ANALISIS DATA KUALITATIF & KUANTITATIF

4 APRIL2015 PPG INTERKASI 4

Hasil Pembelajaran

Menganalisis data kualitatif

Menganalisis data kuantitatif

Mengintepretasi data

ACTION RESEARCH DATA COLLECTION TECHNIQUES

(The 3 Es)

EXPERIENCING

(Through observation

& field notes)

ENQUIRING

(When the researcher asks)

EXAMINING

(Using and making records)

Participant observation (Active participant)

Privileged, active

observer Passive observer

Informal interview Structured formal

interview Questionnaires Attitude scales Standardized tests

Archival documents Journals Artifacts

1. Kenali Data Anda

READ & RE-READ YOUR TEXT LISTEN REPEATEDLY

2. Strategi Analisis - Soalan

Semua data yang dikutip berkaitan dengan satu soalan kajian / soalan temu bual dihimpunkan dan dibuat analisis untuk mengetahui respon apa yang diterima

Apa yang seronok tentang kaedah pembelajaran yang dijalankan? (Contoh soalan terbuka pada penghujung soal selidik)

Semak jawapan yang diberikan oleh semua murid

FOCUS BY QUESTION / TOPIC

2. Strategi Analisis - Individu

Semua data yang dikutip daripada seorang individu atau sekumpulan murid dihimpunkan dan dibuat analisis untuk memperoleh gambaran keseluruhan tentang individu / kumpulan

Pemerhatian ke atas individu Temu bual dengan individu Soal selidik yang dijawab oleh

individu Kerja rumah / latihan yang

dibuat

FOCUS BY INDIVIDUAL

Bina Kategori & Sub-kategori Analisis boleh menggunakan kedua-dua pendekatan

Kategori yang ditentukan lebih awal (pre-determined)

Pastikan sub-kategori juga dikenal pasti Cikgu peramah

Banyak senyum Sembang dengan kami Tidak marah kalau salah Bagi hadiah kalau betul

Kategori emergent iaitu hanya ditentukan semasa memproses data

3. Kategorikan Maklumat Langkah dalam mengkategori maklumat

Kenal pasti idea / tema Berikan suatu label kepada

idea / tema dalam teks sesuai dengan kategorinya

Cth: Kategori Training (Trg) merangkumi idea / tema berikut: advanced data analysis, workshop, evaluation reporting

Perhatikan informan tidak menyatakan perkataan Training

Kategori yang diwujudkan dikonsepsikan oleh pengkaji

4. Murnikan Kategori Ada kemungkinan kategori

yang dibina perlu dicantum dengan kategori lain yang serupa

Ada kemungkinan kategori baru perlu dibentuk bagi data yang tidak dikategorikan

Kategori yang besar mungkin perlu dipisahkan kepada dua atau lebih kategori lebih kecil

4. Murnikan Kategori

5. Interpretasi

Interpretasi ialah proses mencari makna di sebalik data yang telah dianalisis

5. Interpretasi

Analisis Data Kuantitatif

Statistik Deskriptif Digunakan untuk menerang atau meringkaskan

data bagi kumpulan sampel yang dikaji dalam bentuk yang bermakna

Statistik Inferential Digunakan untuk mengeneralisasi kepada seluruh

populasi berdasarkan hasil dapatan dari suatu sampel, melibatkan konsep Sampling distributions, standard error, null and alternative

hypotheses, tests of significance, Type I and Type II errors, One-tailed and two-tailed tests, degrees of freedom, tests of significance

Kursus in berfocus pada Statistik Deskriptif

Jenis Statistik Deskriptif

Lima jenis statistik deskriptif

1. Frekuensi

2. Ukuran Kecederungan Memusat (measures of central tendency)

Min, mod, median

3. Ukuran Serakan (measures of variability)

4. Ukuran Kedudukan Relatif (measures of relative position)

5. Ukuran Hubungan (measures of relationship)

1. Frekuensi

Poligon Kekerapan

Paksi menegak mewakili frekuensi berlakunya sesuatu skor

Paksi mengufuk mewakili skor yang diperoleh

SCORE

9.08.07.06.05.04.03.0

SCORE

Fre

qu

en

cy

5

4

3

2

1

0

Std. Dev = 1.63

Mean = 6.0

N = 16.00

2. Ukuran Kecenderungan Memusat

Indeks yang mewakili skor dalam kalangan suatu taburan skor (a typical score among a group of scores)

Cara mudah (convenient way) menghuraikan suatu set data dengan satu nombor tunggal

Tiga skor kecenderungan memusat yang biasa Mod

Median

Min

2. Ukuran Kecenderungan Memusat

Mod Skor yang paling kerap berlaku

Sesuai untuk data nominal (lelaki / perempuan)

Median Skor penengah dalam satu set data

Ciri-ciri Paling berguna bagi variabel ordinal atau data yang

tertabur luas.

Perkiraan mean tidak mengambil kira setiap skor dalam set data

2. Ukuran Kecenderungan Memusat

Min

Skor purata bagi semua skor

Ciri-ciri

Ukuran kecenderungan memusat yang paling kerap digunakan

Perkiraan min dipengaruhi oleh skor ekstreme

n

xX

3. Ukuran Serakan

Tujuan – mengukur sejauhmana sebaran suatu set skor

Empat ukuran serakan

Julat

Sisihan kuartil (quartile deviation)

Varians

Sisihan piawai

3. Ukuran Serakan

Julat

Perbezaan antara skor terrendah dan skor tertinggi dalam satu set data

Ciri-ciri

Ukuran serakan yang tidak stabil

Merupakan anggaran kasar yang boleh diperoleh dengan cepat

3. Ukuran Serakan

Sisihan kuartil

Satu perdua perbezaan antara kuartil pertama dan kuartil ketiga dalam satu taburan

Sesuai digunakan apabila median digunakan

3. Ukuran Serakan

Varians

Merupakan purata bagi kuasadua sisihan setiap skor berbanding min

Diberikan oleh rumus

Ciri-ciri

Mempunyai banyak sifat statistik yang penting

Sukar ditafsirkan kerana perlu dikuasaduakan

1

2

2

2

N

Nx

S

x

x

3. Ukuran Serakan

Sisihan piawai

Punca kuasadua varians

Rumus sisihan piawai

Ciri-ciri

Mempunyai banyak sifat statistik yang penting

Mempunyai perkaitan dengan lengkung normal

Mudah ditafsirkan

1

2

2

N

Nx

SD

x

Lengkung Taburan Normal Lengkung berbentuk loceng

Mencerminkan taburan bagi pelbagai variabel dalam kehidupan seharian

Lengkung Taburan Normal

Sifat-sifat lengkung taburan Normal 50% skor berada di atas min dan 50% berada di

bawah min

Min, median, dan mod mempunyai nilai yang sama

Skor individu terkumpul di sekitar min. Semakin jauh skor dari min, semakin kurang individu yang memperoleh skor tersebut

Bilangan skor atau peratus skor yang terletak antara ±1 SD, ±2 SD, dsbnya dapat dihitungkan

Lengkung Taburan Normal

Sifat-sifat lengkung

Taburan skor berbanding dengan sisihan piawai

±1 SD = 68%

±2 SD = 95.4%

±3 SD = 99.7%

INTERPRETASI DATA KUALITATIF & KUANTITATIF

Integrasi Pelbagai Sumber Data

Theme Data Source Data Source Data Source

Increase in discussion opportunities Lesson Plans Teacher Journal Student Questionnaire

Increase in cooperative learning techniques

Lesson Plans Teacher Journal Student Interviews

Increase in higher order questions being asked of students

Audiotapes of discussion

Unit Tests Teacher Journal

Increase in authentic learning through discussions of…

Lesson Plans

Audiotapes of discussion

Teacher Journal

A more student centered classroom Audiotapes of discussion

Student Interviews

Teacher Journal

(Gay, Mills & Airasian, 2009, p. 503)

Mengintegrasikan pelbagai sumber data: Contoh (Rosinah, 2011, p. 84)

More…

Teknik Interpretasi Data

Extend the analysis by raising questions

Connect the findings with personal experience

Contextualize findings in the literature

Turn to theory

(Mills , 2003, p. 113)

Hubungkaitkan Data dengan Literatur

Hasil kajian perlu dikaitkan dengan literatur, samada menyokongnya atau tidak.

(Rosinah, 2011, p. 89)

Hubungkaitkan Data dengan Literatur

Hasil kajian perlu dikaitkan dengan literatur, samada menyokongnya atau tidak

(Johnson, 2008, p. 162)

Merumus dan Membuat Kesimpulan

Rumusan dan kesimpulan dibuat supaya menjawab kesemua persoalan kajian

Contoh:

Persoalan kajian: “Apakah jenis pendekatan inkuiri-penemuan yang dominan diamalkan oleh guru?”

Merumus dan Membuat Kesimpulan

Rumusan: