untuk mencapai kepada semua individu dalam sesebuah populasi.

Why Sampling?Kenapa persampelan?

Tujuan Persampelan dan Kebaikannya

• Membuat kesimpulan terhadap populasi daripada sampel dengan menggunakan statistik inferensi.

• Mengurangkan kos, tenaga, dan masa penyelidikan. Murah untuk mengumpul maklumat daripada sebahagian individu berbanding keseluruhan populasi. Namun penyelidik harus berhati-hati supaya sampel benar-benar mewakili polulasi.

• Membolehkan kajian dilakukan di kawasan atau ruang penyelidikan yang lebih besar.

• Membenarkan penyelidik mendapatkan maklumat yang benar-benar dikehendaki apabila pengukuran menyeluruh ke atas populasi tidak dapat dilakukan.

Istilah berkaitan persampelan

Istilah Makna

Populasi

Kerangka sampel

Sampel

Parameter

Statistik

Ralat persampelan

Seluruh kumpulan yang dikaji

Satu senarai elemen populasi yang akan dibuat persampelan

Sebahagian elemen dalam populasi

Nilai yang berkaitan dengan populasi

Nilai yang berkaitan dengan sampel

Perbezaan antara nilai statistik dalam sampel kajian dengan nlai parameter yang sebenar dalam populasi.

Ralat Persampelan

• Ketidak tepatan statistik sampel menganggar parameter populasi ditentukan oleh ralat persampelan.

• Ralat persampelan adalah ralat yang berlaku apabila sampel digunakan untuk membuat inferens terhadap populasi.

• Ralat persampelan merupakan perbezaan atau variasi antara min bagi sampel yang dirawak dengan min populasi yang bertaburan secara normal.

• variasi pada nilai-nilai individu dalam satu populasi dengan min populasi menyumbang kepada variasi pada min sampel rawak dengan min populasi.

• Variasi pada nilai individu dalam sampel daripada min sampel menyumbang kepada variasi pada min-min sampel dengan min populasi.

• Jika min sampel sama dengan min populasi, maka ralat persampelan adalah sifar (jika maklumat diperolehi daripada populasi).

Ralat Persampelan…

• Ralat persampelan berfungsi secara langsung dengan saiz sampel dan sisihan piawai populasi.

• Sekiranya saiz sampel tetap, ralat persampelan akan meningkat jika sisihan piawai populasi bertambah besar dan sebaliknya.

• Semakin saiz sampel (n) meningkat atau menghampiri N, semakin ralat persampelan menurun, kerana apabila n meningkat, sisihan piawai populasi menurun.

• Saiz sampel n yang kecil lebih terdedah kepada ralat persampelan berbanding dengan n yang besar.

• Oleh itu, matlamat persampelan adalah untuk mengurangkan ralat persampelan dan ralat persampelan boleh dikurangkan dengan menambahkan n.

Ralat Persampelan…

• Semakin besar nilai sisihan piawai (sd) sampel, semakin besar ralat persampelan yang wujud.

• Semakin besar saiz sampel, semakin kecil ralat persampelan.

Ralat Persampelan…

Saiz Sampel

For survey research, if the population is fewer than 200 individuals, the entire population should be sampled. This would considered census

sampling. At around a population of 400, approximately 50% of the population should make up the sample, and population over 1000 require

about 20% for an appropriate sample. For large population of 5,000 or more, samples of 350 to 500 person s are often adequate.

For correlational studies, a minimum of 30 participants should be tested.

Experimental research studies generally require at least 30 participants per group.

These generalizations are based on the work of Krejie and Morgan (1970), and their articles should be consulted for more precise information

about sample size.

Jadual penentuan saiz sampel

Kerangka Persampelan/Sampling Frame

The listing of the accessible population from which you'll draw your sample is called the sampling frame. If you were doing a phone survey and selecting names from the telephone book, the

book would be your sampling frame.

Jenis-jenis Persampelan

1. Persampelan tidak kebarangkalianPemilihan responden disebabkan oleh mereka mudah diperoleh, senang ditemui atau mewakili sesuatu ciri yang perlu dikaji oleh penyelidik.

2. Persampelan kebarangkalianPemilihan individu daripada populasi yang dapat mewakili populasi tersebut.

Jenis Persampelan

Strategi Persampelan

Kebarangkalian Tidak Kebarangkalian

Persampelan Persampelan Persampelan Persampelan Rawak Rawak Rawak RawakMudah Sistematik Berkelompok Berlapis

Persampelan Persampelan Senang Snowball

Persampelan Kebarangkalian

1. Persampelan rawak mudah (simple random sampling)

2. Persampelan rawak berlapis (stratified random sampling)

3. Persampelan berkelompok (Cluster sampling)

4. Persampelan rawak bersistematik (Systematic random sampling)

Memilih sampel daripada populasi yang mana setiap individu daripada populasi

tersebut mempunyai peluang yang sama untuk dipilih.

Apakah Rawak?

Persampelan Rawak Mudah

• Setiap individu dalam populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih.

• Rawak mudah bebas daripada sampling bias. • Penggunaan Jadual Nombor Rawak.

Prosedur Persampelan Rawak Mudah

1. Sediakan senarai subjek populasi.2. Labelkan subjek mengikut angka.3. Pilih subjek secara rawak dengan

menggunakan Jadual Nombor Rawak.

Jadual Nombor Rawak

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10______________________________________________________________ 1 10480 15011 01536 02011 81647 91646 69179 14194 62590 36207 2 22368 46573 25595 85393 30995 89198 27982 53402 93965 34095 3 24130 48360 22527 97265 76393 64809 15179 24830 49340 32081 4 42167 93093 06243 61680 07856 16376 39440 53537 71341 57004 5 37570 39975 81837 16656 06121 91782 60468 81305 49684 60672 6 77921 06907 11008 42751 27756 53498 18602 70659 90655 15053 7 99562 72905 56420 69994 98872 31016 71194 18738 44013 48840 8 96301 91977 05463 07972 18876 20922 94595 56869 69014 60045 9 89579 14342 63661 10281 17453 18103 57740 84378 25331 12566 10 85475 36857 53342 53988 53060 59533 38867 62300 01858 17893

Persampelan Rawak Berlapis

• Digunakan untuk populasi yang tidak seragam.- contoh: mengkaji komitmen guru mengikut kelulusan

akademik.• Tidak boleh mengguna sampel rawak mudah kerana

tidak adil jika satu golongan tidak diwakili mengikut bilangan dalam populasi.

• Boleh mengurangkan ralat persampelan iaitu dengan mengurangkan varians bagi anggaran sampel.

• Semakin seragam keadaan dalam lapisan, semakin kecil varians anggaran sampel.

• Diperoleh dengan memilih sampel rawak mudah daripada lapisan(strata) yang berlainan daripada strata dalam populasi.

• Strata dalam populasi mempunyai ciri tertentu seperti gender, pemilihan dilakukan bagi setiap strata.

• Populasi boleh dibahagikan kepada kumpulan berlainan seperti berdasarkan kepada sesetengah ciri atau pembolehubah seperti pendapatan.

LelakiN=6000

PerempuanN=3000

Populasi(N=9000)

Saiz Sampel 361

Saiz Sampel 341

Sampel = 702

Saiz sampel bagi bangsa

Melayu Cina India

50

Saiz sub sampel

3020

Langkah-langkah memilih sampel berlapis/strata:

1. Tentukan saiz sub sampel yang diperlukan setiap sub populasi2. Sediakan senarai subjek untuk setiap sub populasi3. Gunakan prosedur persampelan rawak mudah untuk memilih

subjek.

Contoh – dua lapisan (strata)

Semua Siswa

Lapisan 1 - Tahun

Tahun 1

Tahun 2

Tahun 3

Tahun 4

Lapisan 2 - jantina

lelaki

Perempuan

Saiz sub-sampel

10

10

Persampelan Kelompok (Cluster)

• Digunakan jika rawak mudah dan rawak mudah berlapis tidak dapat dilakukan, disebabkan oleh ketiadaan rangka persampelan.

• Pengambilan sampel bila unit persampelan bukan lagi unsur daripada populasi tetapi unsur daripada kelompok populasi.

• Bilangan kelompok ditentukan mengikut negeri, daerah atau mukim yang boleh dibuat secara rawak mudah.

• Menggunakan setiap unsur dalam kelompok dan pilih secara rawak.

• Sampel rawak berlapis diperoleh dengan memilih lapisan daripada populasi berdasarkan kepada persampelan rawak mudah.

• Sampel mewakili bagi setiap lapisan secara konsensus daripada lapisan yang dipilih.

• A sample chosen in one or two stages because the population is not easily identified or is large

Multistage cluster sampling

Persampelan Sistematik

• Memerlukan rangka persampelan• Cara: pilih satu unit sampel secara rawak daripada

unsur pertama di rangka persampelan.• Con: N = 500 n = 50

terdapat 10 org untuk setiap unsur (500/50)secara rawak tentukan no. pertama (5), no. seterusnya ialah 15, 25, 35…

• Kelemahan: penentuan sampel selepas sampel pertama tidak lagi dibuat secara rawak, oleh itu bercanggah dengan prinsip rawak dan tidak digalakkan kecuali reka bentuk lain tidak dapat dilakukan.

• Faedah: persampelan mudah dilakukan dan murah

A systematic random sample

• A systematic random sample is obtained by selecting one unit on a random basis and choosing additional elementary units at evenly spaced intervals until the desired number of units is obtained.

For example, there are 100 students in your class. You want a

sample of 20 from these 100 and you have their names listed on a piece of paper may be in an alphabetical order. If you choose to use systematic random sampling, divide 100 by 20, you will get 5. Randomly select any number between 1 and five. Suppose the number you have picked is 4, that will be your starting number. So student number 4 has been selected. From there you will select every 5th name until you reach the last one, number one hundred. You will end up with 20 selected students.

Persampelan Tidak Kebarangkalian

1. Persampelan secara berkebetulan

2. Persampelan kuota

3. Persampelan kes kritikal

4. Persampelan Bertujuan (purposive)

5. Persampelan ‘convenience’

6. Snowball or chain sampling

7. Criterion sampling

Persampelan Bertujuan (Purposive)

• Sampel dipilih berdasarkan pengetahuan atau pengalaman lepas dan sebab-sebab untuk memilih sampel.

• Buat pertimbangan tentang kesesuaian kumpulan

• contoh: kaji pelajar mengikut pencapaian

Snowball or chain sampling

• This particular one identifies, cases of interest from people who know people who know what cases are information rich, that is good examples for study, good interview subjects.

• The researcher asks participants to identify other participants to become members of the sample.

This is commonly used in studies that may be looking at issues like the homeless households. What you do is to get hold of one and he/she will tell you where the others are or can be found. When you find those others they will tell you where you can get more others and the chain continues.

Criterion sampling

Here, you set a criteria and pick all cases that meet that criteria for example, all ladies six feet tall, all white cars, all

farmers that have planted onions. This method of sampling is very strong in

quality assurance.

• A convenience sample results when the more convenient elementary units are chosen from a population for observation.

• Participants are selected because they are willing and available to be studied.

• Pincang, tidak digalakkan, tidak boleh digunakan untuk mentakbir populasi.

• Jika terpaksa guna, perlu beri penjelasan tentang latar belakang atau ciri tersendiri bagi kumpulan yang dikaji.

• Kajian perlu diulang.

Persampelan Senang (The convenient sample )

SEKIAN

TERIMA KASIH