laporan ujian t

8/10/2019 Laporan Ujian t

1/25

Daripada ru jukan : (Pal lant 2011)

T-tests are used when you have two groups (e.g. males and females) or two

sets of data (before and after), and you wish to compare the mean score on some

continuous variable. There are two main types of t-tests. Paired sample t-tests (also

called repeated measures) are used when you are interested in changes in scores for

participants tested at Time 1, and then again at Time 2 (often after some intervention or

event). The samples are related because they are the same people tested each time.

Independent sample t-tests are used when you have two different (independent) groups

of people (males and females), and you are interested in comparing their scores. In this

case, you collect information on only one occasion but from two different sets of

people.

Apa yang dimaksudkan dengan UJIAN-T

Ujian-T membandingkan dua atau lebih daripada dua kumpulan data selang atau

nisbah.

Ujian-T juga merupakan salah satu ujian statistik yang digunakan untuk

menentukan sama ada terdapat perbezaan yang signifikan bagi nilai min untuk

dua kumpulan atau dua set data yang hendak di uji.

Menguji/melaporkan perbezaan min.

Ia juga dikenali sebagai analisis inferensi.

Bagi ujian-t sampel tak bersandar, Ujian-F(Levene Test) dijalankan bagi menguji

kehomogenan varians

Persampelan rawak.

Populasi bertaburan normal.

UJIAN T

T-TEST)


2/25

Digunakan untuk menentukan sama ada satu set atau set-set skor adalah

berasal daripada populasi yang sama.

Contoh UJIAN-T

Contoh 1:

Perbandingan skor min Pencapaian (IV) pelajar lelaki dan perempuan.

(Catatan: sampel tak bersandar kerana lelaki dan perempuan adalah berbeza).

Contoh 2:

Perbandingan skor min pencapaian pelajar sebelum rawatan/intervensi (pre-test)

dan selepas rawatan/intervensi (post-test).

(Catatan: contoh ini adalah sampel bersandar kerana individu yang sama

diuji/member skor secara pre-post test).

Andaian andaian dalam UJIAN-T

Data (IV) mestilah continuous bersifat interval

Taburan data adalah normal

Cerapan yang dilakukan adalah bebas

Kehomogenan varians

UJIAN-T digunakan dalam kes-kes berikut:

o Pembolehubah bersandar diukur dalam skala selang atau nisbah.

o Saiz sampel kecil, mengandungi 10 subjek dan ke atas.

o Variabel bersandar diukur dalam skala selang atau nisbah.

o Taburan populasi dari mana sampel dipilih secara rawak.


3/25

o Kajian-kajian dilakukan untuk menentukan sama ada terdapat perbezaan yang

signifikan secara statistik di antara dua kumpulan data.

o Normaliti (data dalam populasi perlulah bertaburan normal)

Jenis - jenis UJIAN-T

Ujian-t untuk sampel-sampel bebas (Independent-Samples T-Test)

Ujian-t untuk pengukuran berulangan/ t-berpasangan (Paired-Samples T-Test)

Ujian-t untuk sampel-sampel padanan (Matched-Sample Test)

Ujian-t untuk satu sampel (One-Sample T-Test)

Maksud ujian signifikan

Selalunya untuk menentukan samada ujian statistik yang di jalankan

memperolehi keputusan signifikan atau tidak bergantung kepada nilai Asymp.Sig. yang

diwakili simbol p. Selalunya paras signifikan di tetapkan pada nilai Alpha() lebih kecilatau sama dengan .05. Jika nilai p lebih kecil daripada nilai maka keputusannya

terdapat perbezaan yang signifikan secara statistik diantara kedua pembolehubah yang

di uji, sebaliknya jika nilai p lebih besar daripada nilai .05 maka keputusannya tiada

siginifikan. Setiap keputusan (signifikan) adalah pada tahap keyakinan 95% bagi semua

ujian statistik.


4/25

Perbezaan Min berdasarkan Jenis Ujian (DV IV)


5/25

Tujuan dengan Jenis Data


6/25

Jenis-jenis Data

1. Nominal

Aras paling rendah

Bertujuan untuk pengkelasan, pengenalan

Jantina, nombor KP, jenis sekolah, kod buku

3. Selang

Nombor menunjukkan kuantiti

Jarak sekata antara nombor.

Suhu, markah ujian, IQ

Nilai sifar arbitrari

2. Ordinal

Pengkelasan mengikut pemeringkatan

Nombor menunjukkan kuantiti; jarak tidak sekata

Kedudukan dalam kelas, penarafan, kemahiran bertutur, ranking

4. Nisbah

Nombor menunjukkan kuantiti

Jarak sekata antara nombor.

Berat, tinggi, pendapatan

Nilai sifar menunjukkan tiada


7/25

UJIAN-T UNTUK SAMPEL-SAMPLE BEBAS

(INDEPENDENT-SAMPLES T-TEST)

independent-samples t-test, used when you want to compare the mean scores of two

different groups of people or conditions

~Pallant 2011~

untuk menilai perbezaan min antara dua populasi dengan menggunakan

data dari dua sampel berasingan.

CONTOH:

Penguasaan kemahiran abad ke-21 dan sikap terhadap Sains dalam kalangan pelajar

tingkatan empat.

Kedua-dua kumpulan pelajar tersebut adalah berasingan (tidak

bergantung antara satu sama lain)

Perbezaan di kalangan pelajar lelaki dengan pelajar perempuan dari segi

sikap terhadap sains.

HIPOTESIS

Hipotesis Nul :

Tidak terdapat perbezaan yang signifikan di kalangan pelajar lelaki danperempuan dari segi sikap terhadap sains.


8/25

Hipotesis Penyelidikan :

Terdapat perbezaan yang signifikan di kalangan pelajar lelaki dan perempuan

dari segi sikap terhadap sains.

CARA MEREKOD DALAM SPSS.

Pilih menu Analyze, klik Compare Means dan kemudian memilih

Independent-Samples T Test.


9/25

Memasukkan variabel idea ke dalam kotak Test Variable(s) dan variabel

khusus ke dalam Grouping Variabel. Kemudian klik butang Define

Groups untuk mendefinisi kumpulan.


10/25

Taip nilai 1 dan 2 ke dalam kurungan khusus (? ?), nilai 1 dan 2

merupakan label jantina.


11/25

Klik butang Option untuk membuka petak Independent-Samples T Test:

Option. Pilih 95% untuk Confidence Interval, kemudian klik butang

Continue.


12/25

KEPUTUSAN UJIAN T

(Independent Samp le T-test)


13/25


14/25

UJIAN-T UNTUK PENGUKURAN BERULANGAN /

T-BERPASANGAN

(PAIRED-SAMPLES T-TEST)

paired-samples t-test, used when you want to compare the mean scores for the

same group of people on two different occasions, or when you have matched pairs

~Pallant 2011~

Digunakan apabila individu dalam sampel diukur dua kali dan kedua-dua

data pengukuran digunakan untuk membuat perbandingan.

Ujian-t untuk pengukuran berulangan (Paired-Samples T Test) digunakan

apabila setiap individu dalam sampel diukur dua kali dan kedua-dua data

pengukuran digunakan untuk dibuat perbandingan.

Ujian-t pengukuran berulangan digunakan bila dua set data datang

daripada hanya satu kumpulan subjek yang sama (1 sampel).

Ini bererti seorang individu memperoleh dua skor untuk dua tahap yang

berbeza dalam variabel bebas.

CONTOH:

Penguasaan kemahiran abad ke-21 dan sikap terhadap Sains dalam kalangan pelajar

tingkatan empat.

Pair 1

Perbandingan dengan Sikap terhadap Sains dan Norma dan Nilai

Kerohanian.

Pair 2

Perbandingan dengan Literasi era digital dan Komunikasi Berkesan.


15/25

HIPOTESIS

Hipotesis Nul :

1. Tidak terdapat perbezaan yang signifikan di antara nilai dan norma kerohanian

dengan sikap terhadap sains.


1. Terdapat perbezaan yang signifikan di antara nilai dan norma kerohanian

dengan sikap terhadap sains.


Pair 1

Memilih menu Analyze dan klik pada Compare Means untuk membuka kotak

dialog Paired Samples T Test.


16/25

Memasukkan variabel iaitu Sikap terhadap Sains (STS) dan Nilai dan Norma

Kerohanian (NNK) secara serentak ke dalam kotak Paired Variables, dan akhir

klik butang OK.


17/25

Klik butang Option untuk membuka petak Paired-Samples T Test:


Continue.


18/25

KEPUTUSAN UJIAN T

(PairedSamp le T-test)

Pair 1

Paired Samples Statistics

Mean N Std. Deviation Std. Error Mean

Pair 1STS 235.9106 436 28.01500 1.34168

NNK 27.5344 436 5.20488 .24927


19/25

Paired Samples Correlations

N Correlation Sig.

Pair 1 STS & NNK 436 .448 .000

Paired Samples Test

Paired Differences t df Sig. (2-

tailed)Mean Std.

Deviation

Std. Error

Mean

95% Confidence Interval of

the Difference

Lower Upper

Pair 1 STS -

NNK

208.3761

5

26.10106 1.25001 205.91933 210.83296 166.699 435 .000

Keputusan kajian adalah signifikan (t= 166.699, df = 435, p = .000, p < .05).

Hipotesis Nul ditolak dan pengkaji membuat keputusan bahawa terdapat

perbezaan di antara nilai dan norma kerohanian dengan sikap terhadap sains.

Nilai skor min STS (235.9106) lebih tinggi daripada NNK (27.5344).


Pair 2

HIPOTESIS

Hipotesis Nul :

Tidak terdapat perbezaan yang signifikan di antara literasi era digital dengan


20/25

Komunikasi berkesan.


Terdapat perbezaan yang signifikan di antara literasi era digital dengan

Komunikasi berkesan.

Memilih menu Analyze dan klik pada Compare Means untuk membuka kotakdialog Paired Samples T Test.


21/25

Memasukkan variabel iaitu Literasi Era Digital (LED) dan Kemahiran Berfikir

(KB) secara serentakke dalam kotak Paired Variables, dan akhir klik butang

OK.

Klik butang Option untuk membuka petak Paired-Samples T Test:


Continue.


22/25

KEPUTUSAN UJIAN T

(PairedSamp le T-test)

Pair 2

Paired Samples Statistics

Mean N Std. Deviation Std. Error Mean

Pair 1LED 119.0526 437 16.29387 .77944

KB 60.8330 437 8.15037 .38988


23/25

Paired Samples Correlations

N Correlation Sig.

Pair 1 LED & KB 437 .669 .000

Paired Samples Test

Paired Differences t df Sig. (2-

tailed)Mean Std.

Deviation

Std. Error

Mean

95% Confidence Interval of

the Difference

Lower Upper

Pair 1 LED - KB 58.21968 12.41992 .59413 57.05197 59.38739 97.992 436 .000

Keputusan kajian adalah signifikan (t=97.992, df = 436, p > .000, p < .05).

Hipotesis Nul ditolak dan pengkaji membuat keputusan bahawa terdapat

perbezaan di antara literasi era digital dengan komunikasi berkesan. Nilai skor

min LED (119.0526) lebih tinggi daripada KB (60.8330).

UJIAN-T UNTUK SATU SAMPLE

(ONE-SAMPLES T-TEST)

Digunakan untuk membandingkan skor min sampel dengan skor min populasi.

Ujian ini digunakan apabila data yang dikumpul memenuhi semua syarat ujian-t,

iaitu data sela atau nisbah, taburan populasi normal (biasanya berlaku apabila N

sama atau melebihi 50).


24/25

Dalam satu lengkungan normal, terdapat 3 s.d (standard deviation).
http://cikguamirul.files.wordpress.com/2011/10/t-formula.pnghttp://cikguamirul.files.wordpress.com/2011/10/sd-curve.pnghttp://cikguamirul.files.wordpress.com/2011/10/t-formula.pnghttp://cikguamirul.files.wordpress.com/2011/10/sd-curve.png


25/25

Merujuk kepada ujian-t, pengiraan min adalah mengambil kira varians dan saiz

sampel.

Semakin besar nilai t, peluang menolak hipotesis semakin besar.

Terdapat 3 faktor mempengaruhi nilai-t (untuk menyatakan perbezaan/Menolak

Ho):

1. Perbezaan min yang besar

2. Saiz sampel (n); sampel yang besar, maka nilai t adalah besar (peluang menolak

hipotesis turut besar). n yang besar juga turut memungkinkan penyelidik

melakukan type 1 error (menolak hipotesis yang benar).

3. Varians; varians yang besar, t akan menjadi kecil (kemungkinan menolak

hipotesis adalah sangat rendah). Dan, bagi varians yang kecil pula, t akanmenjadi besar (kemungkinan menolak Hoadalah tinggi).

Kajian dilakukan untuk menentukan sama ada terdapat perbezaan yang signifikan

secara statistik antara dua kumpulan data

laporan ujian t

Documents