no comments

TIPS Pengenalan kepada Persamaan Struktur Modeling Partial Least Squares (SEM-PLS)

Pengenalan kepada Persamaan Struktur Modeling Partial Least Squares (SEM-PLS)

  1. Garis Besar • Pengenalan kepada SEM • Keperluan SEM • PLS berbanding CB-SEM • Pembentukan bentuk vs reflektif • Pemodelan Menggunakan PLS • Penilaian Model Pengukuran • Model Pesanan Tinggi • Analisis Pengantara
  2. Statistik Teknik Penjanaan Teknik Generasi Jenis Terutamanya Penjelajahan Terutama Confirmatory Perbandingan 1 st Generasi Teknik (1980an) -Regresi Multiple – Analisis regresi logistik analisis kluster varians – Analisis faktor eksplorasi -Multidimensional skala -Deal dengan pembolehubah yang diperhatikan -Perkara berdasarkan pendekatan 2 st Generasi Teknik ( 1990-an) PLS-SEM CB-SEM -Deal dengan pembolehubah yang diamati -Deal dengan pembolehubah yang tidak dapat diobservasi (LV) -Run model secara serentak
  3. Kaedah Statistik • Dengan kaedah statistik generasi pertama, andaian umum adalah bahawa data adalah ralat bebas. • Dengan kaedah statistik generasi kedua, tahap model pengukuran cuba mengenal pasti komponen ralat data. • Memudahkan perakaunan ralat pengukuran dalam pembolehubah yang diperhatikan (Chin, 1998).
  4. Kaedah Statistik • Alat generasi kedua, yang dirujuk sebagai Pemodelan Persamaan Struktur (SEM). -Konfirmasi apabila menguji hipotesis teori dan konsep sedia ada -Exploratory apabila mereka mencari pola laten atau hubungan baru (bagaimana pembolehubah berkaitan).
  5. SEM adalah teknik yang maju yang membolehkan para penyelidik menilai model kompleks yang mempunyai banyak hubungan, melakukan analisis faktor pengesahan, dan menggabungkan kedua-dua pemboleh ubah yang tidak diamati dan diperhatikan (Barbara 2001; Hair et al 2006)  Tambahan lagi, SEM adalah satu teknik yang membolehkan penyelidik untuk mengukur sumbangan setiap item dalam menjelaskan varians, yang tidak mungkin dalam analisis regresi (Hair et al., 1998).  Selain itu, SEM dapat mengukur hubungan antara pembentukan kepentingan di peringkat tertib kedua (Hair et al 2006; Henseler et al., 2009). Pemodelan persamaan struktur (SEM)
  6. SEM menyatukan ciri-ciri kedua-dua analisis faktor dan pelbagai regresi yang membantu penyelidik untuk mengkaji kedua-dua kesan langsung dan tidak langsung dari pembolehubah bebas dan bergantung (Bagozzi & Fornell 1982; Geffen et al., 2000 et al., 2006).  Di mana, alat statistik generasi pertama yang merangkumi teknik-teknik seperti ANOVA, regresi linear, analisis faktor, MANOVA, dan lain-lain boleh meneliti hanya satu hubungan tunggal pada satu masa sahaja (Anderson & Gerbing 1988; Chin 1998; Gefen et al. ; Hair et al 2006). Pemodelan persamaan struktur (SEM)
  7. Pemodelan Persamaan Struktur (SEM) • Pemodelan Persamaan Struktur (SEM) membolehkan para penyelidik memasukkan pembolehubah yang tidak dapat diukur yang diukur secara tidak langsung oleh pembolehubah penunjuk. Mereka juga memudahkan pengiraan ralat pengukuran dalam pembolehubah yang diperhatikan (Chin, 1998). • Terdapat dua pendekatan untuk menganggarkan hubungan dalam model persamaan struktur (SEM): • SEM berasaskan kovarians (CB-SEM) • PLS-SEM (pemodelan jalur PLS) / VB-SEM
  8. Kesalahan pengukuran • Kesalahan pengukuran adalah perbezaan antara nilai sebenar pembolehubah dan nilai yang diperoleh dengan menggunakan skala • Jenis ralat pengukuran • Kesalahan rawak boleh menjejaskan kebolehpercayaan membina • Kesalahan sistematik boleh menjejaskan kesahan pembinaan (Hair et al., 2014) • Sumber kesilapan • 1. soalan-soalan yang kurang baik di dunia dalam kaji selidik • Penggunaan kaedah statistik statistik yang tidak betul • Kesimpulan pendekatan skala
  9. Penyedia CB-SEM VB-SEM Provider SEM PLS-SEM Provider AMOS Analisis Struktur Moment IBM Pembangun: James Arbuckle & Werner Wothke SmartPLS Ringle et al., 2005 LISREL LInear Structural RELationship Joreskog 1975 Jöreskog and Sörbom (1989) PLS-Graph Chin 2005; Chin 2003 MPLUS PLS-GUI Li, 2005 EQS SPADPLS TesteGo, 2006 SAS LVPLS Lohmöller- R WarpPLS Ned Kock 2012 SEPATH PLS-PM CALIS semPLS LISCOMP Visual PLS Fu, 2006 Lavaan PLSPath Sellin, 1989 COSAN XLSTAT Addinsoft, 2008
  10. PLS-SEM Percepat Least Squares (PLS) adalah teknik estimasi berasaskan regresi OLS yang menentukan sifat-sifat statistiknya. Kaedah memberi tumpuan kepada ramalan satu set hubungan hipotesis tertentu yang memaksimumkan variasi yang dijelaskan dalam pembolehubah bergantung, sama dengan model regresi OLS (Rambut, Ringle, & Sarstedt, 2011).
  11. PLS-SEM  Model laluan PLS terdiri daripada dua elemen: – Model struktur atau model dalaman – Model pengukuran atau model luaran  Model struktur juga memaparkan hubungan (laluan) antara pembinaan. – Model pengukuran memaparkan hubungan antara konstruk dan pembolehubah penunjuk (segi empat tepat).
  12. PLS-SEM  Teori pengukuran menentukan bagaimana pembolehubah laten (membina) diukur.  Terdapat dua cara yang berbeza untuk mengukur pemboleh ubah yang tidak dapat diobservasi. -Reflective measurement -Formative measurement
  13. Justifikasi • Menurut Hair et al. (2013), Henseler et al. (2009) dan Urbach & Ahleman (2010) PLS semakin popular. PLS: Dalam keadaan di mana teori kurang maju.
  14. Justifikasi  Jika tujuan utama menerapkan pemodelan struktur adalah ramalan dan penjelasan mengenai pembinaan sasaran.  PLS-SEM menganggarkan pekali (iaitu, hubungan model jalan) yang memaksimumkan nilai 𝑹 of (target) endogenous constructs.  Saiz sampel yang kecil  Model kompleks  Tidak ada andaian mengenai data yang mendasari (Anggapan normal)  Menyokong model pengukuran refleksi dan formatif serta satu item yang dibina.
  15. Perintah Pertama Membina Penyelidik mesti mempertimbangkan dua jenis spesifikasi pengukuran apabila ia membangunkan pembinaan. Bebas / Prediktor Membina laten Eksogen Membina Bergantung / Hasil Membina laten Endogen Membina FormatifReflectiveMode Mod B Bar Indikator Ukuran Pembolehubah Observed Variable Pembolehubah Pembolehubah
  16. Reflektif vs Formatif • Selain itu, penunjuk formatif dianggap bebas ralat (Diamantopoulos, 2006; Edwards & Bagozzi, 2000). • Langkah-langkah reflektif mempunyai istilah kesilapan yang berkaitan dengan setiap penunjuk, yang tidak berlaku dengan langkah formatif.
  17. Membina reflektif • Petunjuk mestilah berkait rapat dengan Hulland (1999). • Arah kausalitas adalah dari membina untuk mengukur. • Menurunkan indikator dari model pengukuran tidak mengubah makna pembinaan. • Mengambil ralat pengukuran ke akaun pada peringkat item. • Sama dengan analisis faktor. • Khas penyelidikan sains dan pengurusan sosial. ξ 𝑥1 𝑥2 𝑥3 𝑥4 ε1 ε2 ε3 ε4
  18. Model reflektif • Model pengukuran reflektif: – Dibincangkan sebagai Mod A – Mengikut teori ini, langkah-langkah mewakili kesan (atau manifestasi) dari suatu asas yang mendatar – Boleh ditukar ganti; mana-mana item tunggal secara amnya boleh dikeluarkan tanpa mengubah maksud pembinaan, selagi binaan mempunyai kebolehpercayaan yang mencukupi. – Petunjuk yang dikaitkan dengan pembinaan tertentu harus sangat berhubung dengan satu sama lain. – Kemusnahan adalah dari membina kepada langkah-langkahnya (perhubungan terhasil daripada langkah-langkahnya).
  19. Model reflektif • Hubungan antara pembolehubah membina dan penunjuk yang diukur adalah dipanggil beban luar / beban (l). – Pekali luaran (l) dianggarkan melalui regresi tunggal (satu bagi setiap pembolehubah penunjuk) bagi setiap pembolehubah penunjuk pada pembinaannya yang sepadan.
  20. Apabila menguji kesan pengantaraan, penyelidik lebih suka mengikuti Pengkhotbah dan Hayes (2004,2008) dan bootstrap pengedaran sampel kesan tidak langsung, yang berfungsi untuk model mediator sederhana dan berganda.

Sumber: Ali Asgari

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL