Korelasi. Cara melakukan Korelasi menggunakan SPSS

Transkripsi

1 Korelasi Untuk menentukan adanya hubungan antara 2 variabel kuantitatif yang bersandar (dependent). Pekali korelasi (r) mempunyai nilai minimum -1 dan nilai maksimum bermaksud korelasi sempurna negatif +1 bermaksud korelasi sempurna positif dan 0 bermaksud tiada korelasi langsung Formula umum; r = di mana = Cara melakukan Korelasi menggunakan SPSS Data yang digunakan bagi latihan ini adalah korelasi.sav. Data ini adalah subset dari kajian kes kawalan mengenai factor-faktor yang mempengaruhi kejadian kelahiran bayi kurang berat (small for gestational age SGA) di sebuah hospital. Bagi contoh ini, kita ingin menguji hipotesis "wujud hubungan yang positif di antara berat trimester kedua siibu dengan berat kelahiran sibayi". Variabel berat trimester kedua siibu ialah WEIGHT2 (diukur dalam kg) dan variabel berat kelahiran sibayi ialah BIRTHWGT (diukur dalam kg). 1. Mula-mula buka data tersebut.

2 2. Kemudian klik pada menu Analyze -Correlate -Bivariate (seperti rajah dibawah). 3. Pada requester yang timbul, isikan variabel yang ingin dilakukan ujian tersebut. Pada petak "Variables:", masukkan variabel kuantitatif yang ingin diuji iaitu (weight2) & (birthwgt) (lihat rajah di bawah). Boleh masukkan lebih dari dua variabel kuantitatif yang ingin diuji. Kemudian tekan butang "okay". 4. Selepas ini analisa korelasi akan dilakukan oleh SPSS dan tingkap "Output" akan timbul menunjukkan hasil analisa. Yang akan kelihatan adalah seperti dibawah;

3 :(,*+7 %,57+:*7 &RUUHODWLRQV 3HDUVRQ &RUUHODWLRQ 6LJ WDLOHG 1 3HDUVRQ &RUUHODWLRQ 6LJ WDLOHG 1 :(,*+7 %,57+:*7 &RUUHODWLRQ LV VLJQLILFDQW DW WKH OHYHO WDLOHG 5. Ini menunjukkan nilai r = dan nilai p = Maka wujud hubungan yang bermakna di antara "Berat dalam Trimester 2" dengan "Berat Kelahiran Anak". 6. Maka jadual yang dilukis bagi laporan tesis adalah seperti di bawah (jika signifikan, sertakan 'scatter plot'; Jadual 1: Korelasi di antara "Berat dalam Trimester 2" dengan "Berat Kelahiran Anak". Variabel r p "Berat dalam Trimester 2" "Berat Kelahiran Anak" :(,*+7 %,57+:*7

4 Regresi Digunakan untuk mengukur hubungan fungsi antara 2 variabel kuantitatif, di mana satu variabel bersandar (dependent) dan satu lagi variabel tidak bersandar (independent). Formula yang digunakan ialah; y = a + bx di mana b = Cara melakukan Regresi mengggunakan SPSS Data yang digunakan bagi latihan ini adalah korelasi.sav. Data ini adalah subset dari kajian kes kawalan mengenai factor-faktor yang mempengaruhi kejadian kelahiran bayi kurang berat (small for gestational age SGA) di sebuah hospital. Bagi contoh ini, kita ingin menguji hipotesis "wujud hubungan yang positif di antara berat trimester kedua siibu dengan berat kelahiran sibayi". Variabel berat trimester kedua siibu ialah WEIGHT2 (diukur dalam kg) dan variabel berat kelahiran sibayi ialah BIRTHWGT (diukur dalam kg). Di samping itu kita ingin menghasilkan formula yang mampu menjangka berat kelahiran bayi jika berat siibu dalam trimester 2 diketahui. 1. Mula-mula buka data tersebut 2. Kemudian klik pada menu Analyze -Regression -Linear (seperti rajah dibawah).

5 3. Pada requester yang timbul, isikan variabel yang ingin dilakukan ujian tersebut. Pada petak "Dependent:", masukkan variabel kuantitatif bersandar yang ingin diuji iaitu (birthwgt). Pada petak "Independent" masukkan variabel kuantitatif tidak bersandar iaitu (weight2) (lihat rajah di bawah). Boleh masukkan lebih dari dua variabel kuantitatif tidak bersandar yang ingin diuji. Kemudian tekan butang "okay". Bagi "Method" terdapat pelbagai kaedah, sebagai contoh kita akan gunakan kaedah "Enter". Selepas ini analisa regresi akan dilakukan oleh SPSS dan tingkap "Output" akan timbul menunjukkan hasil analisa. Yang akan kelihatan adalah seperti dibawah; 9DULDEOHV (QWHUHG5HPRYHG E 0RGHO 9DULDEOHV (QWHUHG 9DULDEOHV 5HPRYHG 0HWKRG :(,*+7 D (QWHU D $OO UHTXHVWHG YDULDEOHV HQWHUHG E 'HSHQGHQW 9DULDEOH %,57+:*7 0RGHO 6XPPDU\ E 0RGHO 5 5 6TXDUH $GMXVWHG 5 6TXDUH 6WG (UURU RI WKH (VWLPDWH D D 3UHGLFWRUV &RQVWDQW :(,*+7 E 'HSHQGHQW 9DULDEOH %,57+:*7

6 $129$ E 0RGHO 6XP RI 6TXDUHV GI 0HDQ 6TXDUH ) 6LJ 5HJUHVVLRQ D 5HVLGXDO 7RWDO D 3UHGLFWRUV &RQVWDQW :(,*+7 E 'HSHQGHQW 9DULDEOH %,57+:*7 8QVWDQGDUGL]HG &RHIILFLHQWV &RHIILFLHQWV D 6WDQGDUGL]HG &RHIILFLHQWV 0RGHO % 6WG (UURU %HWD W 6LJ &RQVWDQW :(,*+7 ( D 'HSHQGHQW 9DULDEOH %,57+:*7 5HVLGXDOV 6WDWLVWLFV D 0LQLPXP 0D[LPXP 0HDQ 6WG 'HYLDWLRQ 1 3UHGLFWHG 9DOXH 5HVLGXDO 6WG 3UHGLFWHG 9DOXH 6WG 5HVLGXDO D 'HSHQGHQW 9DULDEOH %,57+:*7 4. Yang dilihat adalah jadual yang kedua terakhir di mana nilai "Constant" atau a = dengan nilai p< Nilai b = x 10-2 dengan nilai p = Maka formula y=a+bx dapat ditulis sebagai; Berat Kelahiran Bayi = ( ).(Berat Ibu Trimester Kedua)