korelasi

Post on 03-Jan-2016

28 Views

Category:

Documents

1 Downloads

Preview:

Click to see full reader

DESCRIPTION

KORELASI. “ Orang-orang yang bijak bercakap kerana ada sesuatu untuk diperkatakan , manakala yang bodoh bercakap kerana terpaksa memperkatakan sesuatu ” ( Plato ). Kita akan belajar:. Bagaimana menginterpretasi korelasi. CORRELATION. Pearson Product-Moment Correlation Spearman Rho. - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

KORELASI

“Orang-orang yang bijak bercakap

kerana ada sesuatu untuk diperkatakan,

manakala

yang bodoh bercakap kerana terpaksa memperkatakan

sesuatu”

( Plato )

Kita akan belajar:

Bagaimana menginterpretasikorelasi

CORRELATION

Pearson Product-Moment Correlation Spearman Rho

Pearson Product-Moment Correlation

Tujuan – mengenalpasti hubungan antara dua pembolehubah

Syarat:

DV – Interval/Ratio

IV – Interval/Ratio

What to Expect?

))(( SSYSSX

SXYr

Describe

Strength

Direction

Hypothesis Test

Components of Pearson r Analysis

Descriptive

Inferential

Pearson corr.coefficient, r

Direction

Strength/Magnitude

Hypothesis Test: Ho: ρ = 0 HA: ρ ≠ 0 ρ > 0 ρ < 0

Scatter Plot/Scatter Gram

1. Strong positive correlation between x and y

The value of Y clearly increases as the value of X increases.

2. Strong/weak negative correlation between x and y

The value of Y clearly decreases as the value of X increases.

3. Complex correlation/no correlation between x and y

There is no demonstrated connection between the two variables.

Practice with Scatterplots

A

C

B

D

Strength/MagnitudeCorrelation coefficient, r

-1 ≤ r ≤ 1

Guildford Rule of Thumb

r Strength of Relationship

<.2 Negligible relationship

.2 - .4 Low relationship

.4 - .7 Moderate relationship

.7 - .9 High relationship

>.9 Very high relationship

1. State Hypothesis

Comparison between groups:Ho: μ1 = μ2

HA: μ1 ≠ μ2 Two-tailed

μ1 > μ2 One-tailed (more than)μ1 < μ2 One-tailed (less than)

Relationship between variables:Ho: ρ = 0HA: ρ ≠ 0 Two-tailed ρ > 0 One-tailed (Positive) ρ < 0 One-tailed (Negative)

2 Inferential

Langkah-langkah menguji hipotesis berdasarkan output spss

1. Nyatakan hipotesis dan alternatif Ho: ρ = 0 HA: ρ ≠ 0 (tidak berarah 2 tailed) ρ > 0 (berarah – 1 tailed) ρ < 0 (berarah – 1 tailed)Nyatakan aras signifikan, α (alpha)Contoh: α =0.05Cari nilai kebarangkalian daripada SPSS

Bandingkan nilai kebarangkalian daripada SPSS dengan nilai α yang kita tetapkan (0.05).

Jika nilai kebarangkalian ≤ aras signifikan

( nilai kebarangkalian ≤ α)

Buat keputusan: Tolak H0: Terdapat hubungan yang signifikan antara dua pembolehubah

Dapatan kajian signifikan secara statistik. Keputusan kajian menunjukkan terdapat bukti yang cukup nilai r yang diperolehi daripada sampel boleh digenerelisasikan kepada parameter populasi. Terdapat hubungan yang signifikan secara positif di antara p.u A dan B (r=0.87), p<0.05)

Jika nilai kebarangkalian ≥ α

Buat keputusan: Gagal menolak H0: Tidak ada hubungan antara dua pembolehubah

Dapatan kajian tidak signifikan secara statistik (p>0.05). Tidak terdapat hubungan yang signifikan di antara p.u A dan B (r=0.06), p>0.05)

Latihan 1

Data dikutip daripada sampel berdasarkan persampelan kebarangkalian untuk menentukan hubungan di antara markah tugasan dengan markah ujian. Taburan data dipersembahkan dalam jadual di bawah. Dengan andaian bahawa data di bawah adalah normal, nyatakan hubungan antara kedua dua pembolehubah.

Data set:Assign Test8.5 886 669 9410 988 877 725 456 637.5 855 77

Correlations TUGASAN UJIAN

TUGASAN Pearson Correlation 1 .865**

Sig. (1-tailed) .001 N 10 10

UJIAN Pearson Correlation .865** 1 Sig. (1-tailed) .001 N 10 10

**. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed).

KORELASI

Berdasarkan output daripada SPSS,

r = 0.865 , p<0.01

Tolak Ho: ρ = 0

Terima HA: ρ ≠ 0 Terdapat hubungan yang signifikan antara markah purata tugasan dengan markah peperiksaan (r= 0.87, p>0.01)

Kesimpulan: Terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara markah purata tugasan dan markah peperiksaan.

Latihan 2

Sorotan literatur menunjukkan keresahan mempunyai korelasi yang negatif dengan kohesif kumpulan. Untuk menunjukkan hubungan ini, Dr Irman telah mengutip data daripada sampel yang dikutip secara rawak. Data adalah seperti berikut:

1. Berdasarkan output SPSS, nyatakan hubungan di antara 2 pembolehubah pada aras signifikan 0.05

Summary stat:n = 21∑X = 417∑Y = 446∑X2 = 8,697∑Y2 = 9,802∑XY = 8,566

Berdasarkan output SPSS, r = -0.783.

Correlations KERESAHAN KOHESIF

TUGASAN Pearson Correlation1 -.783*

Sig. (1-tailed) .03 N 21 21

UJIAN Pearson Correlation -.783* 1 Sig. (1-tailed) .03 N 21 21 **. Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed).

Ini menunjukkan terdapat hubungan yang negatif dan signifikan di antara keresahan dan kohesif kumpulan.

PENGUJIAN HIPOTESIS TERHADAP HUBUNGAN DI ANTARA 2 PEMBOLEHUBAH DI ARAS SIGNIFIKAN 0.05

Nyatakan hipotesis nul dan alternatif

Ho: ρ = 0

HA: ρ < 0

Kesimpulan: Kajian menolak Ho.Terdapat hubungan negatif dan signifikan (r = - 0.78, p<0.05) di antara keresahan dan kohesif kumpulan pada aras p<0.05

UJIAN T – INDEPENDENT SAMPLE

Output SPSS

Min lelaki dan perempuan bagi dimensi auditory dan visual

Levene’s Test of Significance

Pengujian Hipotesis

Nyatakan Hipotesis nul dan alternatif Terima Ho1: Tidak ada perbezaan antara jantina

terhadap stail pembelajaran bagi dimensi auditory (t=(108)=-1.04, p>0.05)

Terima Ho2: Tidak ada perbezaan antara jantina terhadap stail pembelajaran bagi dimensi visual (t=(45.10) = 0.929, p>0.05)

Kesimpulan: Tidak terdapat perbezaan antara lelaki dan perempuan terhadap stail pembelajaran bagi dimensi auditory dan visual

PANDUAN???

Kita ‘menolak Ho ‘ dan ‘menerima HA’ ATAU ‘Gagal menolak Ho’;

Kita tidak boleh membuat kesimpulan ‘tolak HA’

Jika kita ‘Gagal menolak Ho’, ini bukan bermakna Ho itu benar, kita hanya mencadangkan tidak ada bukti yang cukup untuk menolak Ho dan kita menerima HA; Menolak Ho bermakna kita mencadangkan kemungkinan HA itu benar.

top related