📊 Apa Maksud Pelaporan dan Interpretasi Data Kuantitatif?

 

1. Pelaporan data kuantitatif
   👉 Proses menyampaikan hasil analisis data dalam bentuk angka, jadual, graf, atau statistik.
   Tujuannya ialah menunjukkan dapatan kajian secara jelas, sistematik dan mudah difahami.

2. Interpretasi data kuantitatif
   👉 Proses mentafsir makna angka-angka tersebut. Bukan sekadar melaporkan nombor, tetapi menjelaskan:

   • Apa maksud nilai statistik itu?

   • Bagaimana ia menjawab persoalan kajian?

   • Apa implikasi dapatan kepada teori atau amalan?

📌 Mudahnya: Pelaporan = tunjuk nombor/statistik, Interpretasi = jelaskan maksud nombor/statistik.

---

📝 1. Pelaporan Data Deskriptif

Digunakan untuk gambaran ringkas tentang sampel atau pemboleh ubah.

• Ukuran utama: min, median, mod, sisihan piawai, julat, peratusan.

• Biasanya dilapor dalam bentuk jadual, carta atau ayat ringkas.

Contoh laporan deskriptif:

Daripada 200 responden, 60% ialah perempuan manakala 40% lelaki. Skor min tahap kepuasan pelajar ialah 3.95 (SP = 0.48), menunjukkan tahap kepuasan yang tinggi.

📌 Interpretasi: Pelajar umumnya berpuas hati dengan pengalaman pembelajaran mereka.

---

🧪 2. Pelaporan Statistik Inferensi

Statistik inferensi digunakan untuk menguji hipotesis dan membuat generalisasi kepada populasi.

a) Ujian-t

• Membandingkan dua kumpulan (contoh: lelaki vs perempuan).

• Pelaporan: nilai t, df, p.

• Interpretasi: adakah terdapat perbezaan signifikan antara kumpulan?

Contoh:

Ujian-t sampel bebas menunjukkan perbezaan signifikan motivasi pelajar lelaki (M = 3.65) dan perempuan (M = 3.92), t(118) = -3.25, p < 0.01.

📌 Interpretasi: Perempuan lebih bermotivasi berbanding lelaki.

---

b) Ujian ANOVA

• Membandingkan tiga kumpulan atau lebih.

• Pelaporan: nilai F, df, p, dan ujian post-hoc jika signifikan.

Contoh:

ANOVA menunjukkan terdapat perbezaan signifikan tahap stres mengikut tahun pengajian, F(2,117) = 5.42, p < 0.01. Analisis post-hoc mendapati pelajar tahun akhir lebih stres berbanding tahun pertama.

📌 Interpretasi: Tahun pengajian memberi kesan terhadap tahap stres.

---

c) Ujian Kolerasi

• Mengukur hubungan antara dua pemboleh ubah.

• Pelaporan: nilai r dan p.

Contoh:

Terdapat hubungan positif signifikan antara motivasi belajar dan pencapaian akademik, r = 0.52, p < 0.01.

📌 Interpretasi: Semakin tinggi motivasi, semakin baik pencapaian.

---

d) Ujian Regresi

• Melihat pemboleh ubah peramal yang mempengaruhi pemboleh ubah bersandar.

• Pelaporan: nilai R², F, p, pekali regresi (β).

Contoh:

Regresi linear menunjukkan motivasi belajar meramal pencapaian akademik secara signifikan, R² = 0.27, F(1,118) = 43.62, p < 0.01. Pekali regresi β = 0.45.

📌 Interpretasi: 27% variasi pencapaian akademik boleh dijelaskan oleh motivasi belajar.

---

🎯 Kesimpulan

• Pelaporan = tunjuk hasil analisis (nombor, jadual, graf).

• Interpretasi = terangkan maksud hasil itu dalam konteks kajian.

• Kedua-duanya perlu digabungkan supaya pembaca faham bukan sahaja “apa dapatan”, tetapi juga “apa maknanya”.