KURSUS ANALISIS DATA MENGGUNAKAN PROGRAM SPSS

PAGE 12

KEMENTERIAN PENDIDIKAN MALAYSIABAHAGIAN TAJAAN

KURSUS PERSEDIAAN PENERIMA HADIAH LATIHAN PERSEKUTUAN (HLP) DAN CUTI BELAJAR BERGAJI PENUH TANPA BIASISWA

(CBBP TB) PERINGKAT SARJANA24 November - 7 Disember 2014(Pusat Latihan UiTM, Tanjung Tualang, Kg. Gajah, Perak)Disediakan oleh:Dr. Ibrahim bin Mohamed ZinAPAKAH SPSS?

Singkatan kepada statistical package for social science. Diguna pakai untuk menganalisis data dalam kajian sains sosial.

MULA SPSS

Membuka dan menutup SPSS

SPSS dapat dibuka satu fail sahaja pada satu masa. Apabila buka fail kedua, fail pertama tertutup dengan sendirinya (KECUALI VERSI TERKINI). Namakan fail apabila membuka fail baru (save as) dan savekan sekerap mungkin apabila sedang memasukkan data kerana SPSS tidak recover untuk anda secara automatik apabila berlaku gangguan.

Terdapat dua butang pada paparan SPSS, iaitu variable view dan data view. Variable view diguna semasa membina templat dengan memasukkan pemboleh ubah-pemboleh ubah kajian. Data view pula digunakan selepas membina templat untuk memasukkan data daripada soal selidik atau instrumen yang telah ditadbirkan ke atas sampel.

Operasi Variable viewa. buka butang variable view

b. Name : id number untuk mengenal pasti setiap sampel / responden.

c. Type : automatic

d. Width : default adalah 8 aksarae. Decimal : tempat perpuluhan, boleh diubah mengikut keperluanf. Label : menamakan variable dengan nama sebenar lebih panjang

g.Values : menentukan makna nilai yang digunakan untuk memberi kod kepada variable. Contoh jantina.

- klik dalam kotak value

- taip 1 dalam kotak value

- taip lelaki dalam kotak value label

- klik add dan ikut langkah yang sama bagi 2bagi perempuan.

- klik OK apabila selesai

h. Missing : boleh biarkan kosong atau sebarang angka yang lebih besar daripada skala yang diguna oleh variable. (9 atau 99 atau 999)

i. Columns : biasanya 8, boleh kecilkan ikut nama variable.

j. Measure : nominal, ordinal dan scale ikut jenis ukuran data.

Data view

buka butang data view

taip ID sampel

taip masuk angka yang sesuai dengan kod yang telah diberikan dalam variable view

Kemahiran-kemahiran lain:

Delete case

Insert case

Delete variable

Insert variable

Move variable

Sort the data file

Converting Excel data files to SPSS format

Pemurnian dataa. Langkah pertama analisis data adalah meneroka ciri-ciri data.

b. Data mungkin silap semasa memasukkan (key-in) dalam spss atau memang taburan data yang tidak normal.c. Kesilapan dalam memasukkan data boleh diperbetulkan dan pemboleh ubah yang tidak normal mungkin boleh ditransform sebelum analisis lanjut.

d. Data normal adalah prasyarat untuk analisis inferensi.

Ciri-ciri data

a. sampel seramai 30 orang

b. item jenis dikotomi atau interval (skala likert 5 mata)

c. beberapa item direkod negatif

d. pembolehubah: jantina, umur, lokasi, pengalaman....

Tugasan

a. Masukkan data dengan betul

b. Semak dan bersihkan data yang telah dimasukkan:

- Analyze deskriptive statistics frequencies pilih semua item klik ke kotak variable (s) statistics minimum & maximum. OK

DATA TRANSFORMATION

Recode

- untuk recode item yang ditulis secara negatif

- Transform---recode---into same variable/ into different variable

- select the item---move to the---variable box

Click old and new value:

- in the old value ---type 1 in the value box

- in the new value---tpe 5 in the value box (jika ada 5 skor)

- click add

- repeat the same procedure for the remaining score.

- continue and click ok.

Compute a new variable

- Transform ---compute---target variable---numeric expression :

Mean (item1 to item10) --- OK. Atau mean (item 1to item10).

ANALISIS DATA DESKRIPTIF DAN INFERENSIJenis Data

a. Data nominal Merujuk kategori (Contoh : jantina, kaum, warganegara, status)

b. Data ordinal Merujuk klasifikasi dan ranking (Contoh : tahap akademik, jumlah pendapatan)

c. Data interval nilai kosong yang tidak mutlak (Contoh : nilai angka kosong (0) dalam tahap suhu, IQ, minat) d. Data ratio nilai kosong yang mutlak (Contoh : sukatan, meter, masa, kelajuan, berat)Ujian Statistika. perisian program untuk memudahkan pengkaji/guru data menyimpan data, mengemaskini data, memproses data dan menganalisis datab. Fokus kepada data statistik atau merujuk angka c. Memenuhi ciri empirikal (kajian secara saintifik) untuk menentukan piawaian/standardd. Kepentingan SPSS merujuk kepada Perintah Analyze; antaranya:

i.Deskriptif Frekuensi, peratus, min dan sisihan piawai, mod, median.ii.Pentafsiran Ujian-t (melihat perbezaan min satu atau 2 kumpulan)

iii. Ujian ANOVA (melihat perbezaan lebih daripada 2 kumpulan secaraserentak)iv. Ujian korelasi (melihat hubung kait antara dua pemboleh ubah yang dikaji)CONTOH ANALISIS STATISTIK DAN PELAPORAN

Pengenalan Menu SPSS

File New, Open, Save, Save As, Print

Edit Undo, Redo, Cut, Copy, Clear, Find

View Grid lines, Value Labels, Variables

Data Insert variable, insert cases, select casesTransform Compute, Recode

Analyze deskriptive statistic, compare mean, data reduction, scaleGraphs bar dll Utilities Windows

Help

1. Analisis Deskriptif

1.1 Frekuensi dan Peratus1.2 Min, mod, median1.3 Grafik graf, carta.

2. Analisis InferensiSebelum analisis dijalankan, pastikan Objektif, Soalan dan Hipotesis selari. Seperti berikut:Objektif Kajian: Mengenal pasti perbezaan pencapaian BM dalam kalangan murid

Soalan Kajian: Adakah terdapat perbezaan pencapaian BM dalam kalangan murid lelaki dan perempuan?Contoh Ho : Tidak terdapat perbezaan skor min BM yang signifikan berdasarkan jantina.Contoh Ha: Terdapat perbezaan skor min BM yang signifikan berdasarkan jantina.Biasanya, analisis inferensi memerlukan pengujian hipotesis. Dalam penyelidikan, ada dua hipotesis, Hipotesis nul (Ho) dan hipotesis penyelidikan (Ha).

Intepretasi nilai min

Nilai minTahap

1.00 2.33Rendah

2.34 3.66Sederhana

3.67 5.00Tinggi

UJIAN-t satu sampelDiguna untuk melihat purata skor sesuatu data dengan satu nilai yang ditetapkan (hipotesis)2.1 Ujian-t Satu Sampel

1. pilih menu Analyze2. klik compare means --- one-sample t-test3. pilih skor BM dan klik butang ( untuk gerakkannya ke kotak one sample 4. masukkan nilai test value, klik ok5. Keputusan Ujian-t satu sampel:

NMeanStd. DeviationStd. Error Mean

BM3071.638.2691.510

Test Value = 75

tdfSig. (2-tailed)Mean Difference95% Confidence Interval of the Difference

LowerUpper

BM-2.23029.034-3.37-6.45-.28

Pelaporan:Ujian-t satu sampel menunjukkan terdapat perbezaan skor min BM kelas ini dengan purata BM sekolah yang signifikan. t(29,0.034), p0.05. Ini menunjukkan pencapaian BM dan matematik sampel secara statistik adalah sama. Ini menunjukkan hipotesis nul adalah diterima.2.3 Ujian-t tidak bersandar / independent-samples t-test1. pilih menu Analyze2. klik compare means --- independent-samples t-test3. pilih test variable (skor BM) dan klik butang ( untuk gerakkannya ke kotak test variables4. pilih group variable (jantina) dan klik butang ( untuk gerakkannya ke kotak grouping variable5. klik define groups --- dalam kotak group 1 taip 1 untuk nilai bagi lelaki dan dalam kotak group 2 taip 2 untuk nilai bagi perempuan.

6. klik continue dan okDapan KajianRQ1: Apakah perbezaan markah BM dan Matematik berdasarkan jantina murid?

Ho: Tidak terdapat perbezaan min yang signifikan antara markah BM dan Matematik

berdasarkan jantina

Berdasarkan Jadual 1 iaitu, Ujian-t tidak bersandar menunjukkan tiada perbezaan skor min BM yang signifikan berdasarkan jantina t(28, -0.354), p>0.05. Ini menunjukkan varian sampel secara statistik adalah sama. Dengan ini hipotesis nul adalah diterima.

Keputusan Ujian-t tidak bersandar:

Jadual 1(a)JANTINANMeanStd. Deviation

BMlelaki1671.137.848

perempuan1472.218.989

Jadual 1 (b) Independent Samples Test

Levene's Test for Equality of Variancest-test for Equality of Means

FSig.tdfSig. (2-tailed)Mean Difference

BMEqual variances assumed.276.604-.35428.726-1.09

Equal variances not assumed-.35126.07.728-1.09

Pelaporan

Berdasarkan Jadual 1 iaitu, Ujian-t tidak bersandar menunjukkan tiada perbezaan skor min BM yang signifikan berdasarkan jantina t(28, -0.354), p>0.05. Ini menunjukkan varian sampel secara statistik adalah sama. Dengan ini hipotesis nul adalah diterima.

2. 3 Analysis of Varians (ANOVA)1. pilih menu statistics2. klik compare means --- One-Way ANOVA3. pilih dependent variable (skor BM) dan klik butang ( untuk gerakkannya ke kotak dependent list4. pilih independent variable (masa belajar) dan klik butang ( untuk gerakkannya ke kotak factor5. klik options --- klik Descriptive dan Homogeneity-of-variance6. klik continue

7. Klik Post Hoc --- klik Tukey atau Scheffe8. Klik continue dan okKeputusan ANOVA:

Descriptives

BMNMeanStd. DeviationStd. Error95% Confidence Interval for MeanMinimumMaximum

Lower BoundUpper Bound

sedikit766.145.7862.18760.7971.495675

sederhana771.574.6851.77167.2475.906678

banyak1070.209.4842.99963.4276.985585

sangat banyak680.505.2442.14175.0086.007588

Total3071.638.2691.51068.5574.725588

Test of Homogeneity of Variances

BMLevene Statisticdf1df2Sig.

2.476326.084

ANOVA

BM

Sum of SquaresdfMean SquareFSig.

Between Groups703.2953234.4324.7630.009

Within Groups1279.6712649.218

Total1982.96729

Multiple Comparisons

Dependent Variable: BM

Tukey HSDMean Difference (I-J)Std. ErrorSig.95% Confidence Interval

(I) MASABEL(J) MASABELLower BoundUpper Bound

sedikitsederhana-5.433.750.482-15.724.86

banyak-4.063.457.648-13.545.43

sangat banyak-14.36*3.903.006-25.06-3.65

sederhanasedikit5.433.750.482-4.8615.72

banyak1.373.457.978-8.1110.86

sangat banyak-8.933.903.127-19.641.78

banyaksedikit4.063.457.648-5.4313.54

sederhana-1.373.457.978-10.868.11

sangat banyak-10.30*3.623.040-20.24-.36

sangat banyaksedikit14.36*3.903.0063.6525.06

sederhana8.933.903.127-1.7819.64

banyak10.30*3.623.040.3620.24

* The mean difference is significant at the .05 level.

Pelaporan

Ujian ANOVA menunjukkan terdapat perbezaan skor min BM yang signifikan dalam kalangan murid mengikut tempoh masa belajar, dengan df (3, 26), p < 0.05. Dengan ini hipotesis nul adalah ditolak. Ujian post-hoc menunjukkan perbezaan ketara mengikut tempoh masa belajar adalah antara murid yang sangat banyak masa belajar dengan sedikit masa belajar (beza min 14.36).

2.4 Korelasi1. pilih menu Analyze2. klik correlate --- Bivariate3. pilih variables (skor BM dan matematik) dan klik butang ( untuk gerakkannya ke kotak variables4. pilih pearson correlation dan two-tailed5. Klik okKeputusan Korelasi Pearson

Correlations

BMMATE

BMPearson Correlation10.274

Sig. (2-tailed).0.142

N3030

MATEPearson Correlation0.2741

Sig. (2-tailed)0.142.

N3030

Intepretasi Kekuatan hubungan:

Nilai hubunganKekuatan hubungan

< 0.20Amat lemah

0.21 0.40Lemah

0.41 0.60Sederhana kuat

0.61 0.80Kuat

0.81 1.00Sangat kuat

Pelaporan

Tidak terdapat korelasi / hubungan yang signifikan antara min skor BM dan Mate dengan nilai r = 0.274, p>0.05. Hipotesis nul adalah diterima. Ini menunjukkan tinggi skor BM tidak semestinya tinggi juga dalam skor Matematik, begitu juga sebaliknya.Jika ada hubungan: tulis hubungan positif atau negatif yang kukuh, sederhana dsbnya.......Seorang Guru menjalankan kajian ke atas murid kelasnya, dan data berikut telah dikumpul:

ID muridjantinapendapatanmasa belajar (minit)skor BMskor Mategred Seni

1L1005357070a

2L12451958070a

3P27892107585c

4P21351405565d

5L18971807770b

6L435507565b

7L12891306773b

8P879 2008867c

9P921456576d

10L15781506880a

11P1921857060a

12L4562258080a

13L589858570a

14P721956565b

15L936606770b

16P17211057867c

17P1667556576b

18L500607882a

19P45211006677c

20L478305662d

21L1009706070b

22L9321107575b

23P9671908585c

24L3074856773c

25P3173756867a

26P3502407586d

27L1010906872a

28P6231057667a

29L831406572b

30P439758070c

ARAHAN:

SILA RECODE PEMBOLEH UBAH BERIKUT MELALUI PROSEDUR YANG BETUL;

1. Tukarkan pendapatan kepada kod seperti berikut: RM2000 = 5Sgt. tinggi

2. Tukarkan masa belajar kepada kod seperti berikut:0 minit 60 minit = 1Sgt. Sedikit

61 minit 120 minit = 2Sedikit

121 minit 180 minit = 3Banyak

181 minit 240 minit = 4Sgt Banyak

3. Tukarkan gred Seni seperti berikut:A = 4

B = 3

C = 2

D = 1

4. Purata markah sekolah : BM 75, Matematik 70Setelah semua data telah dimasukkan dalam Program SPSS, kemudian di recode, sila jalankan analisis, intepretasi output daripada SPSS serta sediakan laporan lengkap berdasarkan soalan-soalan berikut:1. Melalui analisis deskriptif, nyatakan frekuensi, peratus serta geraf bar murid mengikut jantina.

2. Melalui analisis deskriptif, nyatakan min dan sisihan piawai, mod dan median bagi pemboleh ubah pendapatan, masa belajar, skor BM, skor Matematik dan gred Seni.3. RQ: Apakah perbezaan markah BM kelas ini dengan purata markah BM sekolah?

Ho: Tidak terdapat perbezaan min yang signifikan markah BM kelas dan markah BM sekolah (Ujian-t satu sampel)

4. RQ: Apakah perbezaan markah antara mata pelajaran BM dan Matematik?.

Ho: Tidak terdapat perbezaan min yang signifikan antara min skor BM dan min skor Matematik

(Ujian-t bersandar / paired sample t-test)5. RQ: Apakah perbezaan markah BM dan Matematik berdasarkan jantina murid? Ho(1): Tidak terdapat perbezaan min yang signifikan antara markah BM berdasarkan jantina Ho(2): Tidak terdapat perbezaan min yang signifikan antara markah Matematik

berdasarkan jantina

(Ujian-t tidak bersandar / independent sample t-test)6. RQ: Apakah perbezaan markah BM dan markah Matematik berdasarkan kadar masa belajar murid?Ho(1): Tidak terdapat perbezaan min yang signifikan markah BM berdasarkan kadar masa belajar murid.Ho(2): Tidak terdapat perbezaan min yang signifikan markah Matematik berdasarkan kadar masa belajar murid.(One Way Analysis of Varians ANOVA sehala)7. Apakah perbezaan markah BM dan markah Matematik berdasarkan pendapatan ibu bapa murid.8. RQ: Apakah hubungan antara pencapaian BM dengan Matematik?Ho: Tidak terdapat hubungan min yang signifikan antara pencapaian BM dengan Matematik (Korelasi Pearson)9. Jalankan Ujian Korelasi Pearson bagi melihat hubungan antara pencapaian BM dan Matematik dengan Pendapatan dan masa belajar murid.10. RQ: Apakah hubungan antara gred pencapaian Seni dengan Pendapatan dan masa

belajar murid? Ho(1): Tidak terdapat korelasi min yang signifikan antara gred pencapaian Seni dengan Pendapatan murid.Ho(2): Tidak terdapat korelasi min yang signifikan antara gred pencapaian Seni dengan masa belajar murid.

(Korelasi Spearman)ANALISIS DATA MENGGUNAKAN PERISIAN SPSS

Sebelum menjalankan analisis inferensi, analisis normaliti dan kebolehpercayaan perlu dijalankan