Gap of knowledge dalam Pernyataan Masalah

Image

Tajuk entri saya hari ini untuk meraikan soalan daripada Fathiah tentang ‘gap of knowledge’.

Selalunya bila seseorang pelajar bermula untuk menulis tesis, antara perkara utama yang dicari ialah mengenai tajuk tesis tersebut. Sibuk dan gelisah jika tak dapat lagi tajuk kajian. Namun, ada yang terlepas pandang mengenai perkara asas yang penting dalam penulisan tesis iaitu pernyataan masalah. Kita perlu kenal pasti dulu masalah baru boleh buat kajian. Kalau takde masalah buat apa nak jalankan kajian kan? Jadi penyelidik seharusnya mengenal pasti pernyataan masalah yang ada serta ‘gap of knowledge’ dalam bidang kajian yang ingin dijalankan. Gap of knowledge ini sebenarnya jurang kajian yang mana ia sebagai jurang yang belum dikaji oleh penyelidik lepas. Sebab itulah kajian kita dibuat kerana untuk mencari penyelesaian tentang masalah yang dihadapi. Ini perlu jelas dalam kita menulis masalah kajian. 

Kepentingan memahami dan menguasai Pernyataan Masalah ialah ia dapat memandu dan menjadi arah panduan pengkaji itu sendiri. Ini kerana selagi mana perbincangan kajian dalam sekitar tentang Permasalahan kajian, tajuk tak menjadi masalah. Dua tiga kali tukar pun takpe selagi tidak menjejaskan aspek perspektif kajian. 

Image

Bagaimana untuk kita kenal pasti jurang kajian tersebut. Nak tak nak kena baca membaca dan perlu mahir mencari sorotan literatur. Cari kajian lepas yang dijalankan yang lebih kurang sama dengan bidang kajian kita dan kenal pasti aspek lain yang masih belum diterokai dan patut diterokai dengan lebih mendalam lagi. 

Pernyataan masalah perlu bersandarkan rujukan dan hujah pengkaji lain, bukan hanya didasari sentimen dan idea pemikiran kita semata-mata. Jika ada panduan dan rujukan statistik tentang sesuatu perkara yang ingin dikaitkan dengan kajian kita lagi baik, sebagai contohnya statistik kemalangan, statistik pelajar hamil luar nikah dsb. Ini kerana nombor dan angka ini membantu kita dalam menguatkan hujah bahawa kajian ini penting untuk dijalankan kerana masalah ini benar-benar wujud. 

Pernyataan masalah juga perlu disandarkan dengan sorotan literatur yang kuat. Perlu ada 1 rujukan literatur yang menjadi artikel utama dan menjadi panduan yang ada kaitan rapat dengan permasalahan yang ingin dikaji….

Image

 

Signifikan dalam Kajian Kuantitatif…

Image

Dalam kajian kuantitatif, bila kita menguji hipotesis, signifikan merupakan satu aspek yang sangat penting. Bagaimana kita nak tahu samada kajian kita signifikan atau sebaliknya. Sebab itu kita perlu menguji hipotesis. Antara persoalannya sejauhmanakah signifikannya kajian yang akan kita jalankan itu. Pengkaji perlu memahami bagaimana untuk menentukan kesignifikanan sesebuah kajian itu. Adakah bila mana kajian kita dibaca oleh seseorang yang hebat ataupun pembuat dasar, ataupun yang akan mempengaruhi dasar kerajaan, kajian kita sudah boleh dianggap signifikan. Kebanyakan pengkaji keliru bila membincangkan signifikan kajian. Signifikan bagi mereka bila mana ia dikatakan dapat menyumbang kepada polisi dan dasar kerajaan…secara logiknya mereka pun tak sedar kewujudan tesis yang beribu-ribu dihasilkan oleh para penyelidik di seluruh universiti di Malaysia jika kita tak keluarkan pecahan daripada tesis kita menjadi buku, artikel jurnal dan sebagainya. Jadi kalau kita sekadar menghasilkan satu kajian untuk mengubah dasar dan polisi kerajaan sememangnya satu yang agak sukar dicapai.

Image

HAkikatnya, kita menulis tesis dan menjalankan kajian terutamanya di peringkat sarjana dan doktor falsafah untuk pengembangan ilmu pengetahuan dalam bidang kepakaran kita khususnya dalam bidang kesarjanaan akademik. Memang agak sukar untuk dibaca oleh pembuat dasar atau organisasi yang lain.

Jadi apa yang sepatutnya kita bincangkan dalam signifikan kajian? Secara asasnya kajian kita signifikan bila mana sebagai contohnya  kita menguji teori yang kita gunakan dalam kajian kita, ataupun membina inventori, instrumen, membina model baru, menentukan hubungan di antara pemboleh ubah, ataupun juga kita meneroka bidang baru atau menggunakan metodologi yang berbeza daripada kajian-kajian lepas. Ini di antara aspek yang kita boleh bincangkan dalam signifikan kajian yang sangat objektif dan boleh diukur. Semua ini perlu berbalik semula kepada paradigma perspektif kajian kuantitatif yang berpegang dengan pasca positivisme.

Image

Bengkel tentang Metodologi Kajian, Statistik & Analisis SEM untuk Tesis

Image

Alhamdulillah ada yang bertanya lebih lanjut tentang kursus Amos dan sewaktu dengannya. Lebih-lebih lagi jika masih berjuang dalam penulisan tesis. Saya menggalakkan join lah kursus yang ditawarkan agar kita boleh jelas tentang tesis yang sedang kita kaji. Ada bagusnya kita join mana-mana kursus, selain kita dapat memahami dengan lebih baik dengan framework dan jenis analisis data kita, kita juga dapat bertemu dengan rakan-rakan yang sama perjuangannya dengan kita.

MPWS banyak mengendalikan dan menawarkan kursus-kursus ini sebagai persediaan bagi pelajar post graduate; sama ada peringkat master atapun ph.D.

Boleh visit http://postgraduateworkshop.com/   dan daftar untuk kursus yang ditawarkan…

Image

InsyaAllah sesiapa yang berusaha ke arah jalan yang betul, pasti akan mendapat pertolongan Allah. Mencari ilmu tidak kira ilmu duniawi apatah lagi ilmu ukhrawi InsyaAllah mendapat keberkatanNya. Yang pasti setiap ilmu yang kita cari itu hendaknya dapat mendekatkan diri serta berupaya membawa diri kita kepada manisfestasi iman kerana setiap apa yang kita buat InsyaAllah akan dikira sebagai ibadah jika kita ikhlas. So belajar statistik dan AMOS juga dikira sebagai ibadah jika kena caranya :)

Selamat berbengkel :)

Image

Image

Analisis SEM…AMOS

Image

Minggu yang agak penat kerana hujung minggu Thaipusam ari tu sibuk berbengkel. Musim sekarang memang musim AMOS..lupakan sejenak SPSS dan statistik. Analisis SEM dan AMOS menjadi pilihan. Demam SEM bermula. Rupanya AMOS ni dah lama. Adik beradik SPSS, tapi baru popular kat Malaysia. Kalau SPSS sekarang dah SPSS 21, begitu juga dengan AMOS 21. Apa yang bezanya ialah dengan menggunakan analisis SEM bagi menganalisis data kajian kita, analisisnya lebih advance daripada ujian statistik multivariat.

Nampaknya kena luangkan masa untuk memahami lagi secara detail tentang SEM ini. Bengkel 2 hari belum cukup untuk menguasai keseluruhan ilmu tentang SEM dan software AMOS ini. Sebab ni baru bengkel level 1. Ada kesinambungan level 2 pulak :)

SEM …Structural Equation Modelling

INsyaAllah….

Formation Of The Pro-Social Behaviour Among Adolescent Audience Through Exposure To Films

Contoh artikel yang menggunakan ujian statistik korelasi spara dan regresi pelbagai

Journal of New Media and Mass Communication

ROSMAWATI MOHAMAD RASIT

Sila Klik untuk artikel penuh

Abstract

This research studies the relationship between the exposure of films towards the formation of pro-social behaviour among the adolescent audiences. The social cognitive theory was used as the theoretical framework through the observational learning construct and acts as the intervening variable. The cross-sectional survey was employed in this research as the research design. Data were collected from the distribution of questionnaire through the stratified random sampling method. There were 1028 respondents involved in the research. The questionnaire was constructed from the combination of self-developed questionnaire and Prosocial Personality Battery (PSB). The analysis through partial correlation test shows a significant positive relationship between exposure to films (r= 0.246, p <.05) and prosocial behaviour by controlling the intervening variable. Based on the multiple-regression test, exposure to films and observational learning are the main predictor factors that contribute to the prosocial behaviour for 28.3 percent.

Keywords: Films exposure, prosocial behaviour, social cognitive theory, observational learning

Membaca Output SPSS

Alhamdulillah, jika tesis atau penyelidikan kita sudah berada pada tahap analisis data maksudnya penyelidikan kita sudah hampir siap. Dalam bab Analisis Data bermakna seseorang penyelidik itu sudah melalui proses pengumpulan data. Bagi penyelidik yang memilih kaedah penyelidikan kuantitatif, proses pengumpulan data bermakna mereka telah menyelesaikan pengedaran soal selidik. Justeru setiap soal selidik tersebut perlu dimasukkan datanya ke dalam SPSS sebelum dianalisis.

Walaubagaimanapun, selepas data semua telah di key in ke dalam SPSS, penyelidik seharusnya mahir dalam membaca output SPSS supaya data yang dianalisis menjawab setiap persoalan, objektif dan juga hipotesis kajian jika ujian itu mengunakan statistik inferensi.

Pengalaman saya dalam menyelia dan melibatkan diri dengan penulisan tesis serta penyelidikan, ramai pelajar yang telah menyiapkan proses memasukkan data melalui ujian-ujian statistik yang telah dipilih selari dengan objektif dan hipotesis kajian tetapi tidak tahu hendak membaca output yang mereka dapat.

Justeru, kemahiran membaca output ini sangat penting agar penyelidik dapat membuat keputusan sama ada pengujian hipotesis yang dilakukan itu signifikan atau sebaliknya untuk menolak atau menerima hipotesis tersebut.

Jika menggunakan ujian statistik deksriptif, saya rasa tidak ada masalah sangat kerana biasanya kita hanya membincangkan tentang peratusan, frekuensi, min dan juga sisihan piawai. Analisis statistik deskriptif hanya berbentuk laporan dan ulasan sahaja. Penyelidik hanya perlu mengulas dan membincangkan hasil dapatan dengan merujuk angka-angka yang didapati daripada jadual tersebut.

Image

Image

Kemahiran membaca output SPSS lebih dikehendaki bagi mendalami analisis data ujian statistik inferensi seperti t-test, korelasi pearson dan juga regresi.

Image

Contohnya seperti jadual di atas, bagi ujian independent sample t-test, kita tengok bahagian sig. 2 tailed, perlu kecil daripada 0.05  jika kita guna 95% level of confidence. So berdasarkan jadual, ujian tersebut signifikan dan hipotesis kajian diterima.

….perbincangan ini bersambung :)