Daripada ru jukan : (Pallant (Pallant 2011) 2011)
“T-tests are used when you have two groups (e.g. males and females) or two
sets of data (before and after), and you wish to compare the mean score on some continuous variable. There are two main types of t-tests. Paired sample t-tests (also called repeated measures) are used when you are interested in changes in scores for participants tested at Time 1, and then again at Time 2 (often after some intervention or event). The samples are „related‟ because they are the same people tested each time.
Independent sample t-tests are used when you have two different (independent) groups of people (males and females), and you are interested in comparing their scores. In this case, you collect information on only one occasion but from two different sets of people.”
Ujian-T membandingkan dua atau lebih daripada dua kumpulan data selang selan g atau nisbah.
Ujian-T juga merupakan salah satu ujian statistik yang digunakan untuk menentukan sama ada terdapat perbezaan yang signifikan bagi nilai min untuk dua kumpulan atau dua set data yang hendak di uji.
Menguji/melaporkan Menguji/melapor kan perbezaan min.
Ia juga dikenali sebagai analisis inferensi.
Bagi ujian-t sampel tak bersandar, Ujian-F(Levene Test) dijalankan bagi menguji kehomogenan varians
Persampelan rawak.
Populasi bertaburan normal.
Digunakan untuk menentukan sama ada satu set atau set-set skor adalah berasal daripada populasi yang sama.
Contoh 1:
Perbandingan skor min Pencapaian (IV) pelajar lelaki dan perempuan.
(Catatan: sampel tak bersandar kerana lelaki dan perempuan adalah berbeza). Contoh 2:
Perbandingan skor min pencapaian pelajar sebelum rawatan/intervensi (pre-test) dan selepas rawatan/intervensi (post-test) .
(Catatan: contoh ini adalah sampel bersandar kerana individu yang sama diuji/member skor secara pre-post test).
Data (IV) mestilah continuous bersifat interval
Taburan data adalah normal
Cerapan yang dilakukan adalah bebas
Kehomogenan varians
o
Pembolehubah bersandar diukur dalam skala selang atau nisbah.
o
Saiz sampel kecil, kecil, mengandungi 10 subjek dan ke atas.
o
Variabel bersandar diukur dalam skala selang atau nisbah.
o
Taburan populasi dari mana sampel dipilih secara rawak.
o
Kajian-kajian dilakukan untuk menentukan sama ada terdapat perbezaan yang signifikan secara statistik di antara dua kumpulan data.
o
Normaliti (data dalam populasi perlulah bertaburan normal)
Ujian-t untuk sampel-sampel bebas (Independent-Samples T-Test)
Ujian-t untuk pengukuran berulangan/ t-berpasangan (Paired-Samples T-Test)
Ujian-t untuk sampel-sampel padanan (Matched-Sample Test)
Ujian-t untuk satu sampel (One-Sample T-Test)
Selalunya
untuk
menentukan
samada
ujian
statistik
yang
di
jalankan
memperolehi keputusan signifikan atau tidak bergantung kepada nilai Asymp.Sig. yang diwakili simbol p. Selalunya paras signifikan di tetapkan pada nilai Alpha( α) lebih kecil atau sama dengan .05. Jika nilai p lebih kecil daripada nilai α maka keputusannya terdapat perbezaan yang signifikan secara statistik diantara kedua pembolehubah yang di uji, sebaliknya jika nilai p lebih besar daripada nilai α .05 maka keputusannya tiada siginifikan. Setiap keputusan (signifikan) adalah pada tahap keyakinan 95% bagi semua ujian statistik.
1. Nominal
Aras paling rendah
Bertujuan untuk pengkelasan, pengenalan
Jantina, nombor KP, jenis sekolah, kod buku
3. Selang
Nombor menunjukkan kuantiti
Jarak sekata antara nombor.
Suhu, markah ujian, IQ
Nilai sifar arbitrari
2. Ordinal
Pengkelasan mengikut pemeringkatan
Nombor menunjukkan kuantiti; jarak tidak sekata
Kedudukan dalam kelas, penarafan, kemahiran bertutur, ranking
4. Nisbah
Nombor menunjukkan kuantiti
Jarak sekata antara nombor.
Berat, tinggi, pendapatan
Nilai sifar menunjukkan tiada
UJIAN-T UNTUK SAMPEL-SAMPLE BEBAS (INDEPENDENT-SAMPLES T-TEST)
“…independent -samples t-test, used when you want to compare the mean scores of two different groups of people or conditions…”
~Pallant 2011~
untuk menilai perbezaan min antara dua populasi dengan menggunakan data dari dua sampel berasingan.
CONTOH:
Penguasaan kemahiran abad ke-21 dan sikap terhadap Sains dalam kalangan pelajar tingkatan empat. Kedua-dua
kumpulan
pelajar
tersebut
adalah
berasingan
(tidak
bergantung antara satu sama lain)
Perbezaan di kalangan pelajar lelaki dengan pelajar perempuan dari segi sikap terhadap sains.
HIPOTESIS Hipotesis Nul :
Tidak terdapat perbezaan yang signifikan di kalangan pelajar perempuan dari segi sikap terhadap sains.
lelaki dan
Hipotesis Penyelidikan :
Terdapat perbezaan yang signifikan di kalangan pelajar lelaki dan perempuan dari segi sikap terhadap sains.
CARA MEREKOD DALAM SPSS.
•
Pilih menu Analyze, klik Compare Means dan kemudian memilih Independent-Samples T Test .
•
Memasukkan variabel idea ke dalam kotak Test Variable(s) dan variabel khusus ke dalam Grouping Variabel. Kemudian klik butang Define Groups untuk mendefinisi kumpulan.
•
Taip nilai 1 dan 2 ke dalam kurungan khusus (? ?), nilai 1 dan 2 merupakan label jantina.
•
Klik butang Option untuk membuka petak Independent-Samples T Test : Option. Pilih 95% untuk Confidence Interval, kemudian klik butang Continue.
K E P U T U S A N U J I A N –T ( I n d e p e n d e n t – Samp le T-test)
Keputusan kajian adalah signifikan (t= -2.380, df = 434, p=.019. p < .05). Terdapat perbezaan di kalangan pelajar lelaki dan perempuan dari segi sikap terhadap sains. Hipotesis nul ditolak.
UJIAN-T UNTUK PENGUKURAN BERULANGAN / T-BERPASANGAN (PAIRED-SAMPLES T-TEST)
“…paired-samples t-test, used when you want to compare the mean scores for the same group of people on two different occasions, or when you have matched pairs…”
~Pallant 2011~
Digunakan apabila individu dalam sampel diukur dua kali dan kedua-dua data pengukuran digunakan untuk membuat perbandingan.
Ujian-t untuk pengukuran berulangan (Paired-Samples T Test) digunakan apabila setiap individu dalam sampel diukur dua kali dan kedua-dua data pengukuran digunakan untuk dibuat perbandingan.
Ujian-t pengukuran berulangan digunakan bila dua set data datang daripada hanya satu kumpulan subjek yang sama (1 sampel).
Ini bererti seorang individu memperoleh dua skor untuk dua tahap yang berbeza dalam variabel bebas.
CONTOH:
Penguasaan kemahiran abad ke-21 dan sikap terhadap Sains dalam kalangan pelajar tingkatan empat. Pair 1 •
Perbandingan dengan “Sikap terhadap Sains” dan “Norma dan Nilai Kerohanian”.
Pair 2 •
Perbandingan dengan “Literasi era digital” dan “Komunikasi Berkesan”.
HIPOTESIS Hipotesis Nul :
1. Tidak terdapat perbezaan yang signifikan di antara nilai dan norma kerohanian
dengan sikap terhadap sains.
Hipotesis Penyelidikan :
1. Terdapat perbezaan yang signifikan di antara nilai dan norma kerohanian dengan sikap terhadap sains.
CARA MEREKOD DALAM SPSS.
Pair 1 •
Memilih menu Analyze dan klik pada Compare Means untuk membuka kotak dialog Paired Samples T Test .
•
Memasukkan variabel iaitu “Sikap terhadap Sains (STS)” dan “Nilai dan Norma Kerohanian (NNK)” secara serentak ke dalam kotak Paired Variables, dan akhir
klik butang OK.
•
Klik butang Option untuk membuka petak Paired-Samples T Test: Option. Pilih 95% untuk Confidence Interval, kemudian klik butang Continue.
K E P U T U S A N U J I A N –T (Paired – Samp le T-test)
Pair 1
Paired Samples Statistics
Mean
N
Std. Deviation
Std. Error Mean
STS
235.9106
436
28.01500
1.34168
NNK
27.5344
436
5.20488
.24927
Pair 1
Paired Samples Correlations
N Pair 1
STS & NNK
Correlation 436
Sig.
.448
.000
Paired Samples Test
Paired Differences Mean
t
Std.
Std. Error
95% Confidence Interval of
Deviation
Mean
the Difference Lower
Pair 1
STS NNK
208.3761
26.10106
1.25001
205.91933
df
Sig. (2tailed)
Upper 210.83296 166.699
435
5
Keputusan kajian adalah signifikan (t= 166.699, df = 435, p = .000, p < .05). Hipotesis Nul ditolak dan pengkaji membuat keputusan bahawa terdapat perbezaan di antara nilai dan norma kerohanian dengan sikap terhadap sains. Nilai skor min STS (235.9106) lebih tinggi daripada NNK (27.5344).
CARA MEREKOD DALAM SPSS.
Pair 2 HIPOTESIS Hipotesis Nul :
Tidak terdapat perbezaan yang signifikan di antara literasi era digital dengan
.000
Komunikasi berkesan.
Hipotesis Penyelidikan :
Terdapat perbezaan yang signifikan di antara literasi era digital dengan Komunikasi berkesan.
•
Memilih menu Analyze dan klik pada Compare Means untuk membuka kotak dialog Paired Samples T Test .
•
Memasukkan variabel iaitu “ Literasi Era Digital (LED )” dan “Kemahiran Berfikir
(KB)” secara serentak ke dalam kotak Paired Variables, dan akhir klik butang OK.
•
Klik butang Option untuk membuka petak Paired-Samples T Test: Option. Pilih 95% untuk Confidence Interval, kemudian klik butang Continue.
K E P U T U S A N U J I A N –T (Paired – Samp le T-test)
Pair 2
Paired Samples Statistics
Mean LED
N
Std. Deviation
Std. Error Mean
119.0526
437
16.29387
.77944
60.8330
437
8.15037
.38988
Pair 1 KB
Paired Samples Correlations
N Pair 1
LED & KB
Correlation 437
Sig.
.669
.000
Paired Samples Test
Paired Differences Mean
t
Std.
Std. Error
95% Confidence Interval of
Deviation
Mean
the Difference Lower
Pair 1 LED - KB
58.21968
12.41992
.59413
57.05197
df
Sig. (2tailed)
Upper 59.38739
97.992
436
Keputusan kajian adalah signifikan (t=97.992, df = 436, p > .000, p < .05). Hipotesis Nul ditolak dan pengkaji membuat keputusan bahawa terdapat perbezaan di antara literasi era digital dengan komunikasi berkesan. Nilai skor min LED (119.0526) lebih tinggi daripada KB (60.8330).
UJIAN-T UNTUK SATU SAMPLE (ONE-SAMPLES T-TEST)
Digunakan untuk membandingkan skor min sampel dengan skor min populasi.
Ujian ini digunakan apabila data yang dikumpul memenuhi semua syarat ujian-t, iaitu data sela atau nisbah, taburan populasi normal (biasanya berlaku apabila N sama atau melebihi 50).
.000
Dalam satu lengkungan normal, terdapat ±3 s.d (standard deviation).
Merujuk kepada ujian-t, pengiraan min adalah mengambil kira varians dan saiz sampel.
Semakin besar nilai t, peluang menolak hipotesis semakin besar.
Terdapat 3 faktor mempengaruhi nilai-t (untuk menyatakan perbezaan/Menolak Ho):
1. Perbezaan min yang besar 2. Saiz sampel (n); sampel yang besar, maka nilai t adalah besar (peluang menolak hipotesis turut besar). n yang besar juga turut memungkinkan penyelidik melakukan type 1 error (menolak hipotesis yang benar). 3. Varians; varians yang besar, t akan menjadi kecil (kemungkinan menolak hipotesis adalah sangat rendah). Dan, bagi varians yang kecil pula, t akan menjadi besar (kemungkinan menolak H o adalah tinggi). Kajian dilakukan untuk menentukan sama ada terdapat perbezaan yang signifikan secara statistik antara dua kumpulan data
