BAB 1

(PENGENALAN & BEBERAPA KONSEP – DEFINISI)

 

Pengenalan Biometri:

 

q       Biometri?  Satu cabang statistik yang menjurus kepada

Pengunaan balam bidang biologi; Nama lain yang sering digunakan Biostatistik.

 

q       Statistik? Satu prosedur atau kaedah yang diperlukan dalam bidang sains atau penyelidikan saintifik.

 

q       Hasil sesuatu penyelidikan saintifik hanya dianggap sah dan diyakini jika dijalankan dengan prosedur statistik yang betul.

 

2 Cabang Statistik:

 

q       Pemerihalan (Descriptive Statistics)

 

q       Pentadbiran (Inferential Statitics)

 

Pemerihalan:

 

q       Bahagian di mana  berbagai plot & pengiraan berbagai sukatan digunakan dalam memerihalkan data sesuatu kajian

 

Pentadbiran:

 

q       Bahagian di mana penyelidik membuat kesimpulan mengenai populasi berdasarkan sampel

     diambil dengan pengujian hipotesis, selang keyakinan dsb.

 

Contoh1:

 

Beberapa Definisi & Konsep Awal:

 

Cerapan:

 

q       Dlm biologi, seperti bidang lain kemajuan pengetahuan (advancement of knowledge) berlaku melalui proses pencerapan; kita cerap, analisis & buat kesimpulan.

q       2 jenis pencerapan dlm biologi; DESKRIPTIF (Kualitatif) & BERANGKA (Kuantitatif)

q       Pencerapan deskriptif – menggunakan perkataan, gambar dsb; TIDAK perlu analisis matematik dlm kes seperti ini.

q       Pecerapan Berangka – berat, bilangan, tinggi, dsb; PERLU analisis matematik

 

 

Pembolehubah:

 

q       Berat, bilangan, tinggi, panjang dsb, dipanggil sebagai Pembolehubah Rambang (PR) atau Rawak; ciri-ciri yg boleh mengambil nilai secara rambang

q       2 jenis PR iaitu PR diskrit dan PR selanjar;

q       PR diskrit hanya boleh mengambil nilai diskrit (integer) misalnya 0,1,2, dsb tetapi tidak 0.5, 1.7 dsb.

q       PR selanjar boleh mengambil sebarang nilai nyata.

 

Populasi:

 

q       kumpulan besar yg. ingin dikaji (ahli-ahli dlm. kumpulan mungkin diketahui atau mungkin tidak diketahui)

q       set yg. mengandungi semua nilai-nilai mungkin bagi sesuatu pembolehubah

q       Dlm contoh1, 2 populasi iaitu semua daun di bahagian atas & semua daun di bahagian bawah.

 

Sampel:

q       wakil dari populasi & bil.  ahli kecil berbanding populasi

q       Dlm contoh1, 10 daun dari bahagian atas & 10 daun dari bahagian bawah.

q       Persampelan rambang  bermakna ahli dipilih secara rambang/rawak dari populasi berkenaan & setiap ahli populasi mempunyai kebarangkalian yg sama untuk terpilih. Sampel terhasil dipanggil Sampel Rambang.

q       Persampelan mengikut perkadaran bermakna persampelan yg dibuat dgn mengambil kira perkadaran yg ada dlm populasi. Contoh jika populasi pelajar di UKM 40% lelaki & 60% perempuan & jika satu sampel seramai 200 pelajar UKM perlu diambil, 40% drp 200 iaitu 80 perlu diambil secara rambang drp pelajar lelaki & 60% drp 200 drp pelajar perempuan.

 

                                                              

 

                                                                                                                                                                                                                                               

 

 

Kebarangkalian:

 

q       Ukuran kebolehjadian. Jika satu populasi mempunyai N ahli, maka kebarangkalian satu ahli terpilih dalam sampel bersaiz n adalah n/N

                                                         

Jenis Data Berangka:

 

 

q       Data Pengukuran (measurement data)

Data yg boleh diukur/dikira dengan tepat/secara langsung; Boleh jadi selanjar atau diskrit

Contohnya panjang daun spt dlm contoh1 atau bil. telur yg ditetaskan dsb.

 

q       Data Ordinal/Pangkat (Ranked/attribute data)

Setengah pembolehubah tidak boleh diukur bagaimanapun boleh disusun mengikut magnitudnya atau keamatannya.

 

Contoh: Kajian mengenai kelakuan agresif beberapa monyet dlm tempoh 1 jam

 

Monyet

A

B

C

D

Bilangan kelakuan agresif

9

6

2

5

Pangkat kelakuan

4

(paling aktif)

3

1 (kurang aktif)

2

 

 

q       Data nominal (atau kategori)

Pembolehubah yg tidak boleh diukur tetapi boleh dinyatakan secara kualitatif.

 

Contoh: Warna- merah, kuning, hitam dsb.

Contoh lain jenis umpan yg digunakan dlm kajian mamalia kecil (tikus)

 

              Definisi di atas kurang tepat (Sila buat pembetulan kepada nota yang diedarkan kepada anda).

             

              Data (biasanya dalam bentuk bilangan) yang dikelaskan dalam beberapa kategori.

Contohnya bilangan tikus yang terperangkap mengikut jenis umpan. Kategori di sini

adalah JENIS umpan. (JENIS UMPAN bukannya pembolehubah.

Pembolehubah adalah bilangan tikus).

 

Jenis Umpan

Kelapa

Nangka

Pisang

Bil. Tikus Masuk Perangkap

25

12

17

 

                            

 

 

Statistik:

 

q       Dlm Bahasa Inggeris Statistics & statistic membawa dua makna yg berbeza; Statistics merujuk kpd bidang  Statistik itu sendiri manakala

Statistic merujuk kepada nilai yg dikira berdasarkan sampel.

 

Contohnya: min sampel, sisihan piawai sampel, nilai t, F dsb.

 

Parameter:

 

q       Ciri mengenai populasi & nilai-nilainya biasanya tidak diketahui; tujuan mengambil sampel untuk menganggarkan nilai-nilai ini.

Contohnya min populasi m, varians populasi s2

 

Penganggar:

 

q       Kuantiti yg dikira dari sampel untuk menganggar parameter populasi dipanggil sebagai penganggar.

 

Tandaan Matematik:

 

q       Dalam matematik atau statistik, tandaan SIGMA, S, menandakan jumlahan.

Contoh Syi=y1+y2+y3+...

 

q       HTKDjumlah=Syi2=y12+y22+y32+....

 

 

Uji Kefahaman Anda