LAMPIRAN AJAWAPAN SOALAN PENILAIAN KENDIRIBAB 1Perbezaan utama konsep-konsep. a.Statistik DeskriptifStatistik InferensDigunakan untukDigunakan untuk memperihalkanmemperihalkan keadaan datakeadaan data sampel untuk tujuanyang terdapat pada sampel.membuat generalisasi kepadaPemerihalannya terhad kepadapopulasi.sampel.Menggunakan konsep dan hukumTidak digunakan untukkebarangkalian.membuat generalisasi.b.SampelPopulasiKumpulan individu atau agregatSemua individu atau agregat yangyang diambil sebagai sebahagianterdapatdalamsesuatulokalitidaripada semua individu dalamsepertitempatataunegeri.populasi. Contoh, sebahagianContoh, seluruh individu di negeripenduduk Daerah Sg PetaniKedahialah populasi pendudukialah sampel kepada penduduknegeri Kedah.negeri Kedah.c.Pemboleh Ubah BebasPemboleh Ubah TerikatPemboleh ubah yangPemboleh ubah yang dipengaruhimempengaruhi atau memberioleh pemboleh ubah bebas.kesan kepada suatu pembolehPemboleh ubahyang mendapatubah lain. Dimanipulasi dalamkesan kepadapemboleh ubahkajian oleh penyelidik.yang dimanipulasi.d.Pemboleh Ubah KualitatifPemboleh Ubah KuantitatifPemboleh ubah yangPembolehubahkuantitatifmempunyai ciri saling eksklusifmempunyainilaiangkabagidan mempunyai subkelasmenunjukkansifatyangberkaitseperti gender ada subkelasdenganobjek pembolehubahlelaki dan wanita.tersebut. Contohnya, berat badandalamkg menunjukkan kuantitiberat seseorang individu.185Pernyataan Kajian: Mangsa tsunami di Kota Kuala Muda Kedah dan Tanjung Bungah Pulau Pinang mengalami tekanan dan ingatan eposidik yang tinggi sebagai petanda trauma selepas tragedi malang itu menimpa mereka. Di kalangan manga warga tua, darjah tekanan mereka lebih serius berbanding dengan golongan umur yang lain. Mangsa di Kota Kuala Muda pula mempunyai ingatan episodik yang lebih tinggi berbanding dengan penduduk di Tanjung Bungah kerana bilangan mereka yang terlibat di Kota Kuala Muda lebih ramai. Pemboleh ubah bebas: tempat tinggal, kategori umur. Pemboleh ubah terikat: darjah tekanan, ingatan episodik. Tiga contoh pemboleh ubah kualitatit dan kuantitatif: Pemboleh ubah kualitatif: agama, warna, jenama pakaian Pemboleh ubah kuantitatif: prestasi akademik PMK, semester pengajian, ketinggian. Soalan Aneka Pilihan:A D BAB 2Skala nisbah mempunyai ciri-ciri paling baik jika dibandingkan dengan skala-skala yang lain kerana beberapa kelebihan. Skala nisbah mempunyai semua ciri yang terdapat pada skala-skala yang lain dan ditambah dengan sifat markat sifar yang membawa erti kosong dalam skala nisbah. Oleh kerana itu, markat dalam skala ini boleh dinisbahkan dan dibezakan perkadarannya. Sebagai contoh, pendapatan Ahmad sebanyak RM1,000.00 sebulan adalah dua kali ganda daripada pendapatan isterinya Aminah yang mendapat RM500.00 sebulan. Contoh kepada skala-skala berikut: Skala nominal: warna, gender Skala ordinal: kedudukan dalam kelas, kelas sosial, pangkat dalam Angkatan Tentera Malaysia Skala sela: suhu, prestasi akademik Skala nisbah: ketinggian, pendapatan, umur Soalan Aneka Pilihan:A 186D A B BAB 3Membina jadual kekerapan. PeratusKelasKekerapanPeratus KekerapanKekerapanKumulatif65 - 6848.38.369 - 72714.622.973 761429.252.177 80612.564.681 - 84816.781.385 - 88612.593.889- 920093.893- 960093.897 - 10024.297.9101 -10412.1100.0Jumlah48100.0Pemerihalan: Markat nilai kerja yang paling tinggi ialah 102, manakala yang paling rendah ialah 66. Paling ramai iaitu 14 daripada 48 orang atau 29.2 peratus mempunyai markat nilai kerja antara 73 hingga 76 dan diikuti oleh kategori markat 81 hingga 84 iaitu sebanyak 16.7 peratus. Peratus yang paling kecil yang mendapat markat 101 hingga 104 iaitu seorang atau 2.1 peratus. Tidak ada pekerja yang mendapat markat dalam kategori antara 89 hingga 96. Histogram: 141412108876664422100065-6869-7273-7677-8081-84 85-8889-9293-9697-100101-104187Poligon16141412108786664422100065-6869-7273-7677-8081-8485-8889-9293-9697-100101-104Berdasarkan kedua-dua gambar rajah histogram dan poligon, taburan data nilai kerja mengherot ke arah kanan. Modnya dengan kekerapan 14 berada pada kelas markat yang rendah. Taburannya menunjukkan herot positif.Jadual nilai asas dan nilai hujung yang dianalisis dengan pakej komputer SPSS for Windows. Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf6 . 6788 7 . 01112223334444 7 . 555556677899 8 . 011122334 8 . 556788 0.09 882 Extremes (>=98) Stem width:10.00Each leaf:1 case(s)Berdasarkan jadual taburan kekerapan, poligon dan nilai asas dan nilai hujung, besar kemungkinan markat 98 dan 102 sebagai outliers. Kedudukan data ini dijelaskan melalui hasil cetak komputer sebagai data ekstrem. Tambahan pula tidak terdapat sebarang kekerapan (sifar) pada dua kelas yang ditunjukkan dalam jadual kekerapan. Soalan Aneka Pilihan:C D B 188C D BAB 4(a) Markat nilai kerja murni daripada soalan Bab 3 digunakan untuk mengira.min, median dan mod. Min = (74 + 79 + 77 + . + 80)/48 = 3754/48 = 78.208.Median. Susun data daripada paling rendah hingga paling maksimum. Boleh dibuat dalam bentuk kekerapan setiap data. Data pada kedudukan 48/2 dengan (48/2+1) iaitu kedudukan ke 24 dan 25 ialah median. Median = 75.DataKekerapanKekerapanKumulatif66.001167.001268.002470.001571.003872.0031173.0031474.0042275.0052576.00298.002...102.00148Jumlah48Modnya juga 75 dengan kekerapannya 5. Lihat hasil cetak berikut:Statistics data3NValid48Missing0Mean78.2083Median76.0000Mode75.00Sum3754.00189Berdasarkan min, median mod, kita boleh menentukan kelok taburan. Min = 78.208; Median = 75; dan Mod = 75 Min lebih besar daripada mod dan median sama dengan mod. Kelok taburannya herot positif. Soalan Aneka Pilihan:A B C C C B BAB 5Markat nilai kerja murni soalan Bab 3 dan 4 digunakan. Julat 102 66 = 36. B.Varians = [X2 (X)2/N]/N 1[296,540 (3,754)2/48]/48 1 (296,540 - 293,594.08)/47 2945.92/47 62.679. C.Sisihan piawai= 62.679 = 7.917.Lihat hasil cetak komputer berikut:Descriptive StatisticsNRangeMinimumMaximumSumdata34836.0066.00102.003754.00data3square48Std.4356.0010404.00296540.00MeanDeviationVariance78.20837.9170162.67997190Serakan datanya agak besar juga kerana nilai variansnya 62.679 hampir menghampiri nilai min 78.208, sedangkan data minimumnya hanya 66. Sebagaimana yang dinyatakan sebelum ini, mungkin ada outliers dalam taburan kerana data maksimumnya 102 lebih tinggi daripada kumpulan data yang lain. Soalan Aneka Pilihan:A A BAB 6Data kecekapan memanah. Purata kecekapan = 24 + 25 + 14 +. + 16 = 294/15 = 19.60. Berdasarkan kecekapan minimum 12 dan kecekapan maksimum 29, purata 19.60 agak sederhana.Descriptive StatisticsStd.NMinimumMaximumSumMeanDeviationPanah1512.0028.00294.0019.60005.09622Valid N (listwise)15Markat piawai bagi skor 18 dan 24. Sisihan piawai taburan ialah 5.096 Markat z kepada 18= (18 19.60)/5.096= - 0.314Markat z kepada 24= (24 19.60)/5.096= 0.863.Markat T bagi skor 18 dan 24 T18 = ( - 0.314 * 10) + 50 - 3.14 + 50 46.86. T24 = (0.863 * 10) + 508.63 + 50 58.63. Nilai tara kecekapan z = 1.2. Ini bermakna markat mentahnya unit sisihan piawai di atas min 19.60. Z = 1.2 = ( x (19.60/5.096)) 1.2 = x 3.846= 1.2 + 3.846 = 5.046 191Markah memanah 5.046 di atas min ialah 19.60 + 5.046 = 24.646 hampir dengan 25. Hanya seorang yang mempunyai markat kecekapan 25.Berdasarkan min 19.60, kecekapan memanah sederhana. Namun terdapat 8 daripada 15 orang yang berada di atas min kecekapan. Jika berdasarkan penentu keckapan z = 1.2 hanya seorang yang benar-benar cekap. Berdasarkan data berikut: KriteriaMarkatMinSisihan PiawaizBahasa Malaysia85825(85-82)/5 = 0.6Bahasa Inggeris80804(80-80)/4 = 0.0Matematik80754(80-75)/4 = 1.25Sains83853(83-85)/3 = -0.67Personaliti78805(78-80)/5 = -0.4Kepimpinan84804(84-80)/4 = 1.0Kriteria yang paling baik bagi Muhammad Ansari ialah skor matematiknya 80 kerana ia berada 1.5 unit sisihan piawai di atas minnya 75 dan sisihan piawainya 4.0. Pemberat mengikut markat piawai: (1.5*0.6)+ (1.5*0.0) +(1.0*1.25)+(1.0* -0.67)+(2.0*-0.4)+(2 * 1.0) (0.9 + 0 + 1.25 0.67 -0.8 + 2.0 ) 4.15 1.47 2.68 Pihak sekolah menentukan pemberat kelayakan 5.0, sedangkan Muhammad Ansari mendapat 2.68. Ini bermakna dia tidak berjaya terpilih sebagai ketua murid. Soalan Aneka Pilihan:A C B C 192BAB 7Data berikut digunakan. PrestasiNilai KerjaKerjaSubjekXYX2Y2XY177.0076.005929.005776.005852.00275.0082.005625.006724.006150.00371.0078.005041.006084.005538.00479.0083.006241.006889.006557.00575.0072.005625.005184.005400.00688.0088.007744.007744.007744.00785.0078.007225.006084.006630.00886.0081.007396.006561.006966.00980.0075.006400.005625.006000.001070.0065.004900.004225.004550.00Jumlah786.00778.0062126.0060896.0061387.00Pekali korelasi antara markat nilai kerja dan prestasi kerja. r x y=(10 * 61387) (786)(778)[10(62126)-(786)2][(10)(60896) (778)2]=613870_-_611508___________ (621260- 61779)(608960 605284)=2363(3464)(3676)2363 3568.43 0.662 Pekali korelasi antara nilai kerja dan prestasi kerja adalah positif secara sederhana r = 0.662. Ini bemakna pekerja yang mempunyai nilai kerja yang tinggi prestasi kerjanya juga akan tinggi. Sebaliknya pekerja yang rendah nilai kerjanya akan rendah juga prestasi kerjanya. Perbezaan antara formula Pearson dan formula Spearman ialah dari aspek jenis data yang dianalisis. Formula Pearson membuat analisis berdasarkan data selanjar, manakala formula Spearman lebih sesuai bagi data pangkat jenis ordinal. Perbezaan antara pekali korelasi dengan pekali penentuan ialah pekali korelasi r ialah indeks bagi menggambarkan hubungan dua 193pemboleh ubah, manakala pekali penentuan ialah indeks bagi menggambarkan peratus sumbangan varians antara pemboleh ubah bebas dan terikat. Simbolnya ialah kuasa dua kepada pekali korelasi r2.Contoh pemboleh ubah yang sesuai dianalisis dengan metode analisis berikut: Korelasi Pearson: berat badan dan ketinggian Korelasi Spearman: kedudukan dalam kelas dan data ordinal kepada kehadiran dalam kelas. Korelasi phi: kategori tempat tinggal bandar dan luar bandar dengan pilihan kereta buatan tempatan dan buatan luar negara. Korelasi dwisiri pangkat: kategori tempat tinggal tinggal bandar dan luar bandar dengan kedudukan prestasi kademik. Korelasi dwisiri titik: kategori tempat tinggal tinggal bandar dan luar bandar dengan skor asal prestasi kademik. Soalan Aneka Pilihan:A C A BAB 8Terangkan konsep-konsep berikut: Pekali regresi b ialah indeks yang menunjukkan kecerunan garisan regresi bagi menggambarkan pola hubungan pemboleh ubah peramal X dengan pemboleh ubah yang diramal Y sama ada positif atau negatif. Ia dapat ditakrif seperti pekali korelasi r. Markat anggaran ialah markat yang diramal Y dan ia dianggar daripada persamaan regresi. Sebagai contoh, kita ingin menguji adakah kuantiti makanan yang kita makan akan dapat meramal berat badan. Dengan menggunakan persamaan regresi Y = a + bX, kita boleh menganggar berat badan berdasarkan data kuantiti makanan yang kita makan. Ralat ramalan ialah sisihan antara markat anggaran atau yang diramal dengan markat asal pemboleh ubah Y yang diramal. Formulanya ialah e sebagai error, e = Y - Y. Jika ralatnya kecil, maka ramalan kita menjadi tepat berbanding dengan ralat yang besar. 194Perbezaan antara model analisis regresi dengan model korelasi ialah analisis korelasi menguji darjah hubungan pemboleh ubah, manakala analisis regresi menekankan kepada ramalan pemboleh ubah bebas terhadap pemboleh ubah terikat atau yang diramal. Data berikut digunakan. NilaiPrestasiKerjaKerjaSubjekXYX2Y2XY177.0076.005929.005776.005852.00275.0082.005625.006724.006150.00371.0078.005041.006084.005538.00479.0083.006241.006889.006557.00575.0072.005625.005184.005400.00688.0088.007744.007744.007744.00785.0078.007225.006084.006630.00886.0081.007396.006561.006966.00980.0075.006400.005625.006000.001070.0065.004900.004225.004550.00Jumlah786.00778.0062126.0060896.0061387.00Persamaan regresi dengan menggunakan markat nilai kerja sebagai pemboleh ubah peramal. b=NXY (X)( Y)NX2 (X)2=(10 * 61387) (786)(778)10(62126)-(786)2=613870_-_611508621260- 617796=23623464=0. 682Nilai pintasan a pada paksi pemboleh ubah terikat Y.= Min Y b (Min X) 77.8 (0.682)(78.6) 77.8 53.605 24.195 Persamaan regresi taburan data ini ialah Y =24.195 + 0.682X.Berdasarkan nilai pekali regresi, hubungan antara nilai kerja dengan prestasi kerja adalah positif secara sederhana (b = 0.682). Prestasi kerja mampu diramal oleh nilai kerja. 195Ramalan prestasi kerja pekerja yang mempunyai markat nilai kerja 50 dan 75. Y=24.195+ 0.682(50)=24.195+ 34.1=58.295Y=24.195+ 0.682(75)24.195 + 52.15 75.345. Data berikut digunakan: AmalanAgamaPersonalitSubjekXi Murni YX2Y2XY115.0012.00225.00144.00180.00210.0013.00100.00169.00130.0037.009.0049.0081.0063.00418.0018.00324.00324.00324.0055.007.0025.0049.0035.00610.009.00100.0081.0090.0077.0014.0049.00196.0098.00817.0016.00289.00256.00272.00915.0010.00225.00100.00150.00109.007.0081.0049.0063.00118.0013.0064.00169.00104.001215.0014.00225.00196.00210.001311.0019.00121.00361.00209.001417.0010.00289.00100.00170.00158.0010.0064.00100.0080.00Jumlah172.00181.002230.002375.002178.00Persamaan regresi markat amalan keagamaan sebagai pemboleh ubah peramal. b=NXY (X)( Y)NX2 (X)2=(15 * 2178) (172)(181)15(2230)-(172)2=32670 - 3113233450 - 29584=15383866=0.3978196Nilai pintasan a pada paksi pemboleh ubah terikat Y.= Min Y b (Min X) (181.00)/15 (0.3978)(172.00/15) 12.067 (0.3978)(11.467) 12.067 4.5614 7.506 Persamaan regresi taburan data ini ialah Y = 7.506 + 0.3978X.Data darjah amalan keagamaan dan personaliti murni boleh diplot dalam kertas graf. Ralat data (e) personaliti murni bagi pelajar yang mempunyai markat darjah amalan keagamaan 7, 10 dan 15. XYY = 7.506 + 0.3978X.Y - Ye797.506 + 0.3978(7) = 10.2879 10.287- 1.28710137.506 + 0.3978(10) = 11.48413 11.4841.51615127.506 + 0.3978(12) = 12.29012 12.290- 0. 290Peratus varians yang disumbangkan oleh amalan keagamaan kepada personaliti murni(r2). Kira pekali korelasi dahulu dan dikuasa-duakan pekali korelasi sebagai peratus sumbangan. Nilai r = 0.462. r2 = (0.462)2 = 0.213 x 100 = 21.34 peratus. amalanAPersonalitiamalanAPearson Correlation1.462Sig. (2-tailed)..083N1515Soalan Aneka Pilihan:B B A 197BAB 9Jadual berikut digunakan: umursomaticdepresumurPearson1.132(*).183(**)CorrelationSig. (2-tailed)..048.006N225225225somaticPearson.132(*)1.647(**)CorrelationSig. (2-tailed).048..000N225225225depresPearson.183(**).647(**)1CorrelationSig. (2-tailed).006.000.N225225225Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Hipotesis yang sesuai. Terdapat hubungan positif antara umur dengan darjah somantik di kalangan pelajar. Pemboleh ubah bebasnya umur dan pemboleh ubah terikatnya ialah darjah somantik. Tidak terdapat hubungan positif antara umur dengan darjah depres di kalangan pelajar. Pemboleh ubah bebasnya umur dan pemboleh ubah terikatnya ialah darjah depres. Terdapat hubungan positif antara darjah somantik dengan darjah depres di kalangan pelajar. Pemboleh ubah bebasnya darjah somantik dan pemboleh ubah terikatnya ialah darjah depres. Keputusan pengujian hipotesis di atas dengan menggunakan aras pengujian signifikan 0.05. Nilai pekali korelasi rendah antara umur dengan somatik adalah rendah iaitu 0.132. Namun demikian, hubungan positif antara umur dengan darjah somantik di kalangan pelajar adalah signifikan (r = 0.132, p < 0.05). Semakin berumur pelajar tersebut, semakin tinggi darjah somantiknya. Sebaliknya pelajar yang lebih muda kurang mengalami masalah somantik. 198Pekali korelasi antara umur dengan depres ialah 0.183. Terdapat hubungan positif antara umur dengan darjah depres secara signifikan (r = 0.183, p < .0.05). Semakin berumur pelajar tersebut, semakin tinggi darjah depresnya. Sebaliknya pelajar yang lebih muda kurang mengalami masalah depres. Pekali korelasi antara somantik dengan depress tinggi iaitu 0.647. Terdapat hubungan positif antara darjah somantik dengan darjah depres di kalangan pelajar secara signifikan (r = 0.647, p < 0.05). Semakin tinggi darjah somantik semakin tinggi darjah depresnya. Sebaliknya pelajar yang kurang mengalami somantik juga kurang mengalami darjah depresnya. Jawapannya terkandung dalam soalan b di atas terutamanya pada hipotesis i dan iii. Dengan aras pengujian 0.01, hipotesis pertama menunjukkan korelasinya tidak signifikan. Bagi hipotesis ii dan iii korelasinya signifikan. Jadual berikut digunakan: AnxietysocialdepresSpearman'sanxietyCorrelation1.000.774(**).738(**)rhoCoefficientSig. (2-tailed)..000.000N225225225socialCorrelation.774(**)1.000.692(**)CoefficientSig. (2-tailed).000..000N225225225depresCorrelation.738(**).692(**)1.000CoefficientSig. (2-tailed).000.000.N225225225** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).Berdasarkan hasil cetak di atas, jawapan soalan-soalan berikut:Satu hipotesis nul (Ho): Tidak terdapat hubungan positif antara anxiety dengan depres di kalangan pekeja. Pemboleh ubah bebasnya ialah anxiety, manakala pemboleh ubah terikatnya ialah depress. Keputusan pengujian hipotesis menggunakan aras pengujian signifikan 0.01. Hubungannya didapati positif dan signifikan (r = 0.738, p < 0.01). Pekerja yang mengalami anxiety yang tinggi 199akan mengalami masalah depres yang tinggi juga. Sebaliknya pekerja yang anxietynya rendah, darjah depresnya juga rendah.Kenyataan hipotesis pilihan (H1): Terdapat hubungan positif antara masalah sosial dan depres di kalangan pekeja. Pemboleh ubah bebasnya ialah masalah sosial, manakala pemboleh ubah terikatnya ialah depres. Keputusan pengujian hipotesis menggunakan aras pengujian signifikan 0.05. Hubungan antara masalah sosial dan depres didapati positif dan signifikan (r = 0.692, p < 0.05). Pekerja yang mengalami masalah sosial yang tinggi akan mengalami masalah depres yang tinggi juga. Sebaliknya pekerja yang masalah sosialnya rendah, darjah depresnya juga rendah. BAB 10Data berikut yang terdapat Soalan Penilaian Kendiri Bab Regresi digunakan: NilaiPrestasiKerjaKerjaSubjekXYX2Y2XY177.0076.005929.005776.005852.00275.0082.005625.006724.006150.00371.0078.005041.006084.005538.00479.0083.006241.006889.006557.00575.0072.005625.005184.005400.00688.0088.007744.007744.007744.00785.0078.007225.006084.006630.00886.0081.007396.006561.006966.00980.0075.006400.005625.006000.001070.0065.004900.004225.004550.00Jumlah786.00778.0062126.0060896.0061387.00Varians38.48940.844Hipotesis pilihan menunjukkan ramalan: Nilai kerja di kalangan pekerja dapat meramal prestasi kerja masa depan. Berdasarkan hipotesis di atas, pemboleh ubah peramal ialah nilai kerja, manakala pemboleh ubah yang diramal ialah prestasi kerja. Pengujian signifikan pada aras 0.05. Nilai pekali regresi telah dikira dalam Bab Regresi iaitu 0.682. Statistik t = b/Sb. 200Berdasarkan hasil cetak komputer nilai Sb ialah 0.273. Nilai t ialah 2.496.Nilai kritikal t dengan df = 8 pada aras pengujian 0.05 ialah 2.306. Nilai t lebih besar daripada nilai kritikal. Oleh kerana itu keputusannya signifikan (t = 2.496, p < 0.05). Keputusannya sama seperti juga yang ditunjukkan oleh nilai kebarangkalian pengujian iaitu .037. Ia lebih kecil dari 0.05.ModUnstandardizedStandardizedelCoefficientsCoefficientsTSig.Std.BErrorBeta1(Constant)24.20521.5181.125.293Nilai.682.273.6622.498.0372.Data berikut digunakan:Amalan KeagamaanPersonaliti Murni15121013791818571097141716151097813151411191710810Hipotesis pilihan: Amalan keagamaan mempunyai kuasa ramalan yang positif terhadap personaliti murni. Pemboleh ubah peramal ialah amalan keagamaan dan pemboleh ubah yang diramal ialah personaliti murni. Pengujian signifikan pada aras 0.10. Hasil cetak komputer digunakan. UnstandardizedStandardizedModelCoefficientsCoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)4.93.5961.387.18987amalanA.53.286.4621.879.0837a Dependent Variable: Personaliti201Pekali regresi b ialah 0.537 dan Sb ialah 0.286. Nilai t ialah 1.879. Berdasarkan dk = 8 pada aras 0.10, nilai kritikalnya ialah 1.86. Nilai t lebih besar dan ia menunjukkan ramalan yang signifikan (t = 1.879, p < .0.10). Jika kita gunakan nilai kebarangkalian untuk signifikan 0.083 juga lebih kecil dari 0.10.BAB 11Skor penghargaan kendiri kanak-kanak bandar dan luar bandar digunakan. BandarLuar Bandar5037432954394836332246344835362754425036X = 462337X2 = 2179011681Min = 46.2033.70S.P = 7.046.00Min penghargaan kendiri kanak-kanak di kawasan bandar ialah 46.20, manakala min penghargaan kendiri kanak-kanak luar bandar ialah 33.70. Secara relatif, penghargaan kendiri kanak-kanak bandar adalah lebih tinggi. Varians kedua-dua taburan. Bandar:[21790 (462)2/10]/9 = 21790 21344.4/9 = 445.6/9 = 49.51.Luar Bandar: [11681 (337)2/10/9 = 11681 11356.9/9 =324.1/9 =36.01.Sisihan piawai penghargaan kendiri bandar:49.51= 7.04.Sisihan piawai penghargaan kendiri luar bandar:36.01= 6.00.Dua kumpulan kanak-kanak ini mempunyai varians yang boleh dikatakan seragam kerana perbezaaanya tidak melebihi dua kali ganda.Darjah kebebasan kumpulan = 10 + 10 2 = 18. 202Dengan menggunakan aras pengujian signifikan 0.05 dua hujungan, nilai kritikal t berdasarkan dk = 18 ialah 2.101. Hipotesis pilihan, Min penghargaan kendiri kanak-kanak bandar lebih tinggi berbanding dengan min penghargaan kendiri kanak-kanak luar bandar. Pengujian hipotesis menggunakan aras signifikan 0.05 untuk perbezaan min kendiri kanak-kanak bandar dan luar bandar menggunakan varians tergembeling. Keputusan analisis berdasarkan hasil cetak komputer berikut: tempatNMeanStd. DeviationStd. ErrorMeankendiriBandar1046.20007.036412.22511Luar1033.70006.000931.89766BandarIndependent Samples TestLevene's Test forEquality of VariancesFSig.tDfSig. (2-tailed)kendiriEqualvariances.183.6744.27418.000assumedEqual4.27417.562.000variances notassumedNilai t = 4.274 dan lebih besar daripada nilai kritikal t = 2.101. Perbezaan min penghargaan kendiri kanak-kanak bandar dengan min penghargaan kendiri kanak-kanak luar bandar adalah signifikan (t = 4.274, p < 0.05). Dengan menggunakan kebarangkalian signifikan yang dinyatakan sebagai 000 juga lebih kecil daripada 0.05. Keputusan ini jelas menunjukkan bahawa min penghargaan kendiri kanak-kanak bandar 46.20 lebih tinggi secara signifikan berbanding dengan min penghargaan kendiri kanak-kanak luar bandar 33.70.Katakan data di atas mempunyai varians yang tidak seragam. Darjah kebebasan kumpulan dikira dengan formula yang telah dinyatakan dalam hasil cetak iaitu 17.562. Nilai ini dijadikan angka bulat yang hampir 18. Dengan pengujian satu hujungan pada aras pengujian 0.05, nilai kritikal t dk = 18 ialah 1.734. 203Hipotesis pilihan tidak terarah, Min penghargaan kendiri kanak-kanak bandar berbeza dengan min penghargaan kendiri kanak-kanak luar bandar. Uji hipotesis yang dibina di atas. Keputusannya menunjukkan nilai t = 4.274 sama seperti jawapan dalam 1f. Nilai ini lebih besar daripada nilai kritikal t = 1.734. Oleh itu, perbezaan min penghargaan kendiri kanak-kanak bandar dengan min penghargaan kendiri kanak-kanak luar bandar adalah signifikan (t = 4.274, p < 0.05). Data tekanan kerja di kalangan 10 orang pekerja sampel berhubungan. PekerjaSebelum ProgramSelepas Program150372432935439448365332264634748358362795442105036X = 462337Min =33.7046.20Min skor tekanan kerja sebelum program = 33.70. Min skor tekanan kerja selepas program = 46.20. Secara relatif min skor tekanan kerja selepas program lebih tinggi berbanding dengan min skor tekanan kerja sebelum program. Hipotesis menguji perbezaan skor tekanan kerja sebelum dan selepas program, Min skor tekanan kerja selepas program lebih tinggi daripada min skor tekanan kerja sebelum program. Pengujian hipotesis dengan aras pengujian signifikan 0.05. Dk sampel berhubungan ini ialah N 1 = 9. Nilai kritikal satu hujungan ialah 1.833. Nilai t ditunjukkan dalam hasil cetak komputer berikut: Paired Samples TestSig. (2-tdftailed)Std. ErrorMeanStd. DeviationMeanPair 1 kendiri1 -12.5001.71594.5426323.0369.000kendiri200204Nilai t = 23.036, ia lebih besar daripada nilai kritikal 1.8333. Ini menunjukkan min skor tekanan kerja selepas program 46.20 lebih tinggi secara signifikan daripada min skor tekanan kerja sebelum program 33.70 (t = 23.036, p < .0.05).Hasil cetak analisis data berikut digunakan. Nilai MurniBangsaMeanNStd. DeviationBukan Melayu101.769219510.06438Melayu110.30219610.82115Total104.584229111.05764Levene's Test forEquality of VariancesSig. (2-FSig.tdftailed)NilaiEqualMurnivariances1.390.2396.632289.000assumedEqualvariances6.470177.388.000notassumedHipotesis yang sesuai, Min nilai murni orang Melayu berbeza dengan min nilai murni orang bukan Melayu. Pemboleh ubah bebasnya ialah bangsa, manakala pemboleh ubah terikatnya nilai murni. Nilai varians kedua-dua kumpulan sampel dianggap seragam, masing-masing mempunyai nilai lebih kurang (10.00)2. Keputusan analisis menunjukkan min nilai murni orang Melayu ialah 110.3021 dan min nilai murni orang bukan Melayu pula ialah 101.7692. Nilai t = 6.632 dan kebarangkalian yang ditunjukkan lebih kecil daripada aras pengujian signifikan 0.05 (t = 6.632, p < 0.05). Ini menunjukkan nilai murni orang Melayu lebih tinggi secara signifikan berbanding dengan min nilai murni orang bukan Melayu. BAB 12Data pelajar sekolah berasrama penuh terhadap isu penggunaan telefon bimbit digunakan. 205Penggunaan Telefon BimbitTempat TinggalSetujuTidak SetujuJumlahBandar8619105Luar Bandar821395Jumlah16832200Majoriti pelajar bandar dan luar bandar bersetuju supaya mereka dibenarkan menggunakan telefon bimbit. Jumlah yang bersetuju ialah 168 daripada 200 orang responden. Bilangan pelajar bandar dan luar bandar hampir sama yang bersetuju di mana 86 orang pelajar bandar dan 82 dari kawasan luar bandar. Hanya sebilangan kecil yang tidak bersetuju iaitu 19 orang dari bandar dan 13 orang di luar bandar. Kekerapan yang dijangka bagi setiap sel. Penggunaan Telefon BimbitTempat TinggalSetujuTidak SetujuJumlahBandar12(105 x 168)/200(105 x 32)/200105= 88.2= 16.8Luar Bandar3495(95 x 168)/200(95 x 32)/200 == 79.815.2Jumlah16832200Hipotesis, Pandangan terhadap penggunaan telefon bimbit tidak mempunyai kaitan dengan tempat tinggal pelajar. Darjah kebebasan ialah (2-1)(2-1) = 1. Nilai kritikal dengan pada aras pengujian signifikan 0.05 ialah 3.84. Nilai Khi Kuasa Dua 2 SelKpKj(Kp Kj)2/Kj18688.2(86 88.2) 2/88.2 = 0.05521916.8(19 16.8) 2/16.8 =0.28838279.8(82 79.8) 2/79.8 = 0.06141315.2(13 15.2) 2/15.2 = 0.318Jumlah20200.722Keputusan analisis menunjukkan nilai 2 ialah 0.722 dan ia lebih kecil daripada nilai kritikal 3.84. Oleh kerana itu tidak terdapat kaitan secara signifikan antara pandangan terhadap penggunaan telefon bimbit dengan tempat tinggal pelajar ( 2206= 0.722, p > 0.05). Dengan kata lain tempat tinggal tidak mempengaruhi pandangan pelajar sama ada setuju atau tidak setuju dengan penggunaan telefon bimbit.Pekali Phi Cramer: 2/ N (k-1) 0.722/ 200 (2-1) 0.772/200 0.003. Keputusan ini menunjukkan darjah kaitan antara pandangan pelajar terhadap penggunaan telefon bimbit sangat lemah.Hasil cetak analisis komputer berikut digunakan. CountKategori PendapatanJumlahBawahRM1001 -RM2001 RM3001RM1,000RM2,000RM3000Ke AtasKategori Bawah 2.01161422PMK2.1 Hingga2568432394113.03.1 Hingga924917151734.0Jumlah3591395058606Chi-Square TestsValuedfAsymp. Sig.(2-sided)Pearson Chi-Square8.370(a)6.212Likelihood Ratio7.9846.239Linear-by-Linear.1721.678AssociationN of Valid Cases606a 2 cells (16.7%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1.82.Pelajar yang mempunyai tinggi PMK 3.0 ke atas, majoritinya terdiri daripada mereka yang keluarganya berpendapatan kurang RM1,000 iaitu 92 daripada 173 pelajar. Pelajar dalam kumpulan pendapatan rendah ini lebih ramai yang mempunyai PMK antara 2.1 hingga 3.0. Secara keseluruhan, keputusan menunjukkan pelajar yang mempunyai PMK yang sederhana antara 2.1 hingga 3.0 ramai yang berada pada semua kategori pendapatan keluarga. Kira kekerapan yang dijangka bagi setiap sel. 207PMKBawahRM1001 -RM2001 RM3001 KeRM1,000RM2,000RM3000AtasBawah 2.0359x22/606139x22/60650x22/60658x22/60622=13.03=5.05= 1.82= 2.112.1 Hingga 3.0359 x 411/606139x411/60650x411/6058x411/606411= 243.48= 94.276 =33.91=39.343.1 Hingga 4.0359 x 173/606139x173/60650x173/6058x173/606173= 102.49=39.686 =14.27= 16.563591395058606Bina hipotesis yang sesuai. Terdapat kaitan antara PMK pelajar dengan pendapatan keluarga mereka. Darjah kebebasan = (4-1)(3-1) = 6. Nilai kritikal pada aras pengujian signifikan 0.01 ialah 16.8. Nilai Khi Kuasa Dua yang ditunjukkan dalam hasil cetak komputer ialah 8.370. Nilai ini lebih kecil daripada nilai kritikal Oleh kerana itu tidak terdapat terdapat kaitan antara PMK pelajar dengan pendapatan keluarga mereka secara signifikan (2 = 8.37, p > 0.05). Nilai kebarangkalian yang diberi kepada nilai 2 juga lebih kecil daripada 0.05. Keputusan ini menunjukkan pemboleh ubah pendapatan keluarga dan PMK pelajar bebas antara satu dengan yang lain. Kira pekali Phi Cramer: 2/ N (k-1) 8.37/ 606 (3-1) 8.37 /1212 0.006. BAB 13Menggunakan hasil cetak analisis berikut: PMKNMeanStd. DeviationStd. Errorbandar1883.0549.41009.02991pinggir bandar1282.9437.32417.02865luar bandar1962.9545.35886.02563Total5122.9887.37187.01637208ANOVAPMKSum of SquaresdfMean SquareFSig.Between Groups1.3135.2631.906.090Within Groups69.906507.138Total71.219512Keputusan secara statistik deskriptif: PMK pelajar bandar lebih tinggi sedikit iaitu 3.05, manakala PMK pelajar pinggir bandar dan bandar hampir sama iaitu 2.94 dan 2.95. Serakan skor PMK juga hampir sama di ketiga-tiga tempat tinggal pelajar. Hipotesis, PMK pelajar mengikut tempat tinggal tidak berbeza. Pemboleh ubah bebas ialah tempat tinggal, manakala pemboleh ubah terikatnya ialah PMK. Darjah kebebasan ialah 5 dan 507. Nilai kritikal pada aras pengujian signifikan 0.05 ialah 2.21. Keputusan pengujian: Statistik F yang diperolehi ialah 1.906 dan ia lebih kecil daripada nilai kritikan F 2.21. Oleh kerana itu min PMK bagi semua pelajar mengikut tempat tinggal tidak berbeza secara signifikan (F(5,507) = 1.906, P > 0.05). Nilai kebarangkalian yang diberi pada statistik F ialah 0.08 menunjukkan lebih besar daripada aras signifikan 0.05. Oleh kerana tidak terdapat perbezaan signifikan PMK mengikut tempat tinggal, pengujian post hoc tidak perlu dibuat untuk memastikan perbezaan prestasi akademik berdasarkan tempat tinggal. 209210LAMPIRAN BJadual ANilai Kritikal Taburan F________________________________________________________________Nilai kritikal yang tidak dihitamkan menggunakan aras signifikan 0.05. Nilai kritikal yang dihitamkan (bold) menggunakan aras signifikan 0.01.211Jadual A (sambungan)212Jadual A (sambungan)Sumber: Snedecor, G.W. & Cochran, G. (1980). Statistical methods (7th ed). Ames, Iowa: Iowa State University Press.213