METODOLOGI PENYELIDIKAN (DCE 3002) - PowerPoint PPT Presentation

1 / 25
About This Presentation
Title:

METODOLOGI PENYELIDIKAN (DCE 3002)

Description:

Title: Slide 1 Author: jpppl Last modified by: fpp Created Date: 2/25/2005 9:47:06 PM Document presentation format: On-screen Show (4:3) Company: fpp – PowerPoint PPT presentation

Number of Views:207
Avg rating:3.0/5.0
Slides: 26
Provided by: jpp48
Category:

less

Transcript and Presenter's Notes

Title: METODOLOGI PENYELIDIKAN (DCE 3002)


1
METODOLOGI PENYELIDIKAN(DCE 3002)
  • PERJUMPAAN KEDUA

2
PENGUKURAN
  • Satu proses menentukan nilai berapa banyak atau
    tahap tinggi / rendah bagi sesuatu pembolehubah
    yang dikaji.
  • Nilai pembolehubah boleh berbentuk diskrit (boleh
    dikategorikan) atau berbentuk terus (continous)
    iaitu nilainya berterusan.

3
Pengukuran Pembolehubah
  • Boleh dibahagikan kepada empat iaitu
  • Tahap Nominal
  • Tahap pengukuran paling rendah.Memberi label
    atau nama kelasifikasi kepada sesuatu
    pembolehubah.
  • Cth (1lelaki, 2perempuan)

4
TahapOrdinalTahap pengukuran yang boleh diatur
mengikut besar/kecil atau banyak/sikit tetapi
nilai antara pengukuran tidak sama taraf atau
nilai yang tidak sama banyak. Cth 1 Tinggi
gt 10,000 Sederhana 5,000
9,999 Rendah lt 4,999 Cth 2
Skala Likert 1 2 3 4 5
5
Tahap Sela / Interval Mempunyai ciri-ciri tahap
ordinal. Boleh diatur kecil/besar atau
sikit/banyak Nilai setiap unit pengukuran
adalah sama dengan unit yang lain. Tidak
mempunyai titik sifar yang mutlak.Cth suhu
25F-27F 48F-50F (0F tidak bererti tiada
bacaan suhu) Ujian 0tak semesti tidak tahu
6
Tahap Nisbah / Ratio mempunyai semua ciri-ciri
tahap sela. Mempunyai nilai sifar yang
mutlak. mengukur berkaitan analisis sains
fizikal.Cth Masa Umur Berat badan
7
KAEDAH PENGUMPULAN DATA
  • Soalselidik
  • Temubual berstruktur
  • Temubual secara mendalam
  • Pemerhatian
  • Pemerhatian turut serta

8
Populasi
  • POPULASI didefinisikan sebagai ahli kumpulan
    yang pelbagai tahap status ekonomi, peristiwa
    atau objek yang berlaku.
  • Populasi dapat menentukan bidang masalah yang
    dikaji dan mempengaruhi di dalam menentukan data
    dan maklumat yang perlu dikumpul.
  • Populasi yang di pilih sekurang-kurangnya
    mempunyai sifat yang sama dengan sampel kajian.

9
Persampelan
  • SAMPEL merupakan sebahagian daripada populasi.
    Oleh kerana itu, sampel yang dinyatakan
    seharusnya realistik, kecil, terserak dan perlu
    melibatkan pemilihan responden yang pelbagai.
  • Sampel juga merupakan lambang atau mewakili
    populasi kajian.
  • Statistik inferensi digunakan bagi mengambarkan
    ciri-ciri sampel dapat digeneralisasikan dengan
    ciri-ciri populasi.

10
Dua Bentuk Persampelan
  • Persampelan Rawak
  • Persampelan Bukan Rawak
  • Persampelan Rawak
  • Persampelan rawak melibatkan pemilihan sampel
    yang mana semua populasi mempunyai peluang yang
    sama untuk dipilih di dalam sampel kajian.
    Pemilihan lebih bersifatkan objektif berbanding
    dengan subjektif.

11
Jenis Persampelan Rawak
  • Persampelan rawak mudah
  • Persampelan rawak sistematik
  • Persampelan rawak stratifikasi/berlapis
  • Persampelan kelompok

12
Persampelan bukan rawak
  • Pemilihan sampel berasaskan sesuatu kriteria
  • Subjek tidak mempunyai peluang yang sama untuk
    dipilih
  • Kadang-kadang sukar menentukan sampel

13
Jenis Persampelan Bukan Rawak
  • Persampelan tidak sengaja /mudah
  • /sukarela
  • Persampelan kuota
  • Persampelan bertujuan
  • Persampelan bebola salji

14
ANALISIS DAPATAN
  • Analisis kuantitatif melibatkan pengiraan ataupun
    input input daripada soal selidik atau temubual
    dimasukkan ke dalam perisian tertentu.
  • Antara perisian yang sering digunakan untuk
    menganalisis di dalam bidang sains sosial ialah
    Statistical Package for Social Science (SPSS),
    SAS dan juga Microsoft Excel.

15
STATISTIK DESKRIPTIF
  • Statistik deskriptif
  • - merupakan statistik yang menerangkan tentang
    sesuatu subjek kajian.
  • - memberikan gambaran secara umum tentang
    perkara yang dikaji.
  • - melibatkan peratusan, min, median, mod,
    varian, sisihan piawai, range (selang jarak) yang
    boleh dipersembahkan secara histogram, graf,
    carta bar, pai dan box plot, steam and leaf dan
    sebagainya

16
STATISTIK INFERENSI
  • Statistik Inferensi
  • - mengkaji perhubungan, perkaitan, pengaruh
    sebab dan kesan, perbezaan, persamaan antara dua
    pembolehubah atau antara beberapa pembolehubah
    yang dikaji.
  • - melibatkan analisis seperti ujian t, ANOVA,
    MANCOVA, ANCOVA, Korelasi dan Regresi. Analisis
    inferensi juga ada yang melibatkan data yang
    bercorak non - parametrik seperti Khi Kuasa Dua.

17
Pemilihan Teknik Statistik
Jadual 1 Pemilihan Teknik Statistik  
  • Ordinal/Interval/Ratio
  • (berterusan)

2. Ordinal / Interval / Ratio (berterusan)
18
Table 1 Distribution of respondents'
Demographic______________________________________
_____________________________________Characterist
ic Frequency PercentageAge 25 and
below 47 51.1 26-30 26 28.3 31
and above 19 20.7 Mean 1.696 Min. 19 SD 0.7
95 Max 39Gender male 65 70.7
female 27 29.3Marital status
married 38 41.3 single 54 58.7Work
ing Experience Without 32 34.8
With 60 65.2First experience in hotel
industry Yes 62 67.4
no 30 32.6Education SPM 48 52.2
Certificate/STPM 19 20.7
Diploma/degree 15 16.3 Others 10 10.9
Department Retail 20 21.7
Waterpark 33 35.9 Service 20 21.7
Rooms 19 20.7
19
(No Transcript)
20
(No Transcript)
21
Table 3 ANOVA for differences between
departments (n92)
22
Table 4 ANOVA for differences between age groups
Factors/age groups mean s.d. F Sig.
Social contact Below 25 years 26-30 years above 30 years 21.79 18.81 20.84 5.77 3.71 5.94 2.636 0.077
Social stimulus Below 25 years 26-30 years above 30 years 18.23 11.42 15.05 3.67 3.85 4.81 24.855 0.000
Professional advancement Below 25 years 26-30 years above 30 years 35.89 34.85 34.53 5.15 6.37 6.15 0.508 0.604
Community service Below 25 years 26-30 years above 30 years 19.43 18.58 19.68 4.46 2.37 4.14 0.549 0.580
External expectation Below 25 years 26-30 years above 30 years 20.60 18.46 16.32 4.01 2.73 5.48 7.996 0.001
Cognitive interest Below 25 years 26-30 years above 30 years 16.85 15.31 16.95 1.97 2.03 1.47 6.371 0.003
23
Table6Pearson Correlation between the barriers
faced and the support received. (n33)
r p
Barriers faced 0.487 .004
24
Table5 Relationships between Learning strategies
and Motivation to Learn n81
variables Pearson Correlation (r) p
Learning strategies 0.762 0.0001
Age -0.022 0.844
25
Table 6 Guidford Rule of Thumb on Strength of
Relationships
Coefficients value Strength of relatioship
0.90 -1.00 Very strong
0.70 0..89 Strong
0.40 0.69 Moderate
0.20 0.39 weak
Below 0.20 weak
Write a Comment
User Comments (0)
About PowerShow.com