Persampelan Slide 7

Rekabentuk Kajian Rekabentuk kajian merupakan blueprint (rangka rujuk) berhubung perkara-perkara seperti persampelan, pengukuran, dan analisis data. Maklumat tentang “who, what, where, how” 1 Bagaimana untuk mengutip data? 2 Persekitaran di mana data akan dikutip 3 Siapa responden kita? 4 Jenis alat ukur yang akan digunapakai 5 Teknik pengumpulan data 6 Jenis persampelan 7 Skop kajian

Jenis rekabentuk kajian Penerokaan (Exploratory) Deskriptif Penjelasan (Explanatory)

Penerokaan Topik di mana maklumat sedikit Topik-topik baru Kajian dibuat dalam skala yang kecil dan responden yang sedikit sahaja Hasil kajian umum, tidak tetap, tidak muktamad

Deskriptif Kajian dibuat dalam skala yang lebih besar Dibuat untuk mengetahui ciri-ciri tentang satu populasi yang dikaji

Penjelasan (Explanatory) Untuk menjelas tentang kaitan antara p.u. yang dikaji

Hubungan rekabentuk kajian dengan soalan kajian Reka bentuk kajian ada kaitan dengan persoalan kajian Cth tajuk: tingkah laku buli dalam kalangan remaja -- rekabentuk tinjauan Cth tajuk: Masalah yang dihadapi oleh penduduk setinggan tepi sungai – temubual Cth: tajuk: Keberkesanan pengajaran Matematiks dalam bahasa Inggeris dan Bahasa Melayu -- eksperimen

Apa itu populasi Salah satu langkah yang penting dalam kajian ialah mendefinisikan populasi yang ingin dikaji –kepada siapa anda akan tadbirkan soal selidik anda misalnya. Populasi – mungkin sangat besar atau terhad -- sekumpulan individu,organisasi, peristiwa yang ingin dikaji Cth: Populasi –semua pelajar sekolah rendah atau semua pelajar sekolah rendah di Kedah atau semua pelajar tahun satu di sekolah-sekolah di Kedah. Mendefinisikan populasi penting untuk memilih responden( subjek) dan kepada siapa dapatan dapat digeneralisasikan

Populasi dan Sampel SAMPEL – 100 orang pelajar KUIN POPULASI – 6000 pelajar KUIN

Kerangka persampelan Satu senarai semua ahli dalam populasi 1 Ali 2. Ahmad 3. Ah chong 4. Velusami Kerangka persampelan Cth: buku panduan telefon, buku daftar sekolah, senarai staf di KUIN “Elemen” merupakan istilah yang digunakan dalam persampelan

Persampelan Kebarangkalian (Probability sampling) A type of sampling where each person in the population has equal chance of being selected as the subject of the study. Setiap individu yang dipilih mesti mempunyai ciri-ciri tertentu yang boleh menggambarkan populasi secara keseluruhan Kajian-kajian berskala besar perlu menggunakan kaedah persampelan kebarangkalian

Perwakilan dan kebarangkalian Sample yang representatif mesti mempunyai ciri-ciri yang hampir serupa dengan populasi cth: kalau 50% populasi pelajar KUIN datang dari luar bandar, 50% sampel perlu ada ciri-ciri ini.

Randomization (Rawak) A prosedur di mana pemilihan responden adalah berdasarkan peluang (chance). Jika responden dipilih berdasarkan rawak, setiap elemen mempunyai peluang yang sama banyak untuk dipilih atau tidak dipilih Kaedah dalam kajian saintifik: biasanya dibuat menggunakan jadual nombor rawak Kaedah biasa: lambung dadu atau wang syiling Boleh elak bias penyelidik

Parameter A parameter is a numerical summary of a population; because populations have so many members, these can never be known except if a census is taken. For example, it would be impossible to know the average income of all university students. This would require us to identify, find, and question many millions of students. But it is feasible to select a sample of 100 students (using proper randomization, replication, and blocking techniques) and then the average income of these 100 students could be computed

Persampelan rawak mudah Setiap elemen dalam populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Cth: cabut nama pelajar daripada senarai nama pelajar di KUIN

Persampelan sistematik Every Kth element can be chosen from the sampling frame (setiap pelajar yang ke 6 dalam senarai akan dipilih) Formula yang boleh diikuti: Saiz populasi /saiz sample =selang sample Cth : 6000/150=40 Kelemahan metod : senarai nama mengikut turutan ascending atau descending CGPA.

Persampelan berstrata (stratified sampling)

Persampelan Kelompok (cluster sampling) Jika tiada kerangka persampelan kerana populasi terlalu besar, boleh guna persampelan kelompok Responden dipilih secara kelompok bukan secara individu

Cluster sampling is a sampling technique in which the entire population of interest is divided into groups, or clusters, and a random sampling of these clusters is selected. Each cluster must be mutually exclusive and together the clusters must include the entire population. After clusters are selected, then all units within the clusters are selected. No units from non-selected clusters are included in the sample.

Persampelan Berkelompok Hanya satu kelompok dipilih untuk mewakili populasi B D A C E A+B+C+D+E= POPULASI

Persampelan bukan kebarangkalian Kebarangkalian untuk memilih elemen dalam populasi adalah tidak diketahui Untuk memilih responden, pengkaji menggunakan kebijaksanaan sendiri dan keperluannya.

Persampelan Mudah Jenis sampling bukan kebarangkalian Berasaskan subjek yang sedia ada cth guna responden dalam kelas sendiri, atau guna responden yang ada di hadapan kedai. Kelemahan: tidak pasti responden mewakili populasi yang ingin dikaji Boleh diterima tetapi harus berhati hati ketika membuat generalisasi dan kesimpulan kajian

Persampelan Bertujuan (Purposive) Jenis sampling bukan kebarangkalian Pemilihan responden dibuat berdasarkan tujuan kajian Menggunakan kebijaksanaan sendiri untuk memilih responden yang sesuai dengan kajian Memilih individu yang boleh bagi input Banyak digunakan dalam kajian kualitatif Cth; Pengkaji memilih hanya pelajar yang berprestasi lemah untuk menjalankan eksperimen kaedah peningkatan motivasi.

Snowball sampling (Rantaian) Pengkaji memilih beberapa responden yang dikenalpasti dan kemudian dan meminta responden2 ini untuk mengesan ahli-ahli yang lain yang boleh dijadikan responden Cth: kajian Tracer -- mengkaji bekas pelajar KUIN daripada tahun 1997-2009 Kaedah persampelan -- snowball

Saiz sampel Homogeneous versus heterogenous Jika populasi bersifat homogenous, boleh guna saiz sampel yanag kecil cth: pensyarah tempatan di KUIN berbanding pensyarah di Malaysia -- saiz mesti lebih besar sebab populasi bersifat heterogenous

Faktor-faktor yang menentukan saiz sampel 1. Kos dan masa 2. Jenis analisis yang digunakan 3. Attrition rate 4. Perbandingan – perlu lebih 2 x banyak responden Rule of thumb a:(sample size should have 20 cases in each cell) E.g. 2 p.u tidak bersandar dan 2 p.u bersandar 4 x 20 = 80 ke b: 10% drp populasi (caution!!) 5.Jenis persampelan – kelompok perlu besar