Gallery → Bar → Pilih Variables→Drag masuk ke dalam Chart Preview→Edit Element Properties → Ok
CONTOH OUTPUT: CARTA BAR
CONTOH OUTPUT: CARTA PIE
MENGANALISIS DATA KATEGORIKAL
PROSEDUR MEMPEROLEH STATISTIK DESKRIPTIF PEMBOLEH UBAH KATEGORIKAL 1. Analyze → 2. Descriptive Statistics → 3. Frequencies…
DIALOG BOX (KEKOTAK) FREKUENSI DIPAPARKAN 1. Pilih Variable → 2. Move→ 3. Masuk dalam Kekotak→4. OK…
OUTPUT DIPAPARKAN DALAM VIEWER WINDOW Rajah menunjukkan Jadual Frekuensi Jantina dan Kaedah Pengajaran
CARA MENGEDIT OUTPUT SEBELUM MENYALIN/ MENAMPAL 1. Klik Right→2. Edit Content→3. In Viewer→4. Klik Double→5. Edit
CARA MENYALIN DAN MENAMPAL OUTPUT TEXT PADA MsWord ATAU PPT 1. Klik Right→2. Copy As→3. Plain Text→4. Pili File→5. Paste
CARA MENYALIN DAN MENAMPAL OUTPUT IMAGE PADA MsWord ATAU PPT 1. Klik Right→2. Copy As→3. Image→4. Pili File→5. Paste
CARA MENYIMPAN DATA OUTPUT 1. File→2. Save As→3. Pilih Destinasi→4. Namakan Fail→5. Save
MENGANALISIS DATA KONTINUOUS
Kecenderungan Memusat (Min, Median dan Mod)
PROSEDUR MEMPEROLEH STATISTIK DESKRIPTIF PEMBOLEH UBAH KONTINUOUS 1. Analyze → 2. Descriptive Statistics → 3. Descriptives…
DIALOG BOX (KEKOTAK) FREKUENSI DIPAPARKAN 4. Pilih Variable → 5. Move→ 6. Masuk dalam Kekotak→7. Option→8. Tick→9. Continue→ 10. Ok…
OUTPUT DIPAPARKAN DALAM VIEWER WINDOW Rajah menunjukkan Jadual Frekuensi Jantina dan Kaedah Pengajaran
CARA MENGEDIT OUTPUT SEBELUM MENYALIN/ MENAMPAL 1. Klik Right→2. Edit Content→3. In Viewer→4. Klik Double→5. Edit
CARA MENYALIN DAN MENAMPAL OUTPUT TEXT PADA MsWord ATAU PPT 1. Klik Right→2. Copy As→3. Plain Text→4. Pili File→5. Paste
CARA MENYALIN DAN MENAMPAL OUTPUT IMAGE PADA MsWord ATAU PPT 1. Klik Right→2. Copy As→3. Image→4. Pili File→5. Paste
CARA MENYIMPAN DATA OUTPUT 1. File→2. Save As→3.Pilih Destinasi→4. Namakan Fail→5. Save
STATISTIK NON-PARAMETRIK: CROSSTAB
STATISTIK NON-PARAMETRIK Statistik Nonparametrik Ideal digunakan apabila anda mempunyai data yang diukur menggunakan skala nominal (kategori) dan Ordinal (ranked) Berguna jika sampel anda sangat kecil. Data tidak memenuhi andaian bagi statistik parametrik Contoh: Melibatkan Chi Square dan Kappa Measure of Aggreement
Chi-Square Kappa Measure of Agreement STATISTIK NONPARAMETRIK 1. 2. 1. 2.
CHI-SQUARE Chi-Square Ujian Chi-Square digunakan untuk mengkaji jika terdapat perhubungan antara dua pemboleh ubah kategorikal. Merupakan satu analisis korelasi bagi pemboleh statistic non-parametrik. Dipanggil juga Test for Independence. Andaian Kedua-dua pemboleh ubah mestilah nominal or ordinal. Setiap pemboleh ubah mestilah sekurang-kurangnya mempunyai dua Kumpulan tidak bersandar.
CHI-SQUARE 1. Analysze → 2. Descriptive Statistics → 3. Crosstabs
CHI-SQUARE 1. Pilih Pemboleh Ubah → 2. Move (satu di Row) → 3. Move (satu di Column) → 4. Klik Statistics
CHI-SQUARE 1. Klik Statistics → 2. Tandakan Chi-Square → 3. Klik Continue → 4. Klik Ok.
OUTPUT CHI-SQUARE Output Variable*Variable
MELAPOR CHI-SQUARE GAYA APA Ujian Chi-Square dikendalikan untuk mengenal pasti jika terdapat perhubungan antara jantina dan kebolehan berenang. Terdapat bukti signifikan bahawa perempuan lebih suka berenang berbanding lelaki, X 2 (1, N=47) =9.5, p< .05)
KAPPA MEASURE OF AGREEMENT 1. Klik Statistics → 2a. Tandakan Chi-Square →2b. Tandakan Kappa → 3. Klik Continue → 4. Klik Ok.
OUTPUT KAPPA Jadual ini menyediakan maklumat tentang pengukuran Persetujuan Kappa dan aras signifikan.
INDEPENDENT SAMPLES T-TEST
Independent samples t-test digunakan untuk membandingkan dua sampel min daripada Kumpulan yang tiada kaitan. Bermaksud bahawa terdapat perbezaan skor peserta bagi setiap Kumpulan. Tujuan ujian ini adalah mengkaji jika sampel adalah berbeza antara satu sama lain. “
ASAS HIPOTESIS Terdapat dua hipotesis asas iaitu hipotesi nul dan hipotesis alternatif. Hipotesis Nul Min sampel daripada Kumpulan 1 tidak berbeza daripada min sampel daripada Kumpulan 2. Hipotesis Alternatif Min sampel daripada Kumpulan 1 secara signifikan berbeza daripada min sampel daripada Kumpulan 2.
T-TEST MENGGUNAKAN SPSS 1. Analyze → 2. Compare Means → 3. Independent Sampels T Test
T-TEST MENGGUNAKAN SPSS 1. Pilih DV → 2. Move → 3. Pilih IV dan Move → 4. Klik Ok
OUTPUT T-TEST
MELAPOR T-TEST Independent-samples t-test dikendalikan untuk mengenal pasti jika kaedah pengajaran A lebih efektif dalam meningkat pencapaian pelajar berbanding kaedah pengajaran B. Dapatan menunjukkan bahawa Kumpulan yang menggunakan kaedah A (M=2, SD= 2.2) dilaporkan lebih tinggi/ lebih rendah tahap pencapaian Kumpulan yang menggunakan kaedah B (M=2, SD= 2.2). Oleh itu, terdapat perbezaan signifikan/ tidak signifikan bergantung kepada nilai-p. Contoh penulisan (t(19) = 4.37, p < .01).
DEPENDENT SAMPLES T-TEST
Dependent samples t-test digunakan untuk membandingkan dua sampel min daripada Kumpulan yang berkaitan. Bermaksud skor bagi kedua-dua Kumpulan dibandingkan pada orang yang sama. Tujuan ujian ini adalah mengkaji jika terdapat perubahan daripada satu pengukuran daengan yang satu lagi. “
ASAS HIPOTESIS Terdapat dua hipotesis asas iaitu hipotesi nul dan hipotesis alternatif. Hipotesis Nul Perbezaan min antara dua Kumpulan adalah tidak berbeza daripada 0. Hipotesis Alternatif Perbezaan min antara dua Kumpulan adalah berbeza daripada 0.
PAIRED T-TEST MENGGUNAKAN SPSS 1. Analyze → 2. Compare Means → 3. Paired-Samples T Test
PAIRED T-TEST MENGGUNAKAN SPSS 1. Pilih Pra dan Pos → 2. Move → 3. Klik Ok
OUTPUT PAIRED T-TEST
MELAPOR PAIRED T-TEST Dapatan menunjukkan bahawa purata skor pra tanpa menggunakan kaedah (M = 13.5, SD = 2.4) adalah signifikan kurang daripada purata skor pasca menggunakan kaedah tersebut. (M = 16.2, SD = 2.7), (t(52) = 4.8, p < .001).
MENGKAJI PERHUBUNGAN ATAU KORELASI
Korelasi Pearson adalah sesuai apabila kedua-dua pemboleh ubah yang dibandingkan adalah pada tahap pengukuran berterusan (selang atau rasio). “
KORELASI DALAM SPSS 1. Analyze > 2. Correlate > 3. Bivariate
KORELASI DALAM SPSS 1. Pilih IV → 2. Move ke Kekotak Variables → 3. Kaedah 4. Skor → 5. Tandakan Pearson → 6. Klik Ok
PAPARAN OUTPUT DALAM SPSS 1. Klik dua kali untuk edit teks → 2. Cut/ Copy/ Copy As… → 3. Pilih yang Sesuai