1 / 21

Bab 7 Metode Korelasi

Statistik untuk Sains Sosial. Bab 7 Metode Korelasi. Metode Korelasi. Metode korelasi ialah satu daripada metode analisis data yang digunakan untuk menguji pola dan darjah hubungan pemboleh ubah yang dikaji . Bentuk hubungan dua pemboleh ubah boleh diterangkan dalam tiga bentuk iaitu :

linus-barry
Download Presentation

Bab 7 Metode Korelasi

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Statistik untuk Sains Sosial Bab 7 Metode Korelasi

  2. Metode Korelasi • Metodekorelasiialahsatudaripadametodeanalisis data yang digunakanuntukmengujipoladandarjahhubunganpembolehubah yang dikaji. • Bentukhubunganduapembolehubahbolehditerangkandalamtigabentukiaitu: • Hubunganpositif • Hubungannegatif • Tiadahubungan

  3. Korelasi Positif • Hubungan antara pembolehubah X dan Y adalah positif apabila wujud hubungan langsung antara kedua-duanya. • Jika • Markat X rendah, markat Y juga rendah. • Markat X tinggi, markat Y juga tinggi.

  4. Korelasi Positif Jadual 7.1: Hubungan Pembolehubah X dan Y

  5. Korelasi Positif Y • • • • • • • • X

  6. Korelasi Negatif • Hubungan antara pembolehubah X dan Y adalah negatif apabila wujud hubungan songsang antara kedua-duanya. • Jika • Markat X rendah, markat Y tinggi. • Markat X tinggi, markat Y rendah.

  7. Korelasi Negatif Jadual 7.2: Hubungan Pemboleh Ubah A dan B

  8. Korelasi Negatif B • • • • • • • • A Statistik Untuk Sains Sosial

  9. Korelasi Kosong • Tiada hubungan antara pembolehubah X dan Y. • Jika • Markat X rendah, markat Y tidak berubah. • Markat X tinggi, markat Y tidak berubah.

  10. Korelasi Kosong Jadual 7.3: Tiada Hubungan Pemboleh Ubah K dan L

  11. Korelasi Kosong K • • • • • • • • L Statistik Untuk Sains Sosial Statistik Untuk Sains Sosial

  12. Pekali Korelasi • Pekalikorelasimerupakanindeksataunilai yang menggambarkankekuatanhubunganantara dua pemboleh ubah. • Ia mempunyai julat antara -1.0 hingga +1.0. • Nilai +1.0 menunjukkanhubunganpositif yang amatkuat. • Nilai -1.0 menunjukkanhubungannegatif yang amatkuat. • Nilaipekalikorelasisifarjikaduapembolehubahtidakhubungan.

  13. Pekali Korelasi • 2 kaedah pengiraan dengan mengguna-kan formula: • Pearson • Spearman

  14. Pekali Korelasi Pearson Jadual 7.4: Pengiraan Pekali Korelasi Pearson Markat Motivasi (X) dan Prestasi Akademik (Y)

  15. Pekali Korelasi Pearson

  16. Nilai Pekali Korelasi • Bersifat deskriptif dan arbitrari. • Jika nilai r hampir kepada satu, hubungan antara dua pemboleh ubah adalah kuat. • Jika nilai r hampir kepada kosong, hubungan antara dua pemboleh ubah adalah lemah.

  17. Nilai Pekali Korelasi • Rule of thumb

  18. Pekali Penentuan • Ukuran yang menunjukkan jumlah variasi dalam satu pemboleh ubah diterangkan oleh variasi dalam pemboleh ubah lain. • Diwakili oleh r2 . • Jika r = 0.88, r2 = 0.77, ini bermakna 77% variasi markat motivasi menerangkan variasi dalam prestasi akademik.

  19. Pekali Korelasi Pangkat Spearman • Digunakan bagi data yang berbentuk pangkat atau ordinal. • Formula: di mana, d = perbezaan pangkat kepada pasangan data. N= jumlah pasangan data.

  20. Pengiraan Pekali Korelasi Spearman Jadual 7.6: Pengiraan Pekali Korelasi Spearman dengan Menggunakan Markat Motivasi dan Prestasi Akademik

  21. Pengiraan Pekali Korelasi Spearman • Pekali

More Related