no comments

Mengapa anda perlu menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) dengan aplikasi AMOS

1. Dalam MLR, digunakan apabila mengukur predictor variables (beberapa IV) bagi perubahan DV secara korelasi / perhubungan linear. Beberapa IV dan satu DV ini diukur pada skala interval atau ratio (Jika data categorical, perlu tukar kepada dummy data terlebih dahulu). MLR digunakan bagi memenuhi persamaan linear seperti ringkasan berikut:
Y = bo + b1X1 + b2X2+…..bnXn

2. Analisis SEM pula digunakan bagi confirmkan model yang anda bina, dalam bentuk grafik (menggunakan AMOS). AMOS membolehkan anda melukis model tersebut dan menjadikan model anda tidak perlu linear malah boleh berstruktur (bertingkat2). SEM mengukur perkaitan antara beberapa DV dan faktor yang mempengaruhinya iaitu bebrapa IV. SEM boleh mengukur latent variables (spt job satisfaction, leadership) yang tidak boleh diukur atau diperhatikan secara terus.

3. SEM mula popular sejak adanya perisian AMOS (Analysis of Moment Structure) yang membolehkan anda melukis model dengan drag-n-drop sahaja dan pengiraan dibuat secara automatic berdasarkan model yang anda lukis dari data yang dimasukkan dalam SPSS. Dulu SEM diproses guna perisian seperti LISREL yang memerlukan sedikit pengetahun programming.

4. Katakan anda mempunyai teori dan berdasarkan teori tersebut, anda lukis satu model utk pengesahan (confirmatory) sama data model tersebut fit dengan data anda. Model tersebut anda lukis sama seperti dalam perisian grafik yang lain spt Paint atau Photoshop. Ni lah interface AMOS yang macam paint….. jgn takut sempoi yet powerful !! Masukkan title latent variable (datanya dalam SPSS) dalam OVAL, dan masukkan title observed variables dalam RECTANGULAR. Drag anak panah bagi menunjukkan perhubungan. e1, e2 dll dalam circle adalah error.

5. Apa yang AMOS lakukan adalah mengira interdependency kesemua variables dari model yang dibina dengan menggunakan data dalam SPSS, tanpa perlu anda membuka SPSS sebagaimana biasa. Secara paling ringkas dan sempoi, dengan beberapa klik sahaja akan keluar nilai loading atas anak panah dan dll nilai yang diperlukan seperti CI, DK, RNI, CFI, NFI di atas screen. Apa yang penting, SEM boleh menguji sekompleks manapun hubungan antara variables secara serentak, yang tidak dapat dilakukan oleh lain2 analisis statistics. Bukan itu sahaja, SEM boleh menunjukkan reliability dan validity model yang diuji. Ia juga adalah teknik ujian multivariate yang “powerful” dengan assumptions yang lebih flexible (berbanding MLR umpamanya).

Sumber – YY blog

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL