SlideShare a Scribd company logo
1 of 30
EDU 5950 
EDUCATIONAL STATISTISC 
BAB 5: SKOR Z
Kandungan Skor Z: 
5.1 Pengenalan Skor Z 
5.2 Skor Z dan Lokasinya Dalam Taburan 
5.3 Penggunaan Skor Z untuk Menyeragamkan 
Taburan 
5.4 Taburan Seragam Yang Lain Berdasarkan Skor Z 
5.5 Mengira Skor Z Bagi Sample 
5.6 Statistik Inferensi
5.1 PENGENALAN KEPADA SKOR Z 
 Juga dikenali sebagai SKOR PIAWAI. 
 Simbol  z 
 Ia merupakan salah satu komponen Statistik Deskriptif 
 Dihasilkan melalui transformasi daripada skor X dengan 
melibatkan min & sisihan piawai (sta dev) 
 Mengapa ia diwujudkan??? 
1. mengenal pasti & menerangkan lokasi sebenar bagi 
setiap skor dalam taburan. 
2. menyeragamkan taburan supaya ia dapat dibandingkan 
dengan taburan lain.
Dalam satu taburan, skor x tidak semestinya 
dapat memberi maksud yang tepat kepada kita… 
Contohnya: 
>> Dalam matapelajaran matematik, Ali mendapat 
markah 65. Adakah Ali mendapatkan markah yang 
memuaskan? Adakah kedudukan Ali dalam kelas 
adalah sederhana? 
“Markah Ali mungkin merupakan markah TERBAIK dalam 
kelas, ia juga mungkin ialah markah TERENDAH dalam 
kelas…” 
Dengan pemindahan skor X (skor mentah markah Ali) ke dalam 
skor Z dapat menjelaskan kedudukan markah Ali dalam kelas!!!!
5.2 SKOR Z & LOKASINYA DALAM TABURAN 
 Bagaimana Skor Z menerangkan lokasi sebenar setiap skor? 
z = + 3 .00 Simbol 
Tanda : menunjukkan 
skor adalah berada di 
atas (+) atau di bawah (-) 
min 
Angka Nombor: 
menunjukkan jarak 
antara skor dan min 
berdasarkan sisihan 
piawai 
-
Contoh~~ 
Dalam satu Taburan IQ, diberi μ = 100, σ = 15, skor x = 130; 
Skor x tersebut boleh ditukar ke dalam bentuk skor z, 
iaitu z = + 2.00 
Skor Z ini telah memberitahu kita bahawa ia 
adalah: 
- berada di atas mean 
-mempunyai jarak 2 sisihan piawai dengan 
min
Formula Skor Z 
Latihan : 
Diberi min, μ = 
100; sisihan 
piawai, σ = 10; 
skor bagi X ialah 
130. 
Kira skor z…. 
Z = 3 
* Nilai skor z = +3 , ini menunjukkan lokasi 
bagi skor X tersebut adalah 3 sisihan piawai 
di atas min.
5.3 PENGGUNAAN SKOR Z UNTUK 
MENYERAGAMKAN TABURAN 
PENTING!! 
Jika setiap nilai X telah dipindahkan ke dalam bentuk skor z, 
maka taburan skor z tersebut akan menunjukkan: 
1.Taburan yang SAMA BENTUK dengan taburan 
skor X. 
2.Nilai min = 0. 
3.Nilai sishan piawai = 1.
Taburan yang SAMA BENTUK dengan 
taburan skor X… 
• Pemindahan skor x ke dalam skor z TIDAK menukar bentuk 
taburan. 
• Sebab  Setiap skor berada pada lokasi yang sama posisi, jadi 
keseluruhannya bentuk tidak akan berubah
Nilai min = 0 
Berdasarkan gambarajah di atas: 
-Taburan skor x (taburan sebelah kiri) mempunyai nilai min, μ = 100. 
-Apabila nilai min dipindahkan ke dalam skor z, maka 
 Nilai min dalam skor z adalah “0”
Nilai sishan piawai = 1 
Diberi X = 0,6,5,2,3,2; 
N = 6; μ = 3; σ = 2. 
Maka… 
X Z Z2 
0 - 1.50 2.25 
6 + 1.50 2.25 
5 + 1.00 1.00 
2 - 0.50 0.25 
3 0 0 
2 - 0.50 0.25 
= 0 = 6.00 
(SS = 
sum of 
Squares) 
= 6.00 
= 1.00
5.4 Taburan Seragam Yang Lain 
Berdasarkan Skor-z 
- Walaupun taburan skor z mempunyai banyak kelebihan, 
tetapi ramai yang mendapat skor z membebankan kerana 
skor z terdiri daripada nilai-nilai perpuluhan dan nombor 
negatif 
- Oleh sebab itu, adalah lebih mudah untuk menyeragamkan 
taburan dengan menukarkan nilai skor kepada taburan baru 
dengan menggunakan nilai min (mean) dan sisihan piawai 
(standard deviation). Bagi tujuan ini, nilai min dan sisihan 
piawai perlu ditentukan terlebih dahulu dan terdiri daripada 
nombor bulat.
Sambung… 
 Kaedah di atas bertujuan bagi menghasilkan nilai taburan seragam 
yang baru serta mempunyai nilai angka yang lebih mudah. 
 Taburan seragam yang baru (new standardized distribution) ini tidak 
akan memberi sebarang perubahan tempat di dalam taburan. 
Pada kebiasaannya, jenis taburan seragam ini digunakan dalam 
ujian psikologi atau ujian pendidikan.
Sambung… 
. 2 langkah untuk menyeragamkan taburan bagi menghasilkan nilai 
baru adalah: 
1. Nilai skor mentah yang asal perlulah ditukarkan kepada skor z. 
2. Kemudian skor z ditukarkan kepada nilai x. Dengan ini, spesifik 
min dan sisihan piawai dapat dicapai. 
. Prosedur di atas adalah bagi memastikan lokasi skor z bagi setiap 
individu dalam taburan yang baru sama seperti mana dalam 
taburan yang asal.
Sambung… 
Contoh 5.7 (m.s. 133) 
Sesorang pengajar mengadakan peperiksaan bagi kelas psikologi. 
Bagi peperiksaan ini, skor mentah bagi taburannya mempunyai 
min μ = 57 dan sisihan piawai adalah σ = 14. Pengajar berkenaan 
ingin memudahkan taburan dengan menggunakan skor kepada 
taburan seragam yang baru. Nilai min dan sisihan piawai adalah 
masing-masing min μ = 50 dan σ = 10. bagi menunjukkan 
bagaimana proses ini berlaku, kita akan lihat apa yang berlaku 
kepada dua orang pelajar iaitu; Maria, mempunyai skor mentah x = 
64 di dalam taburan asal; dan Joe skor mentah yang asal adalah x = 
43.
Sambung… 
Langkah 1: 
Tukarkan setiap skor mentah yang asal kepada skor z. 
Maria, x = 64 ; jadi nilai skor z adalah: 
z = x – μ / σ 
=64 – 57 / 14 
= + 0.5 
Joe, x = 43 ; jadi nilai skor z adalah: 
z = x – μ / σ 
= 43 – 57 / 14 
= - 1.0
Sambung… 
Langkah 2: 
Tukar setiap skor z kepada nilai x dalam taburan seragam yang baru yang 
mempunyai nilai min μ = 50 dan sisihan piawai σ = 10. 
Skor z bagi Maria adalah skor z =+ 0.5 menunjukkan ia terletak ½ sisihan piawai 
di atas min. Dalam taburan seragam yang baru, lokasi ini bersamaan dengan 
x = 55 (5 point di atas min); ½ x 10 = 5. 
Oleh sebab nilai +ve, maka 50 + 5 = 55 
Skor z bagi Joe adalah z = - 1.00 menunjukkan ia terletak 1 sisihan piawai di 
bawah min. Dalam taburan seragam yang baru, lokasi ini bersamaan dengan 
x = 40 (10 point di bawah min); 1 x 10 = 10 
Oleh sebab nilai –ve, maka 50 – 10 = 40
5.5 Mengira skor z bagi sampel 
 Walaupun skor z secara kebiasaannya digunakan dalam konteks populasi, 
namun prinsip yang sama masih digunakan bagi mengenalpasti lokasi 
individu di dalam sampel. 
 Takrif skor z bagi sampel adalah sama dengan populasi kecuali min 
sampel dan sisihan piawai sampel digunakan. 
 Oleh yang demikian, bagi sampel setiap nilai x ditukarkan kepada skor z. 
Maka: 
1. Simbol skor z menunjukkan samada nilai x berada di atas (+) atau di 
bawah (-) min sampel. 
2. Nilai skor z menunjukkan jarak antara skor dan sampel min berdasarkan 
sisihan piawai sampel.
Sambung… 
 Oleh itu, formula skor z bagi sampel: 
 Oleh itu, formula bagi menukarkan skor z 
kepada nilai x bagi sampel;
Sambung… 
 Sekiranya semua skor di dalam sampel ditukarkan kepada skor z, 
keputusan yang diperoleh adalah skor z sampel. 
 Tranformasi yang berlaku memberi maksud yang sama seperti mana nilai 
x bagi populasi ditukar kepada skor z. 
 Taburan seragam dalam skor z sampel mempunyai sifat yang sama 
seperti mana skor z populasi; 
1. Skor z sampel mempunyai bentuk yang sama seperti skor sampel yang 
asal. 
2. Skor z sampel mempunyai nilai min, M = 0 
3. Skor z sampel mempunyai sisihan piawai, s = 1
5.6 Statistik Inferensi m.s.136 
 Statistik inferensi adalah teknik yang menggunakan maklumat 
daripada sampel bagi menjawab soalan mengenai populasi. 
 Penyelidik akan memilih sampel dan mentadbir rawatan 
(treatment) yang diberikan ke atas individu dalam sampel. 
 Bagi menilai kesan rawatan tersebut, penyelidik akan membuat 
perbandingan antara sampel yang dirawat dengan populasi yang 
asal. 
 Sekiranya individu dalam sampel didapati mempunyai perbezaan 
(noticebly different) daripada individu yang asal penyelidik 
mempunyai bukti bahawa rawatan tersebut telah memberi kesan.
Sambung… 
 Skor z boleh digunakan bagi menentukan samada rawatan 
(treatment) yang diberi menyebabkan sesuatu perubahan berlaku 
atau tidak. 
 Teknik yang digunakan bagi menentukan sesuatu sampel didapati 
berbeza adalah: 
1. Apabila skor z hampir dengan 0, ia terletak di tengah populasi dan 
dianggap mewakili individu dalam populasi ( a fairly typical or 
reprensentative Indvidual). 
2. Apabila skor z mempunyai nilai ekstrem (lebih +2.00 atau -2.00) ia 
dianggap berbeza (noticebly difference) daripada kebanyakan 
individu dalam populasi.
Populasi 
asal (tanpa 
rawatan) 
Sampel 
Sampel 
dirawat 
Sambung…
Sambung… 
 Adakah sampel yang dirawat berbeza (noticebly difference) 
daripada populasi asal ? 
 Kira skor z bagi sampel; contohnya sekiranya nilai x ekstrem (z = 
+2.5) maka wujud perbezaan (noticebly difference) di sini.
Sambung… 
Seorang penyelidik sedang mengkaji kesan pertumbuhan hormon 
bagi tikus. Berat purata bagi seekor tikus dewasa adalah μ = 400 
gram. Taburan berat adalah normal dengan nilai sisihan piawai 
adalah σ = 20 gram. Pengkaji memilih seekor anak tikus yang baru 
lahir dan menyuntiknya dengan hormon pertumbuhan. Apabila 
tikus tersebut mencapai umur matang, beratnya ditimbang bagi 
menentukan samada hormon yang diberi memberi kesan kepada 
pertumbuhan atau tidak. 
1. Andaikan berat tikus yang diberi suntikan, x = 418 gram. Walaupun 
berat ini lebih berat daripada purata berat tikus yang tidak diberi 
rawatan (μ = 400 gram) adakah ada bukti yang mengatakan ia 
disebabkan kesan daripada hormon tersebut ?
Sambung… 
Oleh itu, skor z perlu dikira bagi membuktikannya; 
Secara spesifik tikus yang disuntik ini terletak dekat dengan 
pusat taburan bagi kebiasaan tikus. Oleh sebab tikus yang 
disuntik masih menyerupai tikus yang biasa (nontreated rat) 
maka kita dapat simpulkan bahawa hormon tidak memberi 
kesan pada pertumbuhan tikus tersebut.
0.90
Sambung… 
2. Andaikan berat bagi tikus yang diberi suntikan adalah x = 450 gram. 
Oleh itu, skor z perlu dikira bagi membuktikannya; 
Dalam kes ini, tikus yang disuntik hormon ini secara bandingannya lebih besar (noticebly difference) 
daripada kebanyakan tikus biasa. Di sini kita dapat simpulkan bahawa hormon tersebut memberi 
kesan terhadap pertumbuhan.
Yang Iklas: 
JASMINE LING CHIU HUNG (GS37042) 
MARAN ANAK RAMPING (GS36979)

More Related Content

What's hot

Rubrik Analitik dan Holistik.pptx
Rubrik Analitik dan Holistik.pptxRubrik Analitik dan Holistik.pptx
Rubrik Analitik dan Holistik.pptxMahmudAhmad21
 
Ciri-ciri Guru Yang Efektif
Ciri-ciri Guru Yang EfektifCiri-ciri Guru Yang Efektif
Ciri-ciri Guru Yang EfektifFauzan Zain
 
Isu Yang Berkaitan Dengan Kemahiran Berfikir Aras Tinggi (KBAT)
Isu Yang Berkaitan Dengan Kemahiran Berfikir Aras Tinggi (KBAT)Isu Yang Berkaitan Dengan Kemahiran Berfikir Aras Tinggi (KBAT)
Isu Yang Berkaitan Dengan Kemahiran Berfikir Aras Tinggi (KBAT)ikhwankmk92
 
Konsep dan definisi kurikulum
Konsep dan definisi kurikulumKonsep dan definisi kurikulum
Konsep dan definisi kurikulumAziyan Bakar
 
Nota Padat EDUP3063 - Pentaksiran Dalam Pendidikan
Nota Padat EDUP3063 - Pentaksiran Dalam PendidikanNota Padat EDUP3063 - Pentaksiran Dalam Pendidikan
Nota Padat EDUP3063 - Pentaksiran Dalam PendidikanAhmad Fahmi
 
edup-3033-nota-murid-dan-pembelajaran
edup-3033-nota-murid-dan-pembelajaranedup-3033-nota-murid-dan-pembelajaran
edup-3033-nota-murid-dan-pembelajaranarshaqaxman
 
Refleksi Pertengahan Praktikum- Aishah.pptx
Refleksi Pertengahan Praktikum- Aishah.pptxRefleksi Pertengahan Praktikum- Aishah.pptx
Refleksi Pertengahan Praktikum- Aishah.pptxAishahSal
 
Kumpulan 4 strategi, pendekatan, kaedah & teknik pengajaran
Kumpulan 4 strategi, pendekatan, kaedah & teknik pengajaranKumpulan 4 strategi, pendekatan, kaedah & teknik pengajaran
Kumpulan 4 strategi, pendekatan, kaedah & teknik pengajaranpikaosman
 
Gaya Pembelajaran Model Dunn & Dunn
Gaya Pembelajaran Model Dunn & DunnGaya Pembelajaran Model Dunn & Dunn
Gaya Pembelajaran Model Dunn & DunnSALWANIERAZLI
 
model-model pengajaran
model-model pengajaran model-model pengajaran
model-model pengajaran Opie Mohamad
 
Pelan induk pembangunan pendidikan (pipp)
Pelan induk pembangunan pendidikan (pipp) Pelan induk pembangunan pendidikan (pipp)
Pelan induk pembangunan pendidikan (pipp) Nirwanah Snd
 
Standard guru malaysia
Standard guru malaysiaStandard guru malaysia
Standard guru malaysiaULak MuLai
 
Implikasi kepelbagaian sosiobudaya kepada murid
Implikasi kepelbagaian sosiobudaya kepada muridImplikasi kepelbagaian sosiobudaya kepada murid
Implikasi kepelbagaian sosiobudaya kepada muridIzzat Najmi
 
Pendekatan Eklektik dan Komunikatif
Pendekatan Eklektik dan KomunikatifPendekatan Eklektik dan Komunikatif
Pendekatan Eklektik dan Komunikatifcg.Teha Amran
 
Pembelajaran berasaskan masalah
Pembelajaran berasaskan masalahPembelajaran berasaskan masalah
Pembelajaran berasaskan masalahRohini Egambaram
 
Perkembangan sosio emosi
Perkembangan sosio emosi Perkembangan sosio emosi
Perkembangan sosio emosi Suhaiza Shuib
 
Strategi pembelajaran kelas abad ke 21
Strategi pembelajaran kelas abad ke 21Strategi pembelajaran kelas abad ke 21
Strategi pembelajaran kelas abad ke 21Mokhzani Fadir
 

What's hot (20)

Rubrik Analitik dan Holistik.pptx
Rubrik Analitik dan Holistik.pptxRubrik Analitik dan Holistik.pptx
Rubrik Analitik dan Holistik.pptx
 
Ciri-ciri Guru Yang Efektif
Ciri-ciri Guru Yang EfektifCiri-ciri Guru Yang Efektif
Ciri-ciri Guru Yang Efektif
 
Isu Yang Berkaitan Dengan Kemahiran Berfikir Aras Tinggi (KBAT)
Isu Yang Berkaitan Dengan Kemahiran Berfikir Aras Tinggi (KBAT)Isu Yang Berkaitan Dengan Kemahiran Berfikir Aras Tinggi (KBAT)
Isu Yang Berkaitan Dengan Kemahiran Berfikir Aras Tinggi (KBAT)
 
Konsep dan definisi kurikulum
Konsep dan definisi kurikulumKonsep dan definisi kurikulum
Konsep dan definisi kurikulum
 
Nota Padat EDUP3063 - Pentaksiran Dalam Pendidikan
Nota Padat EDUP3063 - Pentaksiran Dalam PendidikanNota Padat EDUP3063 - Pentaksiran Dalam Pendidikan
Nota Padat EDUP3063 - Pentaksiran Dalam Pendidikan
 
Model taba
Model taba Model taba
Model taba
 
edup-3033-nota-murid-dan-pembelajaran
edup-3033-nota-murid-dan-pembelajaranedup-3033-nota-murid-dan-pembelajaran
edup-3033-nota-murid-dan-pembelajaran
 
Refleksi Pertengahan Praktikum- Aishah.pptx
Refleksi Pertengahan Praktikum- Aishah.pptxRefleksi Pertengahan Praktikum- Aishah.pptx
Refleksi Pertengahan Praktikum- Aishah.pptx
 
Kumpulan 4 strategi, pendekatan, kaedah & teknik pengajaran
Kumpulan 4 strategi, pendekatan, kaedah & teknik pengajaranKumpulan 4 strategi, pendekatan, kaedah & teknik pengajaran
Kumpulan 4 strategi, pendekatan, kaedah & teknik pengajaran
 
Gaya Pembelajaran Model Dunn & Dunn
Gaya Pembelajaran Model Dunn & DunnGaya Pembelajaran Model Dunn & Dunn
Gaya Pembelajaran Model Dunn & Dunn
 
model-model pengajaran
model-model pengajaran model-model pengajaran
model-model pengajaran
 
Pelan induk pembangunan pendidikan (pipp)
Pelan induk pembangunan pendidikan (pipp) Pelan induk pembangunan pendidikan (pipp)
Pelan induk pembangunan pendidikan (pipp)
 
Standard guru malaysia
Standard guru malaysiaStandard guru malaysia
Standard guru malaysia
 
Implikasi kepelbagaian sosiobudaya kepada murid
Implikasi kepelbagaian sosiobudaya kepada muridImplikasi kepelbagaian sosiobudaya kepada murid
Implikasi kepelbagaian sosiobudaya kepada murid
 
Pendekatan Eklektik dan Komunikatif
Pendekatan Eklektik dan KomunikatifPendekatan Eklektik dan Komunikatif
Pendekatan Eklektik dan Komunikatif
 
Pembelajaran berasaskan masalah
Pembelajaran berasaskan masalahPembelajaran berasaskan masalah
Pembelajaran berasaskan masalah
 
Analisis swot big
Analisis swot bigAnalisis swot big
Analisis swot big
 
Teori pembelajaran behaviorisme
Teori pembelajaran behaviorismeTeori pembelajaran behaviorisme
Teori pembelajaran behaviorisme
 
Perkembangan sosio emosi
Perkembangan sosio emosi Perkembangan sosio emosi
Perkembangan sosio emosi
 
Strategi pembelajaran kelas abad ke 21
Strategi pembelajaran kelas abad ke 21Strategi pembelajaran kelas abad ke 21
Strategi pembelajaran kelas abad ke 21
 

Viewers also liked

Soalan latihan-nota
Soalan latihan-notaSoalan latihan-nota
Soalan latihan-notaCIKGUAMI
 
Standard Score And The Normal Curve
Standard Score And The Normal CurveStandard Score And The Normal Curve
Standard Score And The Normal CurveJOHNY NATAD
 
Statistik perwakilan data (word)-hantar
Statistik perwakilan data (word)-hantarStatistik perwakilan data (word)-hantar
Statistik perwakilan data (word)-hantarMiccaill Casparov
 
Normal distribution and sampling distribution
Normal distribution and sampling distributionNormal distribution and sampling distribution
Normal distribution and sampling distributionMridul Arora
 
Pengawa ngajar enggau belajar begunaka kereban teknologi baru kemayaharitu
Pengawa ngajar enggau belajar begunaka kereban teknologi baru kemayaharituPengawa ngajar enggau belajar begunaka kereban teknologi baru kemayaharitu
Pengawa ngajar enggau belajar begunaka kereban teknologi baru kemayaharituMaran Ramping
 
Keutuhan & Kesahan Pentaksiran / Analisis & Interpretasi
Keutuhan & Kesahan Pentaksiran / Analisis & InterpretasiKeutuhan & Kesahan Pentaksiran / Analisis & Interpretasi
Keutuhan & Kesahan Pentaksiran / Analisis & InterpretasiNoor Idayu Abu Bakar
 
Standard Normal Distribution (Education)
Standard Normal Distribution (Education)Standard Normal Distribution (Education)
Standard Normal Distribution (Education)Anjenette Columnas
 
Standard scores
Standard scores Standard scores
Standard scores Judith Ann
 
Normal distribution slide share
Normal distribution slide shareNormal distribution slide share
Normal distribution slide shareKate FLR
 
Statistik contoh jawapan
Statistik   contoh jawapanStatistik   contoh jawapan
Statistik contoh jawapanSayshare
 
Normal curve
Normal curveNormal curve
Normal curveLori Rapp
 
Normal distribution curve
Normal distribution curveNormal distribution curve
Normal distribution curveFahadi302
 

Viewers also liked (20)

Soalan latihan-nota
Soalan latihan-notaSoalan latihan-nota
Soalan latihan-nota
 
Standard Scores
Standard ScoresStandard Scores
Standard Scores
 
Standard Score And The Normal Curve
Standard Score And The Normal CurveStandard Score And The Normal Curve
Standard Score And The Normal Curve
 
Sisihan piawai
Sisihan piawaiSisihan piawai
Sisihan piawai
 
Statistik perwakilan data (word)-hantar
Statistik perwakilan data (word)-hantarStatistik perwakilan data (word)-hantar
Statistik perwakilan data (word)-hantar
 
Statistik awalan
Statistik awalanStatistik awalan
Statistik awalan
 
Normal distribution and sampling distribution
Normal distribution and sampling distributionNormal distribution and sampling distribution
Normal distribution and sampling distribution
 
Nota.statistik
Nota.statistikNota.statistik
Nota.statistik
 
Pengawa ngajar enggau belajar begunaka kereban teknologi baru kemayaharitu
Pengawa ngajar enggau belajar begunaka kereban teknologi baru kemayaharituPengawa ngajar enggau belajar begunaka kereban teknologi baru kemayaharitu
Pengawa ngajar enggau belajar begunaka kereban teknologi baru kemayaharitu
 
Keutuhan & Kesahan Pentaksiran / Analisis & Interpretasi
Keutuhan & Kesahan Pentaksiran / Analisis & InterpretasiKeutuhan & Kesahan Pentaksiran / Analisis & Interpretasi
Keutuhan & Kesahan Pentaksiran / Analisis & Interpretasi
 
Standard Normal Distribution (Education)
Standard Normal Distribution (Education)Standard Normal Distribution (Education)
Standard Normal Distribution (Education)
 
Spe Bab1
Spe Bab1Spe Bab1
Spe Bab1
 
Standard scores
Standard scores Standard scores
Standard scores
 
Normal distribution slide share
Normal distribution slide shareNormal distribution slide share
Normal distribution slide share
 
Statistik contoh jawapan
Statistik   contoh jawapanStatistik   contoh jawapan
Statistik contoh jawapan
 
Rubrik slaid
Rubrik slaidRubrik slaid
Rubrik slaid
 
Normal curve
Normal curveNormal curve
Normal curve
 
Z scores
Z scoresZ scores
Z scores
 
Normal distribution curve
Normal distribution curveNormal distribution curve
Normal distribution curve
 
Standard score
Standard scoreStandard score
Standard score
 

Recently uploaded

BUKU PROGRAM MERENTAS DESA 2024.pptx sekolah
BUKU PROGRAM MERENTAS DESA 2024.pptx sekolahBUKU PROGRAM MERENTAS DESA 2024.pptx sekolah
BUKU PROGRAM MERENTAS DESA 2024.pptx sekolahzatonain1
 
Bab 5 Ting 4 5.2 Persekutuan Tanah Melayu
Bab 5 Ting 4  5.2 Persekutuan Tanah MelayuBab 5 Ting 4  5.2 Persekutuan Tanah Melayu
Bab 5 Ting 4 5.2 Persekutuan Tanah MelayuSITINURULSYARAFINABI
 
Maksud Plan Do Check and Action dalam pelaksanaan Program (PDCA)
Maksud Plan Do Check and Action dalam pelaksanaan Program (PDCA)Maksud Plan Do Check and Action dalam pelaksanaan Program (PDCA)
Maksud Plan Do Check and Action dalam pelaksanaan Program (PDCA)salmnor
 
ASSIGNMENT 1_10 BARANG SELALU DIPEGANG KANAK-KANAK KECIL (A186111).pptx
ASSIGNMENT 1_10 BARANG SELALU DIPEGANG KANAK-KANAK KECIL (A186111).pptxASSIGNMENT 1_10 BARANG SELALU DIPEGANG KANAK-KANAK KECIL (A186111).pptx
ASSIGNMENT 1_10 BARANG SELALU DIPEGANG KANAK-KANAK KECIL (A186111).pptxNORADILAHBINTIMOHAMA
 
SEJARAH PENGENALAN RINGKAS TKRS SEKOLAH KEBANGSAAN PUTRAJAYA PRESINT 8(2).pptx
SEJARAH PENGENALAN RINGKAS TKRS SEKOLAH KEBANGSAAN PUTRAJAYA PRESINT 8(2).pptxSEJARAH PENGENALAN RINGKAS TKRS SEKOLAH KEBANGSAAN PUTRAJAYA PRESINT 8(2).pptx
SEJARAH PENGENALAN RINGKAS TKRS SEKOLAH KEBANGSAAN PUTRAJAYA PRESINT 8(2).pptxMUHAMMADHAZIQBINHAMD1
 
Malaysia sebagai hub halal antarabangsa.
Malaysia sebagai hub halal antarabangsa.Malaysia sebagai hub halal antarabangsa.
Malaysia sebagai hub halal antarabangsa.AfifahSalim2
 
TEMPLATE CONTOH PENULISAN KERTAS CADANGAN KAJIAN TINDAKAN.pdf
TEMPLATE CONTOH PENULISAN KERTAS CADANGAN KAJIAN TINDAKAN.pdfTEMPLATE CONTOH PENULISAN KERTAS CADANGAN KAJIAN TINDAKAN.pdf
TEMPLATE CONTOH PENULISAN KERTAS CADANGAN KAJIAN TINDAKAN.pdfcrvwr4zf9r
 
A190303 KOAY KE YING - Bahan Mengajar Membaca.pdf
A190303 KOAY KE YING - Bahan Mengajar Membaca.pdfA190303 KOAY KE YING - Bahan Mengajar Membaca.pdf
A190303 KOAY KE YING - Bahan Mengajar Membaca.pdfa190303
 
MESYUARAT KOKURIKULUM BIL 4 & 1 2023 PPT.pptx
MESYUARAT KOKURIKULUM BIL 4 & 1 2023 PPT.pptxMESYUARAT KOKURIKULUM BIL 4 & 1 2023 PPT.pptx
MESYUARAT KOKURIKULUM BIL 4 & 1 2023 PPT.pptxTaniaNaggelas2
 
Pertemuan 9 dan 10 - Sistem Persamaan Linear.ppt
Pertemuan 9 dan 10 - Sistem Persamaan Linear.pptPertemuan 9 dan 10 - Sistem Persamaan Linear.ppt
Pertemuan 9 dan 10 - Sistem Persamaan Linear.pptArieAdie
 
Taklimat Peruntukan Balkis sekolah r.pptx
Taklimat Peruntukan Balkis sekolah r.pptxTaklimat Peruntukan Balkis sekolah r.pptx
Taklimat Peruntukan Balkis sekolah r.pptxRyno Hardie
 

Recently uploaded (11)

BUKU PROGRAM MERENTAS DESA 2024.pptx sekolah
BUKU PROGRAM MERENTAS DESA 2024.pptx sekolahBUKU PROGRAM MERENTAS DESA 2024.pptx sekolah
BUKU PROGRAM MERENTAS DESA 2024.pptx sekolah
 
Bab 5 Ting 4 5.2 Persekutuan Tanah Melayu
Bab 5 Ting 4  5.2 Persekutuan Tanah MelayuBab 5 Ting 4  5.2 Persekutuan Tanah Melayu
Bab 5 Ting 4 5.2 Persekutuan Tanah Melayu
 
Maksud Plan Do Check and Action dalam pelaksanaan Program (PDCA)
Maksud Plan Do Check and Action dalam pelaksanaan Program (PDCA)Maksud Plan Do Check and Action dalam pelaksanaan Program (PDCA)
Maksud Plan Do Check and Action dalam pelaksanaan Program (PDCA)
 
ASSIGNMENT 1_10 BARANG SELALU DIPEGANG KANAK-KANAK KECIL (A186111).pptx
ASSIGNMENT 1_10 BARANG SELALU DIPEGANG KANAK-KANAK KECIL (A186111).pptxASSIGNMENT 1_10 BARANG SELALU DIPEGANG KANAK-KANAK KECIL (A186111).pptx
ASSIGNMENT 1_10 BARANG SELALU DIPEGANG KANAK-KANAK KECIL (A186111).pptx
 
SEJARAH PENGENALAN RINGKAS TKRS SEKOLAH KEBANGSAAN PUTRAJAYA PRESINT 8(2).pptx
SEJARAH PENGENALAN RINGKAS TKRS SEKOLAH KEBANGSAAN PUTRAJAYA PRESINT 8(2).pptxSEJARAH PENGENALAN RINGKAS TKRS SEKOLAH KEBANGSAAN PUTRAJAYA PRESINT 8(2).pptx
SEJARAH PENGENALAN RINGKAS TKRS SEKOLAH KEBANGSAAN PUTRAJAYA PRESINT 8(2).pptx
 
Malaysia sebagai hub halal antarabangsa.
Malaysia sebagai hub halal antarabangsa.Malaysia sebagai hub halal antarabangsa.
Malaysia sebagai hub halal antarabangsa.
 
TEMPLATE CONTOH PENULISAN KERTAS CADANGAN KAJIAN TINDAKAN.pdf
TEMPLATE CONTOH PENULISAN KERTAS CADANGAN KAJIAN TINDAKAN.pdfTEMPLATE CONTOH PENULISAN KERTAS CADANGAN KAJIAN TINDAKAN.pdf
TEMPLATE CONTOH PENULISAN KERTAS CADANGAN KAJIAN TINDAKAN.pdf
 
A190303 KOAY KE YING - Bahan Mengajar Membaca.pdf
A190303 KOAY KE YING - Bahan Mengajar Membaca.pdfA190303 KOAY KE YING - Bahan Mengajar Membaca.pdf
A190303 KOAY KE YING - Bahan Mengajar Membaca.pdf
 
MESYUARAT KOKURIKULUM BIL 4 & 1 2023 PPT.pptx
MESYUARAT KOKURIKULUM BIL 4 & 1 2023 PPT.pptxMESYUARAT KOKURIKULUM BIL 4 & 1 2023 PPT.pptx
MESYUARAT KOKURIKULUM BIL 4 & 1 2023 PPT.pptx
 
Pertemuan 9 dan 10 - Sistem Persamaan Linear.ppt
Pertemuan 9 dan 10 - Sistem Persamaan Linear.pptPertemuan 9 dan 10 - Sistem Persamaan Linear.ppt
Pertemuan 9 dan 10 - Sistem Persamaan Linear.ppt
 
Taklimat Peruntukan Balkis sekolah r.pptx
Taklimat Peruntukan Balkis sekolah r.pptxTaklimat Peruntukan Balkis sekolah r.pptx
Taklimat Peruntukan Balkis sekolah r.pptx
 

Bab 5 skor z

  • 1. EDU 5950 EDUCATIONAL STATISTISC BAB 5: SKOR Z
  • 2. Kandungan Skor Z: 5.1 Pengenalan Skor Z 5.2 Skor Z dan Lokasinya Dalam Taburan 5.3 Penggunaan Skor Z untuk Menyeragamkan Taburan 5.4 Taburan Seragam Yang Lain Berdasarkan Skor Z 5.5 Mengira Skor Z Bagi Sample 5.6 Statistik Inferensi
  • 3. 5.1 PENGENALAN KEPADA SKOR Z  Juga dikenali sebagai SKOR PIAWAI.  Simbol  z  Ia merupakan salah satu komponen Statistik Deskriptif  Dihasilkan melalui transformasi daripada skor X dengan melibatkan min & sisihan piawai (sta dev)  Mengapa ia diwujudkan??? 1. mengenal pasti & menerangkan lokasi sebenar bagi setiap skor dalam taburan. 2. menyeragamkan taburan supaya ia dapat dibandingkan dengan taburan lain.
  • 4. Dalam satu taburan, skor x tidak semestinya dapat memberi maksud yang tepat kepada kita… Contohnya: >> Dalam matapelajaran matematik, Ali mendapat markah 65. Adakah Ali mendapatkan markah yang memuaskan? Adakah kedudukan Ali dalam kelas adalah sederhana? “Markah Ali mungkin merupakan markah TERBAIK dalam kelas, ia juga mungkin ialah markah TERENDAH dalam kelas…” Dengan pemindahan skor X (skor mentah markah Ali) ke dalam skor Z dapat menjelaskan kedudukan markah Ali dalam kelas!!!!
  • 5. 5.2 SKOR Z & LOKASINYA DALAM TABURAN  Bagaimana Skor Z menerangkan lokasi sebenar setiap skor? z = + 3 .00 Simbol Tanda : menunjukkan skor adalah berada di atas (+) atau di bawah (-) min Angka Nombor: menunjukkan jarak antara skor dan min berdasarkan sisihan piawai -
  • 6. Contoh~~ Dalam satu Taburan IQ, diberi μ = 100, σ = 15, skor x = 130; Skor x tersebut boleh ditukar ke dalam bentuk skor z, iaitu z = + 2.00 Skor Z ini telah memberitahu kita bahawa ia adalah: - berada di atas mean -mempunyai jarak 2 sisihan piawai dengan min
  • 7. Formula Skor Z Latihan : Diberi min, μ = 100; sisihan piawai, σ = 10; skor bagi X ialah 130. Kira skor z…. Z = 3 * Nilai skor z = +3 , ini menunjukkan lokasi bagi skor X tersebut adalah 3 sisihan piawai di atas min.
  • 8. 5.3 PENGGUNAAN SKOR Z UNTUK MENYERAGAMKAN TABURAN PENTING!! Jika setiap nilai X telah dipindahkan ke dalam bentuk skor z, maka taburan skor z tersebut akan menunjukkan: 1.Taburan yang SAMA BENTUK dengan taburan skor X. 2.Nilai min = 0. 3.Nilai sishan piawai = 1.
  • 9. Taburan yang SAMA BENTUK dengan taburan skor X… • Pemindahan skor x ke dalam skor z TIDAK menukar bentuk taburan. • Sebab  Setiap skor berada pada lokasi yang sama posisi, jadi keseluruhannya bentuk tidak akan berubah
  • 10. Nilai min = 0 Berdasarkan gambarajah di atas: -Taburan skor x (taburan sebelah kiri) mempunyai nilai min, μ = 100. -Apabila nilai min dipindahkan ke dalam skor z, maka  Nilai min dalam skor z adalah “0”
  • 11. Nilai sishan piawai = 1 Diberi X = 0,6,5,2,3,2; N = 6; μ = 3; σ = 2. Maka… X Z Z2 0 - 1.50 2.25 6 + 1.50 2.25 5 + 1.00 1.00 2 - 0.50 0.25 3 0 0 2 - 0.50 0.25 = 0 = 6.00 (SS = sum of Squares) = 6.00 = 1.00
  • 12. 5.4 Taburan Seragam Yang Lain Berdasarkan Skor-z - Walaupun taburan skor z mempunyai banyak kelebihan, tetapi ramai yang mendapat skor z membebankan kerana skor z terdiri daripada nilai-nilai perpuluhan dan nombor negatif - Oleh sebab itu, adalah lebih mudah untuk menyeragamkan taburan dengan menukarkan nilai skor kepada taburan baru dengan menggunakan nilai min (mean) dan sisihan piawai (standard deviation). Bagi tujuan ini, nilai min dan sisihan piawai perlu ditentukan terlebih dahulu dan terdiri daripada nombor bulat.
  • 13. Sambung…  Kaedah di atas bertujuan bagi menghasilkan nilai taburan seragam yang baru serta mempunyai nilai angka yang lebih mudah.  Taburan seragam yang baru (new standardized distribution) ini tidak akan memberi sebarang perubahan tempat di dalam taburan. Pada kebiasaannya, jenis taburan seragam ini digunakan dalam ujian psikologi atau ujian pendidikan.
  • 14. Sambung… . 2 langkah untuk menyeragamkan taburan bagi menghasilkan nilai baru adalah: 1. Nilai skor mentah yang asal perlulah ditukarkan kepada skor z. 2. Kemudian skor z ditukarkan kepada nilai x. Dengan ini, spesifik min dan sisihan piawai dapat dicapai. . Prosedur di atas adalah bagi memastikan lokasi skor z bagi setiap individu dalam taburan yang baru sama seperti mana dalam taburan yang asal.
  • 15. Sambung… Contoh 5.7 (m.s. 133) Sesorang pengajar mengadakan peperiksaan bagi kelas psikologi. Bagi peperiksaan ini, skor mentah bagi taburannya mempunyai min μ = 57 dan sisihan piawai adalah σ = 14. Pengajar berkenaan ingin memudahkan taburan dengan menggunakan skor kepada taburan seragam yang baru. Nilai min dan sisihan piawai adalah masing-masing min μ = 50 dan σ = 10. bagi menunjukkan bagaimana proses ini berlaku, kita akan lihat apa yang berlaku kepada dua orang pelajar iaitu; Maria, mempunyai skor mentah x = 64 di dalam taburan asal; dan Joe skor mentah yang asal adalah x = 43.
  • 16. Sambung… Langkah 1: Tukarkan setiap skor mentah yang asal kepada skor z. Maria, x = 64 ; jadi nilai skor z adalah: z = x – μ / σ =64 – 57 / 14 = + 0.5 Joe, x = 43 ; jadi nilai skor z adalah: z = x – μ / σ = 43 – 57 / 14 = - 1.0
  • 17. Sambung… Langkah 2: Tukar setiap skor z kepada nilai x dalam taburan seragam yang baru yang mempunyai nilai min μ = 50 dan sisihan piawai σ = 10. Skor z bagi Maria adalah skor z =+ 0.5 menunjukkan ia terletak ½ sisihan piawai di atas min. Dalam taburan seragam yang baru, lokasi ini bersamaan dengan x = 55 (5 point di atas min); ½ x 10 = 5. Oleh sebab nilai +ve, maka 50 + 5 = 55 Skor z bagi Joe adalah z = - 1.00 menunjukkan ia terletak 1 sisihan piawai di bawah min. Dalam taburan seragam yang baru, lokasi ini bersamaan dengan x = 40 (10 point di bawah min); 1 x 10 = 10 Oleh sebab nilai –ve, maka 50 – 10 = 40
  • 18. 5.5 Mengira skor z bagi sampel  Walaupun skor z secara kebiasaannya digunakan dalam konteks populasi, namun prinsip yang sama masih digunakan bagi mengenalpasti lokasi individu di dalam sampel.  Takrif skor z bagi sampel adalah sama dengan populasi kecuali min sampel dan sisihan piawai sampel digunakan.  Oleh yang demikian, bagi sampel setiap nilai x ditukarkan kepada skor z. Maka: 1. Simbol skor z menunjukkan samada nilai x berada di atas (+) atau di bawah (-) min sampel. 2. Nilai skor z menunjukkan jarak antara skor dan sampel min berdasarkan sisihan piawai sampel.
  • 19. Sambung…  Oleh itu, formula skor z bagi sampel:  Oleh itu, formula bagi menukarkan skor z kepada nilai x bagi sampel;
  • 20. Sambung…  Sekiranya semua skor di dalam sampel ditukarkan kepada skor z, keputusan yang diperoleh adalah skor z sampel.  Tranformasi yang berlaku memberi maksud yang sama seperti mana nilai x bagi populasi ditukar kepada skor z.  Taburan seragam dalam skor z sampel mempunyai sifat yang sama seperti mana skor z populasi; 1. Skor z sampel mempunyai bentuk yang sama seperti skor sampel yang asal. 2. Skor z sampel mempunyai nilai min, M = 0 3. Skor z sampel mempunyai sisihan piawai, s = 1
  • 21. 5.6 Statistik Inferensi m.s.136  Statistik inferensi adalah teknik yang menggunakan maklumat daripada sampel bagi menjawab soalan mengenai populasi.  Penyelidik akan memilih sampel dan mentadbir rawatan (treatment) yang diberikan ke atas individu dalam sampel.  Bagi menilai kesan rawatan tersebut, penyelidik akan membuat perbandingan antara sampel yang dirawat dengan populasi yang asal.  Sekiranya individu dalam sampel didapati mempunyai perbezaan (noticebly different) daripada individu yang asal penyelidik mempunyai bukti bahawa rawatan tersebut telah memberi kesan.
  • 22. Sambung…  Skor z boleh digunakan bagi menentukan samada rawatan (treatment) yang diberi menyebabkan sesuatu perubahan berlaku atau tidak.  Teknik yang digunakan bagi menentukan sesuatu sampel didapati berbeza adalah: 1. Apabila skor z hampir dengan 0, ia terletak di tengah populasi dan dianggap mewakili individu dalam populasi ( a fairly typical or reprensentative Indvidual). 2. Apabila skor z mempunyai nilai ekstrem (lebih +2.00 atau -2.00) ia dianggap berbeza (noticebly difference) daripada kebanyakan individu dalam populasi.
  • 23. Populasi asal (tanpa rawatan) Sampel Sampel dirawat Sambung…
  • 24. Sambung…  Adakah sampel yang dirawat berbeza (noticebly difference) daripada populasi asal ?  Kira skor z bagi sampel; contohnya sekiranya nilai x ekstrem (z = +2.5) maka wujud perbezaan (noticebly difference) di sini.
  • 25. Sambung… Seorang penyelidik sedang mengkaji kesan pertumbuhan hormon bagi tikus. Berat purata bagi seekor tikus dewasa adalah μ = 400 gram. Taburan berat adalah normal dengan nilai sisihan piawai adalah σ = 20 gram. Pengkaji memilih seekor anak tikus yang baru lahir dan menyuntiknya dengan hormon pertumbuhan. Apabila tikus tersebut mencapai umur matang, beratnya ditimbang bagi menentukan samada hormon yang diberi memberi kesan kepada pertumbuhan atau tidak. 1. Andaikan berat tikus yang diberi suntikan, x = 418 gram. Walaupun berat ini lebih berat daripada purata berat tikus yang tidak diberi rawatan (μ = 400 gram) adakah ada bukti yang mengatakan ia disebabkan kesan daripada hormon tersebut ?
  • 26. Sambung… Oleh itu, skor z perlu dikira bagi membuktikannya; Secara spesifik tikus yang disuntik ini terletak dekat dengan pusat taburan bagi kebiasaan tikus. Oleh sebab tikus yang disuntik masih menyerupai tikus yang biasa (nontreated rat) maka kita dapat simpulkan bahawa hormon tidak memberi kesan pada pertumbuhan tikus tersebut.
  • 27. 0.90
  • 28. Sambung… 2. Andaikan berat bagi tikus yang diberi suntikan adalah x = 450 gram. Oleh itu, skor z perlu dikira bagi membuktikannya; Dalam kes ini, tikus yang disuntik hormon ini secara bandingannya lebih besar (noticebly difference) daripada kebanyakan tikus biasa. Di sini kita dapat simpulkan bahawa hormon tersebut memberi kesan terhadap pertumbuhan.
  • 29.
  • 30. Yang Iklas: JASMINE LING CHIU HUNG (GS37042) MARAN ANAK RAMPING (GS36979)