KULIAH 12

UJIAN-UJIAN LAIN

By: Nik Hairi Omar, PPPPM

Ancova

Manova

Anova dua hala

Spanova

ANCOVA• Diguna untuk kenalpasti hubungan antara 1

pembolehubah bebas (berskala nominal/ordinal) dengan 1 pembolehubah bergantung (berskala nisbah) dengan mengawal 1 atau beberapa pembolehubahkovariat/lain (berskala nisbah/selang)

• ANCOVA adalah gabungan ujian ANOVA, prosedurregresi dan korelasi linear.

• Semua analisis ini berfungsi mengawal perhubunganantara pembolehubah bebas dan bersandar denganmengawal pembolehubah kovariate. Prinsip samaseperti korelasi partial (beza Cuma data pembolehubahbersandar iaitu kategorikal)

Contoh persoalan:o Adakah teknik mengajar (gaya 1- simulasi, 2- buzz dan 3-

berbahas) mempengaruhi kemahiran berkomunikasi

peserta kursus (skor markah) dengan mengawal faktor

umur (data umur)?

o Adakah pencapaian akademik dipengaruhi faktor etnik

dengan kawal tahap motivasi?

o Adakah aras pendapatan dipengaruhi jenis pekerjaan

yang dilakukan dengan kawal faktor jangkamasa

bekerja?

o Adakah kecemerlangan akademik dipengaruhi gaya

keibubapaan dengan mengawal faktor motivasi dan IQ

pelajar?

o Jika kita mengawal faktor prestasi felo, adakah keinginan

menjadi ahli MEP dipengaruhi pandangan pelajar

terhadap pengurusan kolej ? Dalam kes ini felo dianggap

beri kesan pada keinginan MEP, maka kita kawal

pembolehubah itu.

Syarat ujian ANCOVA1. Pembolehubah bebas (IV):

o Perlu ada satu pembolehubah bebas yng mengandugi 2 kategori atau lebih(diukur secara nominal

2. Pembolehubah bergantung (DV):o Satu pembolehubah bergantung/bersandar sahaja.o Diukur dengan data selang/nisbah

3. Variabel kovariat/kawalan:- 1 atau lebih pembolehubah kovariat/kawalan (data nisbah)

4. Saiz Sampel:o Setiap kategori nominal data perlu mempunyai minimum 15 sampel (contoh:

minimum 15 lelaki dan 15 perempuan).o Jika sampel mencecah 30 setiap kumpulan, ia dianggap bertaburna normal.

Tetapi jika saiz sampel kurang 30 setiap kategori, ujian normaliti perlu dibuat.

5. Kesamaan varians (homogenity of varians):o Varians sampel bersandar perlu sama. Buat ujian Levene dan dapatkan hasil

yang tidak signifikan (tidak signifikan bermakna varian data kajian adalahsama).

6. Taburan data:o Mesti bertaburan normal.o Sampel rawak

Pembolehubah Kovariat/kawalan

• Prinsip less is more iaitu jangan terlalu banyak

pembolehubah kovariate

• Pilih pembolehubah penting sahaja.

Contoh kajian

• Adakah teknik mengajar (1- simulasi, 2- buzz, 3-

berbahas) mempengaruhi kemahiran

berkomunikasi dengan kawal faktor umur?

• DV (kemahiran komunikasi) : data nisbah

• IV (teknik mengajar) : data nominal 3 kumpulan

• Kovariat: data nisbah/selang.

Cara pengukuran• DV: skor markah kemahiran berkomunikasi (0-157)

• IV: teknik mengajar1- simulasi

2- buzz

3- berbahas

• Faktor kawalan / Kovariat:o Umur sebenar: ________

RESPONDEN TEKNIK KOMUNIKASI UMUR RESPONDEN TEKNIK KOMUNIKASI UMUR

1 1 82 35 25 2 110 37

2 1 75 34 26 2 115 48

3 1 68 28 27 2 107 49

4 1 154 45 28 2 97 34

5 1 110 43 29 2 64 35

6 1 128 50 30 2 91 45

7 1 105 42 31 2 105 39

8 1 115 32 32 2 82 34

9 1 105 44 33 3 110 40

10 1 115 47 34 3 97 45

11 1 154 52 35 3 85 30

12 1 91 33 36 3 57 36

13 1 123 35 37 3 58 22

14 1 115 30 38 3 82 35

15 1 85 30 39 3 94 37

16 1 102 37 40 3 64 26

17 1 110 40 41 3 79 27

18 2 94 27 42 3 121 32

19 2 91 31 43 3 94 39

20 2 64 22 44 3 118 41

21 2 82 23 45 3 121 50

22 2 91 29 46 3 130 55

23 2 91 24 47 3 128 49

24 2 94 31 48 3 126 45

Contoh data: 48 responden

Langkah 1

• Buat ujian

lineariti data

untuk melihat

taburan data

berkorelasi atau

tidak.

Hasil lineariti

Hasil lineariti

Hasil lineariti

Rumusan lineariti• Ketiga tiga graf adalah linear kerana bertaburan

berdekatan garis lurus dengan paksi antara umur

dan kemahiran berkomunikasi

• Ini bermaksud ada hubungan linear antara umur

dan kemahiran berkomunikasi bagi setiap teknik

pengajaran simulasi, buzz dan berbahas

• Maka data ini memenuhi syarat ujian ANCOVA

Bina hipotesis nol ujianANCOVA

• Hipotesis Nol: Dengan kawal faktor umur, teknik

pengajaran tidak mempengaruhi kemahiran

berkomunikasi peserta

• Hipotesis Alternatif: dengan kawal faktor umur,

teknik pengajaran mempengaruhi kemahiran

komunikasi peserta.

Jalankan ujian ANCOVA

• Klik analyze-

GLM -

univariate

• Isi dependant

variable:

komunikasi

• Fixed factor:

teknik

pengajaran

• Covariate:

umur

• Klik options

• Klik options- masukkan

faktor teknik dalam

display means for

• Klik compare mean

effects

• Klik bonferroni method

• Klik descriptive statistis

dan homogeneity test

dalam kotak display

• Klik continue

• Klik OK

Hasilujian

• Nilai min simulasipaling tinggi1.0806e2 bermaksud =108.06. mean yg lain lebihkecil iaitu 91.86 dan96.75

• Ujian levene test, hasil tidak signifikan(.598) menunjukkanvarians bagi IV adalah sama. Inimematuhi syaratujian ANCOVA

• Keputusan ujianANCOVA menunjukkanteknik mengajar selakupembolehubah bebasTIADA kesan utama keatas kemahiranberkomunikasi peserta(F2, 44)=1.543, P>.05 (.225)

• Bagi umur, hasil kajianadalah signifikan (P<0.05) menunjukkan umurmempengaruhikemahiranberkomunikasi (p<0.05)

• Keputusan menunjukkandengan kawal faktorumur, teknik mengajartidak mempengaruhikemahiran komunikasisecara signifikan

• Untuk perbandingankeseluruhan , didapatikesemua pasanganyang dibandingkan tidaksignifikan iaitu selepasmengawal ralat jenis 1 melalui kaedahBonferoni.

• Bagi univariate test, jelasbahawa secarakeseluruhan tiadaperbezaan signifikanbagi keputusanperbandingan pasanganyang mengesahkantiada kesan utamapembolehubah bebasiaitu teknik mengajar keatas kemahirankomunikasi dengankawal faktor umur dalampopulasi kajian.

MANOVA• Dalam ANOVA = kita membandingkan skor min

varians satu IV (skala nominal 2 kumpulan atau

lebih) dengan satu DV sahaja (skala nisbah).

• Dalam MANOVA (multivariate analysis of Varians

test) – kita bandingkan skor min varians bagi satu IV

tetapi dengan DUA DV atau lebih. IV masih berupa

pengukuran skala nominal atau ordinal dan DV

dengan skala nisbah.

• Contoh IV – etnik, jantina

• Contoh DV – pencapaian dan pendapatan

Syarat MANOVA• DV = ada dua atau lebih DV.

• IV = satu pembolehubah bebas (mengandungi 2

kumpulan bebas atau lebih)

• Normaliti data = mesti normal, guna ujian skewness,

kurtosis, kolmogorov atau plot probabiliti utk

mengesan normaliti.

• Lineariti= oleh kerana ada dua atau lebih DV, maka

pasangan IV-DV setiap satu mesti berkolrelasi linear

• Kesamaan varians: nilai varians semua

pembolehubah bergantung merentasi semua

kumpulan IV mesti sama

DUA jenis MANOVA

• MANOVA sampel bebas

• MANOVA pengukuran berulangan

Contoh kajian• Adakah wujud perbezaan signifikan

personaliti ( jenis A, Jenis B dan Jenis C)

berdasarkan faktor jantina (1-Lelaki, 2-

perempuan).

• Perbezaan Kemahiran berfikir (berhujah,

inferens, menaakul) berdasarkan faktor

jenis program pengajian (1- Psikologi, 2-

PM, 3-KS)

Jenispersonalitidiukurguna skalanisbah.

Kemahiranberfikirdiukurdengandata nisbah

Contoh kajian

• Saya mengatakan bahawa bidang

pengajian menjadi penyebab penting

kepada pemerolehan kemahiran

kesarjanaan, vokasional dan teknikal.

• Data bidang pengajian: 1= sosial, 2 = sains

• Data kemahiran kesarjanaan = skor markah

• Data kemahiran vokasional = skor markah

• Data kemahiran teknikal = skor markah

DV

IV

data• Masukkan data

kajian

• Skor kesarjanaan

• Skor vokasional

• Skor teknikal

• Program (1,2,3)

hipotesis• HO: Program bukan faktor penyebab perbezaan

kemahiran kesarjanaan, vokasional dan teknikal

dalam kalangan pelajar PPPM

• Ha: Program menjadi faktor penyebab penting

perbezaan kemahiran kesarjaaan, vokasional dan

teknikal dalam kalangan pelajar PPPM

1. Masukkan

data

• 38 sampel

kajian dari 3

program

pengajian

• Analyze –

• GLM –

• multivariate

• Dependent

variables:

• Fixed factor(s):

•

• Klik model, pilih full factorial. Klik continue

• Klik options – masukkan program dalam display means for. Tandakan descriptives statistic dan homogenity test. Klik continue

hasil

• deskriptif

• Test equality .016 menunjukkankeputusansignifikan, data dianggapmemesong darikesamaanvarian.

• Pillai trace 0.27 menunjukkanhasil signifikanprogram. Bermakna adapengaruhprogram keatas kemahiranberfikir (ketiga-tigapembolehubah)

• Walau bagaimanapun levene test kesamaan varianmenunjukkan hanya satu pembolehubah yg signifikaniaitu kesarjanaan.

• Program pengajian tidak merentasi secara signifikandan sama bagi Dua lagi pembolehubah iaituvokasional dan teknikal.

• Hasil keseluruhan wbmp tidak signifikan

Anova Dua Hala (DuaFaktor)

• Sering diguna dalam kajian eksperimental,

terutama dalam kajian rekabentuk faktorial (kaji

kesan atau pengaruh dua pembolehubah ke atas

satu variabel bergantung)

• Fungsi Anova Dua Hala:o Mengenalpasti pengaruh variabel A dan B (dua angkubah bebas) ke

atas satu pembolehubah bergantung (C).

o Pengkaji dapat kenalpasti kesan pembolehubah A dan/atau B (main

effect) ke atas C, serta kombinasi pembolehubah A dan B (interaction

effect) ke atas C.

o Oleh kerana ia dapat kesan pengaruh dua pembolehubah bebas ke

atas pembolehubah bergantung, maka ujian Anova –DH ini popular

diguna.

Syarat ujian Anova duahala

1. Pembolehubah bebas:o Perlu ada sekurang2nya dua pembolehubah bebas (cth : pembolehubah A dan

B)o Setiap pembolehubah bebas (A dan/atau B) ini perlu punyai minimum dua

kategori di dalamnya (cth jantina dan etnik, dll)o Data pengukuran pembolehubah adalah nominal

2. Pembolehubah bergantung:o Satu pembolehubah bergantung/bersandar sahaja.o Diukur dengan data selang/nisbah

3. Saiz Sampel:o Setiap kategori nominal data perlu mempunyai minimum 15 sampel (contoh:

minimum 15 lelaki dan 15 perempuan).o Jika sampel mencecah 30 setiap kumpulan, ia dianggap bertaburna normal.

Tetapi jika saiz sampel kurang 30 setiap kategori, ujian normaliti perlu dibuat.

4. Kesamaan varians (homogenity of varians):o Varians sampel bersandar perlu sama. Buat ujian Levene dan dapatkan hasil

yang tidak signifikan (tidak signifikan bermakna varian data kajian adalah sama).

5. Taburan data:o Mesti bertaburan normal.o Sampel rawak

Jenis ujian ANOVA DuaHala

• Ada tiga jeniso Anova Dua Hala sampel bebas

o Anova dua Hala pengukuran berulangan

o Anova dua hala untuk rekabentuk campuran (Spanova)

1. Anova Dua Hala -sampel bebas

• Syarat:o DV = satu pembolehubah nisbah/selang

o IV = dua pembolehubah kategori (minimum 2 sub kumpulan setiap satu

pembolehubah)

• Cth kajian:o Adakah Keinginan membeli buku cerita (DV) Dipengaruhi oleh bentuk

(IV1) dan warna buku (IV2)

o Bentuk buku: 1- verbal 2- imej

o Warna buku : 1- hitam putih 2- warna warni

• Kaedah kajian:o Eksperimen melibatkan 80 responden

o Guna sampel padanan (orang berbeza). Cth 80 pelajar dipecahkan

kepada 4 kumpulan (20 sampel setiap satu). Pelajar diminta pilih bentuk

dan warna buku