no comments

SOAL SELIDIK DAN FAKTOR ANALISIS

Saya mulanya tidak bercadang untuk menulis berkaitan factor analysis (FA). Namun setelah mendapat banyak pertanyaan, saya usahakan juga memberi ringkasan mengapa kita perlu lakukan analisis ini. FA sebenarnya boleh dipanggil juga analisis item. Bila sebut item, tentulah berkaitan soal selidik. Katakan anda membina soal selidik dengan 60 item dan 5 konstruk pada skala Likert bagi mengukur personaliti kekasih yang baik. Konstruk tersebut adalah:

 

  1. Rupa paras menawan
  2. Bijak berkomunikasi
  3. Saling menghormati
  4. Periang
  5. Empati

 

Selalunya anda hanya lakukan proses validity diikuti dengan reliability dengan Cronbach’s alpha. So cukuplah jika anda dapat nilai alfa katakan 0.7. Namun, bagi meningkatkan validity dan reliability ini, terutamanya bagi soal selidik yang anda sendiri bina, maka sayugianya anda boleh menjalankan FA ini. Barulah mantap tesis anda, khususnya yang nak buat PhD!

 

Tujuan FA adalah bagi memastikan bilangan konstruk yang diwakili oleh 60 item anda tersebut. Item yang mengukur konstruk / konsep / idea yang sama, sepatutnya mempunyai korelasi yang tinggi antara satu sama lain. Sebaliknya item yang mengukur konstruk / konsep / idea yang berbeza akan mempunyai korelasi yang rendah.

Contohnya, semua item yang mengukur konstruk 1. “Rupa paras menawan” mestilah mempunyai korelasi yang tinggi antara satu sama lain. Item yang mengukur konstruk 1 akan mempunyai korelasi yang rendah dengan item yang mengukur konstruk 2. Namum terdapat juga item yang saling mempunyai korelasi yang tinggi dengan beberapa konstruk. Item begini perlu dibuang kerana akan menyukarkan tafsiran dibuat. Sebab itulah FA ni dalam SPSS berada bawah AnalyzeData ReductionFactor. Anda perlu jalankan pilot dengan sampel yang agak besar, katakan 150 untuk laksanakan FA ini.

 

Dalam SPSS, anda akan gunakan nilai eigen (Jadual Total Variance Explained) atau graf scree plot bagi menentukan bilangan faktor atau konstruk. Bilangan faktor ditunjukkan dengan graf yang menegak. Jika graf scree plot tersebut hanya menunjukkan 4 faktor sahaja, maka anda telah tersilap satu konstruk yang tidak diwakili dengan baik oleh item yang anda tulis. Jadual output component matrix akan menunjukkan item apa berada dalam keempat-empat faktor ini. Terdapat item yang perlu dibuang kerana tidak berada dalam kelompok yang betul, katakan 10 item. Akhirnya anda ada 50  item yang diwakili oleh 4 konstruk dengan 10 item telah dibuang.  Ini hanya idea, untuk anda faham konsep dan tujuan menggunakan FA.

 

Sumber: Dr. Othman Talib

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL