no comments

Kelebihan SEM berbanding Kaedah lain

Pemodelan persamaan berstruktur (Structural Equation Modelling) atau SEM mampu menganggarkan satu siri hubungan antara konstruk secara serentak dalam sesuatu model. SEM adalah kaedah yang paling cekap untuk Analisis Pengesahan Faktor (Confirmatory Factor Analysis, CFA) untuk mengesahkan sesuatu konstruk dan menganalisis laluan sebab akibat di antara pelbagai konstruk dalam suatu model berstruktur. SEM juga boleh menganggarkan varians dan kovarians antara konstruk dan yang lebih penting SEM boleh digunakan untuk memodelkan dan menguji hipotesis bagi konstruk pengantara (mediator) dan pembolehubah penyederhana (moderator) di dalam sesuatu model dengan lebih mudah.

Seperti yang telah dikatakan sebelum ini, konstruk tidak boleh diukur secara langsung kerena ianya hanya merupakan persepsi responden terhadap sesuatu konsep. Oleh itu, penyelidik tidak boleh memodelkan konstruk dengan menggunakan Ordinary Least Squares (OLS) atau kaedah regresi biasa kerana model regrasi hanya mengambilkira pembolehubah yang diukur secara langsung sedangkan konstruk diukur secara langsung sedangkan konstruk diukur secara tidak langsung. Contoh-contoh konstruk yang diukur melalui satu set item dalam soal selidik adalah :

1- Kualiti Perkhidmatan (Service Quality)

2- Kepuasan Pelanggan (Customer satisfaction)

3- Kepuasan Kerja (Job Satisfaction)

4- Imej korporat (Corporate Image)

5- Imej Produk (Product Image)

6- Kesetiaan Pelanggan (Customer Loyalty)

7- Hasrat Pembelian (Purchase Intention)

8- Gelagat Pengguna (consumer Behavior)

9- Kemahiran Insaniah Pekerja (Employee soft Skills)

10- Persepsi Kepenggunaan (Perceived usefulness)

11- Ikatan Hubungan (Relational Bond)

12- Ikatan Kewangan (Financial bond)

13- Ikatan Berstruktur (Structural bond)

14- Kualiti Hubungan (relationship quality)

15- Kesetiaan Sikap (Attitudinal Loyalty)

16- Kesetiaan tingkah Laku (Behavior loyalty)

Konstruk-konstruk di atas tidak boleh diukur secara langsung seperti mengira bilangan ahli sebuah keluarga, jumlah pendapatan isi rumah, bil telefon bulanan, jumlah pengeluaran harian, harga ayam satu kilo, dan sebagainya.

Contoh item dalam soal selisik untuk mengukur konstruk ‘Kepuasan Pelajar’ (student satisfaction) terhadap perkhidmatan di sesebuah universiti. Dalam contoh ini, konstruk ialah menggunakan skala selang (interval) dari 1 hingga 10.

sebagai seseorang pelajar di universiti ini, saya … Sangat tidak setuju                                         SAngat setuju
1 berpuas hati dengan jadual kuliah pensyarah        1       2       3       4       5       6       7       8       9       10
2 berpuas hati dengan proses pembelajaran        1       2       3       4       5       6       7       8       9       10
3 berpuas hati dengan sistem akedemik di sini        1       2       3       4       5       6       7       8       9       10
4 berpuas hati dengan kaedah pemarkahan        1       2       3       4       5       6       7       8       9       10
5 berpuas hati dengan peraturan akedemik        1       2       3       4       5       6       7       8       9       10
6 berpuas hati dengan bahan di perpustakaan        1       2       3       4       5       6       7       8       9       10
7 berpuas hati dengan peralatan akademik        1       2       3       4       5       6       7       8       9       10
8 berpuas hati dengan keselamatan di kampus        1       2       3       4       5       6       7       8       9       10

 

Kelebihan IBM-SPSS-AMOS dalam pemodelan persamaan berstruktur (SEM) :

1- Boleh menjalankan Analisis Pengesahan Faktor (Confirmatory factor Analysis, CFA) untuk mengesahkan model pengukuran sesuatu konstruk.

2- Boleh mnangani masalah multi-kolineariti di antara konstruk-konstruk bebas di dalam model.

3- Dapat menilai sejauh mana data yang dicerap sepadan dengan model yang dicadangkan.

4- Boleh menganalisis model yang mempunyai beberapa konstruk bebas dan juga beberapa konstruk bersandar secara serentak.

5- Boleh memodelkan konstruk pengataraan (mediator) ke dalam sesuatu model serta boleh menganalisis kesan pengantaraan (mediation effect) di dalam model tersebut.

6- Boleh menganalisis kesan pembolehubah penyederhana atau moderator untuk laluan (path) tertentu dalam sesebuah model.

7- Boleh memodelkan ralat pengukuran (measurement error) dan mengendalikan ralat yang berkolerasi tinggi di antara item-item respons.

8- Boleh menganalisis konstruk aras pertama (first order) dan juga konstruk aras kedua (second order) dalam sesuatu model berstruktur.

9- Boleh memasukkan kedua-dua pembolehuah (observed variable) dan juga konstruk di dalam model berstruktur yang sama.

Sumber Zainudin Awang

Dari Team MPWS

 

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL