Analisis Kuasa (Power Analysis) Menggunakan Software G*Power

Sharing is Caring!

Apakah Analisis Kuasa (Power Analysis) ?

Kuasa mencari perbezaan yang wujud pada saiz sampel dan nilai kesan saiz yang anda gunakan.


RALAT JENIS I :- Mendapati terdapat perbezaan antara kumpulan , di mana perbezaan itu sebenarnya tidak wujud.

RALAT JENIS  II : – Kebarangkalian di mana terdapat perbezaan di antara kumpulan, namun ujian yang digunakan tidak dapat mengenalpasti perbezaan tersebut. 


Tujuan Analisis Kuasa (Power Analysis) ?

  • Statistik digunakan untuk membuat inferens iaitu sampel yang digunakan boleh digeneralisasikan ke populasi.
  • Pembuktian  inferens, pengkaji akan membuat pengujian hipotesis (Ho atau Ha) dan membuat keputusan untuk terima Ho atau tolak Ho.
  • Pengkaji mungkin membuat kesilapan iaitu – Terima Ho yang salah atau Tolak Ho yang betul.
  • Tolak Ho yang betul – pengkaji membuat kesalahan Ralat Jenis 1
  • Terima Ho yang salah – pengkaji membuat kesalahan Ralat Jenis 2
  • Kadang – kadang pengkaji boleh melakukan kesilapan di mana pengkaji gagal untuk mengesan perbezaan apabila sebenarnya terdapat perbezaan. ( Ralat Jenis II )
  • Pengkaji  boleh menggunakan Kuasa Statistik (Power Analysis) untuk menerima atau menolak hipotesis nul  dengan tepat.
  • Kuasa bagi kajian bersamaan dengan ( 1 – β) dan kebarangkalian gagal untuk mengesan perbezaan apabila sebenarnya terdapat perbezaan.
  • Kuasa kajian meningkatkan apabila peluang melakukan  ralat Jenis II menurun.
  • Biasanya kebanyakan kajian menerima kuasa sebanyak 80%.
  • Kadang-kadang untuk kajian penting atau besar, kuasa  ditetapkan pada 90% untuk mengurangkan 10% kebarangkalian  keputusan “ negatif palsu”.
  • Jadi Kuasa Statistik (Power Analysis) diperlukan untuk mengurangkan kemungkinan melakukan kedua-dua ralat. Dengan nilai Kuasa Statistik (Power Analysis) , pengkaji dapat merasionalkan dapatan.
  • Untuk tujuan tersebut , pengkaji boleh menggunakan software G*Power untuk pengiraan nilai Kuasa.

Pengiraan Analisis Kuasa (Power Analysis) Menggunakan Software G*Power

G*Power adalah software analisis bagi saiz sampel dan Analisis Kuasa (Power Analysis)  yang meliputi pelbagai prosedur statistik seperti berikut:

i.   T-Tests (Independent Samples, Correlations, And Any Other T-Test),

ii.  F-Tests (Anova, Multiple Correlation And Regression, And Any Other F-Test),

iii. Chi2-Tests (Goodness Of Fit And Contingency Tables).

Software ini juga dapat mengira nilai power bagi sesuatu saiz sampel, kesan saiz dan nilai alfa. Pengkaji boleh menggunakan G*Power dan menetapkan nilai  Power pada.8 atau 80%.

Analisis Kuasa (Power Analysis)  bergantung kepada ;

  • Alfa
  • Power (1- β)
  • Kesan Saiz
  • Saiz sampel

Kajian anda mempunyai Analisis Kuasa (Power Analysis)  apabila pengkaji menetapkan lazimnya alfa = 0.05 (95% keyakinan), power = 0.8 (80%  elak Ralat Jenis II) dan Kesan Saiz yang anda jangkakan 0.3 (30% dah cukup besar dalam kajian sains sosial).   


Semasa menetapkan pilihan dalam menu software G*Power, lazimnya terdapat dua buah pengujian Analisis Kuasa iaitu ;

A PRIORI = Penentuan saiz sampel yang diperlukan berdasarkan “Kesan Saiz” yang dianggarkan sebelum pengumpulan data bermula.

POST HOC = Penentuan “Kuasa” kajian anda berdasarkan “Saiz Sampel” yang digunakan dan “Kesan Saiz” yang dikira; lebih banyak “Kuasa” = kurang peluang untuk melakukan kesilapan Ralat II  (Kebarangkalian di mana terdapat perbezaan di antara kumpulan, namun ujian yang digunakan tidak dapat mengenalpasti perbezaan tersebut).


Download Software G*Power  


Sila klik link di bawah ini ;

https://drive.google.com/file/d/1MxkOLo12-KBdamyECCUCgCisV4PYNM4b/view?usp=sharing


Panduan Analisis Kuasa A Prior (Power Analysis) Menggunakan Software G*Power  


Contoh Penulisan Laporan Analisis Kuasa (Power Analysis)  


Penulisan (A PRIORI) – Penentuan Sampel Saiz

Kajian ini telah menetapkan Analisis Kuasa statistik pada .8 dan Kesan Saiz pada 0.6 untuk menguji Hipotesis Nul (Ho). Kesan Saiz ini adalah kesan yang sederhana mengikut Cohen (1998) yang dianggarkan dari kajian lepas yang berkaitan dengan penggunaan ICT dalam pengajaran (Fadzil, 2018). Kuasa dan kesan saiz ini memberikan saiz sampel antara kumpulan rawatan dan kawalan masing-masing 44 orang. Dengan kuasa .8 ini maka statistik Ujian-t (t-test) yang digunakan berupaya mengurangkan kemungkinan berlakunya Ralat Jenis II, iaitu menerima Hipotesis Nul (Ho) yang salah.


* Tujuannya rasionalisasi pengkaji mengambil sampel seramai 44 setiap kumpulan dalam penyelidikan yang dilakukan setelah pengkaji menetapkan kuasa pada .8 dan kesan saiz .6


Panduan Analisis Kuasa A Prior (Power Analysis) Menggunakan Software G*Power  


Penulisan (POST HOC) – Pembuktian untuk Elak Ralat Jenis I atau II

Jadual 1

Jadual 1 menunjukkan keputusan Kesan Saiz dan Analisis Kuasa Pos Hoc. Nilai kuasa Pos Hoc untuk analisis ialah 0.96 (96%) berdasarkan Jumlah Sampel (n = 62), Kesan Saiz (d = 0.440) dan Alfa ( .50), menunjukkan bahawa kebarangkalian untuk menolak hipotesis Nul kajian ini ialah 96% iaitu berupaya mengelak berlakunya Ralat Jenis I iaitu menolak Hipotesis Nul (Ho) yang betul. Analisis prior power analysis yang dijalankan juga menunjukkan bahawa cadangan bilangan sampel 34 adalah mencukupi bagi nilai Kesan Saiz sebesar 0.440 berdasarkan nilai Alfa ( .05) dan Power (0.8). Oleh itu, bilangan sampel dalam kajian ini (n = 62) telah mencapai aras signifikan iaitu melebihi jumlah sampel yang diperlukan.


* Analisis Kuasa Pos Hoc dijalankan untuk menentukan nilai kuasa rawatan berdasarkan nilai Kesan Saiz yang diperoleh daripada kajian seperti Ujian-t (T Test). Manakala penentuan nilai Alfa dan Power (1- β) bergantung kepada justifikasi pengkaji, lazimnya dalam kajian Sains Sosial, Alfa = 0.05 (95% keyakinan). Manakala bagi nilai Power kebanyakan kajian menerima nilai sebanyak 0.8 (80% elak Ralat Jenis I).


Rujukan :
Cunningham, J. B., & McCrum-Gardner, E. (2007). Power, effect and sample size using GPower: practical issues for researchers and members of research ethics committees. Evidence-Based Midwifery5(4), 132-137.

Erdfelder, E., Faul, F., & Buchner, A. (1996). GPOWER: A general power analysis program. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 28, 1-11


Sebagai tanda terima kasih anda boleh tekan LIKE di bawah ini ;
 
 

 


Sharing is Caring!

Leave a comment