6th meeting - z-score

Apa itu raw score?

• Skor murni yang diperoleha dari hasil pengukuran tanpa ada perubahan.

• Transformasi dari skor murni pada z-score

• Skor yang diperoleh dari hasil pengukuran yang telah terstandarisasi.

• Transformasi skor dengan tujuan untuk menentukan keberadaaan/lokasi dari skor murni

Apa maksud dari menstandarisasi penyebaran data / distribusi?

• Proses membandingkan beberapa skor yang berasal dari pengukuran yang berbeda.

• Proses membedakan beberapa skor yang berasal dari pengukuran yang berbeda.

• 
  Proses menjadikan pengukuran terstandarisasi berdasarkan pada perbedaan budaya.

• Proses menentukan skor yang berasal dari distribusi yang berbeda dan menjadikannya setara.

Apabila diketahui deviasi skor Ani dengan skor rata-rata kelas ialah 12 dengan SD = 6. Tentukan z-score

• • +2.00

• -2.00

• 0

• +6

Pada sebuah penyebaran data, z-score = -3.00. Apa maksud dari pernyataan tersebut?

• 
  Lokasi skor individu berada 3 poin di bawah skor rata-rata.

• 
  Lokasi pada distribusi berada di bawah skor rata-rata dengan jarak yang sama sebesar tiga standar deviasi.

• Lokasi skor individu berada 3 poin di atas skor rata-rata.

• Lokasi pada distribusi berada di atas skor rata-rata dengan jarak yang sama sebesar tiga standar deviasi.

Bagaimana bentuk distribusi pada z-scores apabila dibandingkan dengan distribusi pada raw score / skor murni?

• Apabila distribusi pada skor murni mengalami skewed, maka distribusi pada z-scores juga tetap mengalami skewed.

• 
  Terdapat perubahan distribusi dari spread out ke culstered together.

• Apabila distribusi pada skor murni dirubah menjadi distribusi z-scores, maka terdapat perbedaan standar deviasi.

• 
  Apabila distribusi pada skor murni mengalami skewed, maka distribusi pada z-scores akan mengalami normal distribution.

Berapakah skor rata-rata yang terdapat pada z-score?

• Tidak bisa ditentukan

• Tergantung pada skor standar deviasi

• Selalu nul

• Tergantung pada skor deviasi

Pada distribusi z-scores, berapa skor standar deviasi?

• Di atas rata-rata

• 1.00

• Di bawah rata-rata

• 1.50

Apa salah satu keuntungan mentransformasi nilai X menjadi z-score?

• Untuk menghilangkan skor negatif.

• Untuk mentransformasi distribusi agar menjadi distribusi normal

• Untuk mengalihkan semua skor agar mendekati pada skor rata-rata.

• Untuk membandingkan distribusi yang tidak sama

Pada distribusi, μ = 35 dan σ = 8, yang akan distandarisasi menjadi μ = 50 dan σ = 10. Berapakah skor standar dari skor murni/ X = 39?

• 
  X = 54

• 
  X = 55

• 
  X = +1.00

• 
  X = +0.50

Terdapat sebuah raw score, X = 75 dari populasi. Seorang peneliti ingin menjadikan X = 75 sebagai skor ekstrim (unrepresentative score). Mana parameter yang tepat?

• μ = 65 dan σ = 3

• μ = 70 dan σ = 8

• μ = 65 dan σ = 8

• μ = 70 dan σ = 3