1. FCE3900 PENYELIDIKAN PENDIDIKAN

2. POPULASI DAN PERSAMPELAN

3. OBJEKTIF
Dapat memahami konsep populasi dan persampelan dalam penyelidikan.
Dapat membuat persampelan rawak daripada populasi.

4. Maklumat populasi dikenali sebagai paramater.
Populasi adalah;
satu set individu di mana masalah wujud.
kumpulan individu atau objek yang dicerap.
mesti mempunyai ciri atau sifat yang sama antara satu sama lain walau pun berbeza dari segi lain.
Populasi bertaburan secara normal dengan nilai mutlak sebagai min bagi populasi.
Maklumat populasi dikenali sebagai paramater.

5. Populasi mestilah dilibatkan dalam penyelesaian masalah dan mesti dikenal pasti dengan teliti dan tepat.
Populasi merupakan sasaran bagi penyelesaian masalah, penyelesaian harus melibatkan keseluruhan individu dalam populasi, tetapi isunya, terdapat kekangan untuk mendapatkan maklumat dari seluruh ahli populasi iaitu:
Batasan masa, tenaga dan peruntukan.
Tidak logik dan tidak rasional mengkaji semua ahli populasi.

6. Definisi Sampel
Sampel – kumpulan kecil daripada populasi yang menjadi sasaran penyelidik untuk melakukan penyelidikan.
Sampel adalah anggaran
Perbezaan antara anggaran sampel dengan populasi sebenar adalah ‘ralat persampelan’
A sample is a subgroup of the target population that the researcher plans to study for the purpose of making generalizations about the target population.
Samples are only estimates.
The difference between the sample estimate and the true population is the “sampling error.”

7. Populasi dan Sampel Populasi Sasaran Sampel Sampel Populasi Sampel
- Semua guru sekolah di Selangor
- Pelajar di semua IPTA
- Guru Sains di semua sekolah
Sampel
- Semua guru biologi
- Pelajar di sebuah IPTA Guru Sains di lima buah sekolah dalam Daerah Sepang

8. Sampel
Bilangan subjek dalam populasi yang sangat besar sehingga tidak dapat dikenalpasti dengan tepat. Satu sampel daripada populasi perlu dipilih secara rawak untuk mewakili populasi kajian.
Sampel merupakan sesuatu yang konkrit, yang dapat diukur dan dikira secara tepat atau dikaji tingkahlaku setiap subjek dalamnya.

9. Persampelan
Persampelan adalah berkaitan dengan proses memilih sebilangan subjek daripada sesuatu populasi untuk dijadikan responden kajian.
Penggunaan sampel yang tidak sesuai akan mengurangkan kesahan dan kebolehpercayaan kajian.
Perancangan persampelan yang rapi akan dapat;
Memudahkan pengumpulan data
Mengurangkan ralat pengukuran
Menjimatkan masa dan perbelanjaan
Maklumat daripada sampel dikenali sebagai statistik
Persampelan Rawak

10. Persampelan…
Strategi mendapatkan maklumat tentang sesuatu populasi daripada sampel yang mewakili populasi tersebut.
merupakan kaedah statistik untuk mendapatkan maklumat bagi menyelesaikan masalah tanpa menggunakan seluruh ahli populasi.
Prinsip utama: untuk memperolehi sampel yang benar-benar mewakili populasi yang dikaji, dan memastikan sampel yang diambil melalui persampelan tidak pincang.
Ujian statistik akan dilakukan ke atas sampel dan nilai ujian statistik ini akan digeneralisasikan kepada nilai populasi kajian, yang dinamakan sebagai parameter.

11. Populasi yang sangat besar (The very large populations)
Kenapa Perlu Membuat Persampelan?
Why Sampling?
Faktor Masa
(The time factor)
Populasi yang sangat besar (The very large populations)
Populasi sukar dicapai
(The partly accessible populations)

12. Kenapa persampelan? Faktor Masa
Seorang doktor ingin mendapatkan sampel mengenai satu penyakit yang cepat merebak dan menyebabkan kematian segera. Anda dikehendaki membuat pemeriksaan dengan segera bagi menyelesaikan masalah ini. Sekiranya semua populasi dipilih, kemungkinan ramai yang akan mati sebelum penyelesaian masalah ditemui.

13. Populasi yang sangat besar
Kenapa persampelan?
Populasi yang sangat besar
Contohnya populasi pelajar yang sudah bergraduat. Agensi keraajaan yang bertanggung jawab untuk menempatkan graduan ini di sektor kerajaan atau swasta. Majikan memerlukan pengetahuan khusus sebagai pra syarat pengambilan pekerjanya. Oleh itu dengan membuat persampelan yang mewakili populasi, mereka akan dapat maklumat yang diperlukan daripada graduan ini.

14. Sebahagian populasi dapat diperoleh
Why Sampling?
Kenapa persampelan?
Sebahagian populasi dapat diperoleh
Terdapat sesetengah populasi yang sukar dicapai. Oleh itu sebahagian daripadanya (sampel) boleh digunakan untuk kajian.
Sesetengah kajian memerlukan kos yang tinggi untuk mencapai kepada semua individu dalam sesebuah populasi.

15. Tujuan Persampelan dan Kebaikannya
Membuat kesimpulan terhadap populasi daripada sampel dengan menggunakan statistik inferensi.
Mengurangkan kos, tenaga, dan masa penyelidikan. Murah untuk mengumpul maklumat daripada sebahagian individu berbanding keseluruhan populasi. Namun penyelidik harus berhati-hati supaya sampel benar-benar mewakili polulasi.
Membolehkan kajian dilakukan di kawasan atau ruang penyelidikan yang lebih besar.
Membenarkan penyelidik mendapatkan maklumat yang benar-benar dikehendaki apabila pengukuran menyeluruh ke atas populasi tidak dapat dilakukan.

16. Istilah berkaitan persampelan
Makna
Populasi
Kerangka sampel
Sampel
Parameter
Statistik
Ralat persampelan
Seluruh kumpulan yang dikaji
Satu senarai elemen populasi yang akan dibuat persampelan
Sebahagian elemen dalam populasi
Nilai yang berkaitan dengan populasi
Nilai yang berkaitan dengan sampel
Perbezaan antara nilai statistik dalam sampel kajian dengan nlai parameter yang sebenar dalam populasi.

17. Ralat Persampelan
Ketidak tepatan statistik sampel menganggar parameter populasi ditentukan oleh ralat persampelan.
Ralat persampelan adalah ralat yang berlaku apabila sampel digunakan untuk membuat inferens terhadap populasi.
Ralat persampelan merupakan perbezaan atau variasi antara min bagi sampel yang dirawak dengan min populasi yang bertaburan secara normal.

18. Ralat Persampelan…
variasi pada nilai-nilai individu dalam satu populasi dengan min populasi menyumbang kepada variasi pada min sampel rawak dengan min populasi.
Variasi pada nilai individu dalam sampel daripada min sampel menyumbang kepada variasi pada min-min sampel dengan min populasi.
Jika min sampel sama dengan min populasi, maka ralat persampelan adalah sifar (jika maklumat diperolehi daripada populasi).

19. Ralat Persampelan…
Ralat persampelan berfungsi secara langsung dengan saiz sampel dan sisihan piawai populasi.
Sekiranya saiz sampel tetap, ralat persampelan akan meningkat jika sisihan piawai populasi bertambah besar dan sebaliknya.
Semakin saiz sampel (n) meningkat atau menghampiri N, semakin ralat persampelan menurun, kerana apabila n meningkat, sisihan piawai populasi menurun.
Saiz sampel n yang kecil lebih terdedah kepada ralat persampelan berbanding dengan n yang besar.
Oleh itu, matlamat persampelan adalah untuk mengurangkan ralat persampelan dan ralat persampelan boleh dikurangkan dengan menambahkan n.

20. Semakin besar saiz sampel, semakin kecil ralat persampelan.
Semakin besar nilai sisihan piawai (sd) sampel, semakin besar ralat persampelan yang wujud.
Semakin besar saiz sampel, semakin kecil ralat persampelan.

21. Saiz Sampel

22. For survey research, if the population is fewer than 200 individuals, the entire population should be sampled. This would considered census sampling. At around a population of 400, approximately 50% of the population should make up the sample, and population over 1000 require about 20% for an appropriate sample. For large population of 5,000 or more, samples of 350 to 500 person s are often adequate.
For correlational studies, a minimum of 30 participants should be tested.
Experimental research studies generally require at least 30 participants per group.
These generalizations are based on the work of Krejie and Morgan (1970), and their articles should be consulted for more precise information about sample size.

23. Jadual penentuan saiz sampel

24. Kerangka Persampelan/Sampling Frame
The listing of the accessible population from which you'll draw your sample is called the sampling frame. If you were doing a phone survey and selecting names from the telephone book, the book would be your sampling frame.

25. Jenis-jenis Persampelan
Persampelan tidak kebarangkalian
Pemilihan responden disebabkan oleh mereka mudah diperoleh, senang ditemui atau mewakili sesuatu ciri yang perlu dikaji oleh penyelidik.
2. Persampelan kebarangkalian
Pemilihan individu daripada populasi yang dapat mewakili populasi tersebut.

26. Jenis Persampelan Strategi Persampelan Kebarangkalian
Tidak Kebarangkalian
Persampelan Persampelan Persampelan Persampelan
Rawak Rawak Rawak Rawak
Mudah Sistematik Berkelompok Berlapis
Persampelan Persampelan
Senang Snowball

27. Persampelan Kebarangkalian
Persampelan rawak mudah (simple random sampling)
Persampelan rawak berlapis (stratified random sampling)
Persampelan berkelompok (Cluster sampling)
Persampelan rawak bersistematik (Systematic random sampling)

28. Apakah Rawak?
Memilih sampel daripada populasi yang mana setiap individu daripada populasi tersebut mempunyai peluang yang sama untuk dipilih.

29. Persampelan Rawak Mudah
Setiap individu dalam populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih.
Rawak mudah bebas daripada sampling bias.
Penggunaan Jadual Nombor Rawak.

30. Prosedur Persampelan Rawak Mudah
Sediakan senarai subjek populasi.
Labelkan subjek mengikut angka.
Pilih subjek secara rawak dengan menggunakan Jadual Nombor Rawak.

31. Jadual Nombor Rawak
______________________________________________________________

32. Persampelan Rawak Berlapis
Digunakan untuk populasi yang tidak seragam.
contoh: mengkaji komitmen guru mengikut kelulusan akademik.
Tidak boleh mengguna sampel rawak mudah kerana tidak adil jika satu golongan tidak diwakili mengikut bilangan dalam populasi.
Boleh mengurangkan ralat persampelan iaitu dengan mengurangkan varians bagi anggaran sampel.
Semakin seragam keadaan dalam lapisan, semakin kecil varians anggaran sampel.

33. Diperoleh dengan memilih sampel rawak mudah daripada lapisan(strata) yang berlainan daripada strata dalam populasi.
Strata dalam populasi mempunyai ciri tertentu seperti gender, pemilihan dilakukan bagi setiap strata.
Populasi boleh dibahagikan kepada kumpulan berlainan seperti berdasarkan kepada sesetengah ciri atau pembolehubah seperti pendapatan.

34. Populasi (N=9000) Sampel = 702 Lelaki N=6000 Saiz Sampel 361 Perempuan
341
Sampel = 702

35. Saiz sampel bagi bangsa
Melayu Cina India
Saiz sub sampel 20 50 30
Langkah-langkah memilih sampel berlapis/strata:
Tentukan saiz sub sampel yang diperlukan setiap sub populasi
Sediakan senarai subjek untuk setiap sub populasi
Gunakan prosedur persampelan rawak mudah untuk memilih subjek.

36. Contoh – dua lapisan (strata)
Saiz sub-sampel
Lapisan 1 - Tahun
Lapisan 2 - jantina 10
lelaki
Tahun 1
Semua Siswa
Perempuan 10
Tahun 2
Tahun 3
Tahun 4

37. Persampelan Kelompok (Cluster)
Digunakan jika rawak mudah dan rawak mudah berlapis tidak dapat dilakukan, disebabkan oleh ketiadaan rangka persampelan.
Pengambilan sampel bila unit persampelan bukan lagi unsur daripada populasi tetapi unsur daripada kelompok populasi.
Bilangan kelompok ditentukan mengikut negeri, daerah atau mukim yang boleh dibuat secara rawak mudah.
Menggunakan setiap unsur dalam kelompok dan pilih secara rawak.

38. Sampel rawak berlapis diperoleh dengan memilih lapisan daripada populasi berdasarkan kepada persampelan rawak mudah.
Sampel mewakili bagi setiap lapisan secara konsensus daripada lapisan yang dipilih.

39. Multistage cluster sampling
A sample chosen in one or two stages because the population is not easily identified or is large

40. Persampelan Sistematik
Memerlukan rangka persampelan
Cara: pilih satu unit sampel secara rawak daripada unsur pertama di rangka persampelan.
Con: N = n = 50
terdapat 10 org untuk setiap unsur (500/50)
secara rawak tentukan no. pertama (5), no. seterusnya ialah 15, 25, 35…
Kelemahan: penentuan sampel selepas sampel pertama tidak lagi dibuat secara rawak, oleh itu bercanggah dengan prinsip rawak dan tidak digalakkan kecuali reka bentuk lain tidak dapat dilakukan.
Faedah: persampelan mudah dilakukan dan murah

41. A systematic random sample
A systematic random sample is obtained by selecting one unit on a random basis and choosing additional elementary units at evenly spaced intervals until the desired number of units is obtained.
For example, there are 100 students in your class. You want a sample of 20 from these 100 and you have their names listed on a piece of paper may be in an alphabetical order. If you choose to use systematic random sampling, divide 100 by 20, you will get 5. Randomly select any number between 1 and five. Suppose the number you have picked is 4, that will be your starting number. So student number 4 has been selected. From there you will select every 5th name until you reach the last one, number one hundred. You will end up with 20 selected students.

42. Persampelan Tidak Kebarangkalian
Persampelan secara berkebetulan
Persampelan kuota
Persampelan kes kritikal
Persampelan Bertujuan (purposive)
Persampelan ‘convenience’
Snowball or chain sampling
Criterion sampling

43. Persampelan Bertujuan (Purposive)
Sampel dipilih berdasarkan pengetahuan atau pengalaman lepas dan sebab-sebab untuk memilih sampel.
Buat pertimbangan tentang kesesuaian kumpulan
contoh: kaji pelajar mengikut pencapaian

44. Snowball or chain sampling
This particular one identifies, cases of interest from people who know people who know what cases are information rich, that is good examples for study, good interview subjects.
The researcher asks participants to identify other participants to become members of the sample.
This is commonly used in studies that may be looking at issues like the homeless households. What you do is to get hold of one and he/she will tell you where the others are or can be found. When you find those others they will tell you where you can get more others and the chain continues.

45. Criterion sampling
Here, you set a criteria and pick all cases that meet that criteria for example, all ladies six feet tall, all white cars, all farmers that have planted onions. This method of sampling is very strong in quality assurance.

46. (The convenient sample )
Persampelan Senang
(The convenient sample )
A convenience sample results when the more convenient elementary units are chosen from a population for observation.
Participants are selected because they are willing and available to be studied.
Pincang, tidak digalakkan, tidak boleh digunakan untuk mentakbir populasi.
Jika terpaksa guna, perlu beri penjelasan tentang latar belakang atau ciri tersendiri bagi kumpulan yang dikaji.
Kajian perlu diulang.

47. SEKIAN TERIMA KASIH