1. Persampelan
Slide 7

2. 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

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

4. 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

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

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

7. 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

8. 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

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

10. 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

11. 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

12. 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.

13. 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

14. 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

15. 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

16. 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.

17. Persampelan berstrata (stratified sampling)

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

19. 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.

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

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

22. 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

23. 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.

24. 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
Kaedah persampelan -- snowball

25. 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

26. 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