Analisis dan Interpretasi Data

Slides:



Advertisements
Similar presentations
KAEDAH PENYELIDIKAN TM6013
Advertisements

FCE3900 PENYELIDIKAN PENDIDIKAN
APLIKASI AMOS DALAM CFA (SEM)
FCE 3900 PENYELIDIKAN PENDIDIKAN
Bab 5-3 Image Processing and Analysis. Objektif Boleh mengetahui langkah-langkah yg terlibat di dalam Fungsi II Boleh menghuraikan keperluan dan fungsi.
STATISTICS FOR COMMUNICATION RESEARCH. OBJEKTIF KURSUS Pada akhir kursus ini pelajar dapat: Pada akhir kursus ini pelajar dapat: 1. Menerangkan peranan.
STATISTIK PENDIDIKAN EDU5950 SEM
STATISTIC. Statistika Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk membantu pengambilan.
STATISTIK PENDIDIKAN EDU5950 SEM
SOLIHATI JUDUL: Comparative Analysis of Image Enhancement Techniques for Ultrasound Liver Image PENULIS:1.Smriti Sahu, Department of.
Pernyataan Kawalan Java
STATISTIK INFERENS Sugeng Wiyono, SKM,M.Kes
APLIKASI UJI STATISTIK PARAMETRIK NON PARAMETRIK Satu Sampel
Korelasi dan Regresi Linear mudah
Statistika Deskriptif (Program D3 dan S1)
BAB 4 PERSAMPELAN.
STATISTIK PENDIDIKAN EDU5950 SEM
EDU 5900 KAEDAH PENYELIDIKAN.
KEPERLUAN KETEPATAN DATA DAN ANALISIS STATISTIK
BAB 2 PLANNING Objektif: Pengenalan kepada perancangan projek
REKABENTUK MODEL PANGKALAN DATA RANGKAIAN
EDU 5900 KAEDAH PENYELIDIKAN
NEUROCITE 2.0: Simulator Peramalan Rangkaian Neural Buatan
STATISTIK PENDIDIKAN EDU5950 SEM
INSTITUT AMINUDDIN BAKI
STATISTIK PENDIDIKAN EDU5950 SEM
TEKNOLOGI PENGAJARAN TP2W
Konsep Pengukuran dalam Penyelidikan
Statistik Pentaabiran Berkaitan Dua Populasi
PEMARKAHAN LAPORAN AKNC Anugerah Kualiti Naib Canselor 2014
KOM 3207 PENGENALAN TEORI KOMUNIKASI SEM /2015
ESTIMASI PERMINTAAN METODE DAN ANALISIS ARIES FERNANDO.
STATISTIK PENDIDIKAN EDU5950 SEM
Pembentukan Kerangka Teori dan Hipotesis
STATISTIK PENDIDIKAN EDU5950 SEM
Regresi Sederhana dan Analisis Korelasi
STATISTIK PENDIDIKAN EDU5950 SEM
Analisis dan Interpretasi Data
MODEL PENILAIAN OBJECTIVE ORIENTED CIPP SUMMATIVE & FORMATIVE
STATISTIK INFERENSI Populasi Sampel Dapatan.
EDU 5900 REKA BENTUK PENYELIDIKAN
koc3203 ASAS PERIKLANAN Perancangan Media
PERISIAN HAMPARAN ELEKTRONIK
Pengenalan kepada Statistik
Statistik untuk Sains Sosial
Persampelan Slide 7.
KORELASI.
METODOLOGI PENYELIDIKAN (DCE 3002)
STATISTIK INFERENSI ATAU PENTAKBIRAN (Inferential Statistics)
Statistik untuk Sains Sosial
Pernyataan if.. Pernyataan switch..
METODOLOGI PENYELIDIKAN (DCE 3002)
Bab 2 Carta dan Geraf.
STATISTIK PENDIDIKAN EDU5950 SEM
Pengenalan.
METODOLOGI PENYELIDIKAN (DCE 3002)
Sambutan Frekuensi Litar AC
2.0 PENGALAMATAN RANGKAIAN
A.ERROR Kesalahan adalah perbedaan antara variabel yang diukur dan setpoint. Kesalahan dapat berupa positif atau negatif. Tujuan dari setiap skema kontrol.
SSQL1113 Statistik Untuk Sains Sosial
METODOLOGI PENYELIDIKAN (DCE 3002)
PENJAMINAN KUALITI MERUPAKAN PIAWAIAN UNTUK MENENTUKAN KUALITI PELAKSANAAN PA DAN PB MENGIKUT GARIS PANDUAN YANG DITETAPKAN.
METODOLOGI PENYELIDIKAN (DCE 3002)
METODOLOGI PENYELIDIKAN (DCE 3002)
STATISTIK PENDIDIKAN EDU5950 SEM
Oleh: DESMOND DANIEL AK COPTA
BAB 2 PLANNING Objektif: Pengenalan kepada perancangan projek
METODOLOGI PENYELIDIKAN (DCE 3002)
Jenis – jenis Penelitian. Jenis – jenis penelitian dapat dikelompokkan menurut : tujuan, pendekatan, tingkat eksplanasi & jenis data. TujuanPendekatanTingkat.
DCE 3105: PENILAIAN LATIHAN Semester II 11/12
Presentation transcript:

Analisis dan Interpretasi Data

Analisis Data Kaedah yang digunakan oleh penyelidik untuk memberi makna kepada data yang dikumpulkan Satu proses memindahkan data kepada maklumat, pengetahuan dan boleh dikongsi kepada orang lain Membuat kesimpulan yang boleh digeneralisasikan

Statistik Terbahagi kepada dua jenis: Statistik Deskriptif Statistik inferensi

Statistik Deskriptif Terbahagi kepada 3 jenis: Taburan kekerapan Pengukuran Kecenderungan Memusat Pengukuran Serakan

Taburan Kekerapan Jadual Kekerapan dan peratusan Secara visual - Graf Bar – untuk pengukuran menggunakan skala nominal dan ordinal - Carta Pie – dalam bentuk peratusan - Graf Garisan - Histogram - Polygon

Pengukuran Kecenderungan Memusat Mode – Angka paling kerap muncul dalam data Median – Angka paling tengah dalam kedudukan data selepas di susun mengikut nilai terendah ke tertinggi Mean – Nilai purata data

Statistik Inferensi Tujuannya: Untuk menganggarkan keputusan dari sampel kepada populasi Untuk menguji hipotesis i. Ujian perbandingan antara kumpulan ii. Ujian hubungan antara pemboleh ubah

Ujian Perbandingan Contoh analisis yang digunakan: Ujian t – membandingkan purata dua sampel atau kumpulan sahaja - 3 jenis: One sample t-test Paired Sample t-test Independent Sample t-test

Ujian Perbandingan (samb.) b. Ujian ANOVA (Analysis of Variance) – untuk membandingkan purata bagi lebih dari dua sampel atau kumpulan - Gunakan One-Way Anova untuk menganalisis data

Analisis Hubungan Chi-Square test – untuk mengaitkan saling pergantungan antara dua pemboleh ubah yang diukur pada tahap nominal/ordinal Contoh: Test of independent Mengkaji hubungan antara jantina dengan tahap pendidikan

Analisis Hubungan (samb.) b. Ujian Korelasi (Correletions test) – untuk mengkaji perkaitan antara pemboleh ubah Cth: Mengkaji perkaitan antara faktor-faktor penonton rancangan ganas dengan perilaku agresif kanak-kanak

Analisis Hubungan (samb.) c) Ujian Regrasi (Regression test) – untuk mengkaji hubungan banyak pemboleh ubah bebas dengan satu pemboleh ubah bersandar dan ingin mendapatkan pemboleh ubah mana yang boleh menjadi peramal kepada perubahan pemboleh ubah bersandar.