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
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
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 Kerangka
3. Ah chong persampelan
4. Velusami
“Elemen” Cth: buku
merupakan panduan
istilah yang telefon, buku
digunakan daftar sekolah,
dalam senarai staf di
persampelan KUIN
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 )
Pelajar Kerangka Persampelan Persampelan berstrata
(seimbang)
Bil % Bil %
Tahun 1 2500 42
Tahun 2 1800 30
Tahun 3 1000 16
Tahun 4 700 12
Jumlah: 6000 100 300 100
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
B kelompok
D dipilih untuk
A
mewakili
C E populasi
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 1997-2009
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