Jasa Konsultan Statistik SPSS Eviews

Jasa Konsultan Statistik SPSS Eviews

Jasa Konsultan Statistik, WA 0877-8467-3150 untuk jasa Konsultan Statistik dan jasa pengolahan (jasa olah data statistik) dengan SPSS, AMOS, Eviews, Smart PLS (Partial Least Square) dan Lisrel untuk skripsi, tesis dan disertasi.

Video Analisis Statistik dan multivariat dengan SPSS, Eviews, Amos, Lisrel dan Smart PLS

1. Belajar SPSS, Tutorial pengenalan SPSS

2. Cara mengimpor atau impor data dari Excel

3. Olah data kueisoner dengan multiple response SPSS

4. Mengkonversi data interval menjadi data katagori dengan SPSS

5. Analisis Deskriptif, Crosstab (tabulasi silang) dan Compare Mean

6. Crosstab (tabulasi silang)

7. Penjelasan Uji HIPOTESIS, untuk yang benci rumus dan alergi angka

8. Uji reliabilitas dan validitas

9. Analisis korelasi Pearson

10. Regresi Linier Sederhana

11. Regresi Linier Berganda

12. Metode Penelitian Kuantitatif dengan Analisis Regresi Linier Berganda

13. Analisis residual atau error untuk uji asumsi klasik

14. Uji Normalitas

15. Distribusi normal standar

16. Uji Heteroskedastitas

17. Structural Equation Modeling (SEM) dengan AMOS

18. Tutorial Structural Equation Modeling dengan Partial Least Square (Smart PLS)

19. Tutorial LISREL bahasa Indonesia dengan variabel mediasi

20. Tutorial Regresi Data Panel dengan Eviews bahasa Indonesia

21. Uji t satu sampel

22. Training Statistika dan Structural  Equation Modeling (SEM)

Tentang Kami

Kami alumni S2 UI juga alumni S1 dan S3 IPB memberikan jasa Konsultan Statistik dan Metodologi Penelitian Kuantitatif dan jasa olah data statistik di Jakarta atau di wilayah lain di Indonesia.  Jasa konsultan statistik atau analisis data penelitian dan konsultasi  untuk analisis data dalam pembuatan skripsi, tesis dan disertasi dengan menggunakan perangkat lunak SPSS, Eviews, AMOS dan Lisrel. Kami juga memberikan jasa konsultasi untuk penyelesaian persoalan-perosoalan statistika di perusahaan, lembaga pemerintah dan swasta  Kami juga menyelenggarakan pelatihan interanl perusahaan (in house training), menganalisis dan “membunyikan” hasil penelitian dan survey di berbagai lembaga.

Beberapa alasan menggunakan jasa pengolahan data statistik (jasa olah data statistik) dari kami:

Proses pengolahan data disupervisi oleh dosen senior mata kuliah statistik dan metodologi penelitian di program doktor dan magister.
Output analisis data diberikan interpretasi yang rinci sehingga bisa dijadikan komponen utama bab 4 atau bab hasil dan pembahasan
Mahasiswa diberikan penjelasan via telpon atau tatap muka langsung (Jakarta, Depok, Bogor, Bekasi, Tangerang dan sekitarnya)
Biaya terjangkau dan dibayar setelah hasil pengolahan data disampaikan, sehingga mahasiswa tidak menanggung resiko. Untuk menentukan layak tidaknya jasa olah data statistik dengan SPSS secara online, tidak hanya ditentukan masalah harga atau biaya murah, tetapi tentu dipertimbangkan juga kompetensi para pengelola jasa tersebut.

Pengolahan dan analisa data penelitian meliputi membaca dan menginterpretrasikan data, analisis regresi linier berganda, analisis model persamaan simultan, structural equation modeling (SEM), model linier programming ataupun model kuantitatif lainnya.
Konsultasi dengan tatap muka bisa dilakukan di kantor atau kampus konsultan, bagi yang tinggal di Jabodetabek. Bagi yang tinggal di luar Jabodetabek, tentu juga bagi yang tinggal di Jabodetabek, konsultasi bisa dilakukan via Whatsapp atau Zoom.

Untuk permintaan jasa pengolahan data, Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan. Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi bila dibutuhkan. Biaya jasa pengolahan data, dilakukan setelah pengolahan data selesai dikerjakan, sehingga mahasiswa tidak memiliki resiko kehilangan uang bila harus membayar di depan.

Pada umumnya penelitian dengan metoda kuantitatif meliputi serangkaian pengujian dan analisis data antara lain: uji instrumen penelitian atau kuesioner (uji Reliabilitas dan uji Validitas), uji asumsi dasar (uji Normalitas, Homogenitas, Linieritas), uji penyimpangan asumsi klasik (Multikolinearitas, Heteroskedastisitas, Autokorelasi), Regresi Linier, Path Analysis, Structural Equation Modeling (SEM).

Konsultasi dengan tatap muka bisa dilakukan di kantor atau kampus konsultan bagi yang tinggal di Jabodetabek. Bagi yang tinggal di luar Jabodetabek, tentu juga bagi yang tinggal di Jabodetabek, konsultasi bisa dilakukan via telpon atau Zoom.

Untuk permintaan Jasa Konsultan Statistik atau jasa olah data statistik di Jakarta atau di wilayah lain di Indonesia, Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan. Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi bila dibutuhkan.

Berbekal pengalaman sebagai konsultan dan dosen pengajar metoda penelitian, ekonomi manajerial, statistika dan ekonometrika di program doktor ekonomi dan program magister di Jakarta, Insya Allah kami bisa menyelesaikan persoalan penelitian yang Anda hadapi.

Jln. Borobudur No. 7D Jakarta Pusat
Tel. 021 – 7777 379
SMS/WA : 0815-9696-995, 0877-8467-3150
Email: ahlidata@yahoo.com

Di era digital saat ini, data statistik menjadi salah satu kebutuhan penting bagi banyak perusahaan, akademisi, dan lembaga pemerintah. Data statistik diperlukan untuk mengambil keputusan yang tepat dalam bisnis, riset, atau pengambilan kebijakan.

Namun, olah data statistik tidaklah mudah. Diperlukan keterampilan dan pengetahuan yang mumpuni untuk mengolah data statistik dengan benar dan akurat. Oleh karena itu, jasa olah data statistik menjadi semakin populer dan dibutuhkan.

Beberapa perangkat lunak yang umum digunakan dalam olah data statistik adalah SPSS, EViews, AMOS, LISREL, dan Smart PLS. Masing-masing perangkat lunak memiliki kelebihan dan kekurangan dalam pengolahan data statistik.

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah perangkat lunak yang sangat populer di kalangan akademisi dan peneliti. SPSS dapat digunakan untuk analisis statistik dasar, seperti analisis deskriptif, uji beda, dan analisis regresi. Selain itu, SPSS juga memiliki fitur yang canggih seperti analisis faktor, analisis klaster, dan analisis survival.

EViews (Econometric Views) adalah perangkat lunak khusus untuk analisis data ekonomi. EViews memiliki fitur yang sangat lengkap dalam mengolah data statistik, termasuk analisis deret waktu, analisis kausalitas, dan pengujian heteroskedastisitas.

AMOS (Analysis of Moment Structures) adalah perangkat lunak yang digunakan untuk analisis data struktural, seperti analisis persamaan struktural dan analisis jalur. AMOS dapat digunakan untuk menguji hubungan antara variabel dalam model statistik yang kompleks.

LISREL (Linear Structural Relations) adalah perangkat lunak yang sering digunakan dalam pengolahan data statistik sosial dan perilaku. LISREL dapat digunakan untuk analisis persamaan struktural, analisis faktor, dan pengujian hipotesis.

Smart PLS (Partial Least Squares) adalah perangkat lunak yang sangat populer dalam analisis data statistik dalam bidang bisnis dan manajemen. Smart PLS dapat digunakan untuk analisis persamaan struktural dan analisis jalur yang kompleks.

Pilihan perangkat lunak yang tepat dalam olah data statistik tergantung pada jenis data yang diolah dan tujuan pengolahan data. Oleh karena itu, perusahaan atau lembaga yang memerlukan jasa olah data statistik harus memilih penyedia jasa yang memahami karakteristik dan kelebihan masing-masing perangkat lunak tersebut.

Penyedia jasa olah data statistik yang handal dan profesional akan membantu klien dalam memilih perangkat lunak yang tepat untuk kebutuhan analisis data mereka. Mereka akan membantu dalam tahap pengumpulan data, pengolahan data, analisis data, dan interpretasi hasil analisis.

Statistik adalah ilmu merancang penelitian atau percobaan, mengumpulkan data dan data pemodelan / analisis untuk tujuan pengambilan keputusan dan penemuan ilmiah ketika informasi yang tersedia adalah terbatas dan variabel. Artinya, statistik adalah ilmu Belajar dari data. Hampir semua orang-termasuk presiden perusahaan, perwakilan pemasaran, ilmuwan sosial, insinyur, peneliti medis, dan konsumen-penawaran dengan data. Data ini bisa dalam bentuk angka penjualan kuartalan, kenaikan persen pada kejahatan remaja, tingkat kontaminasi dalam sampel air, tingkat kelangsungan hidup untuk pasien yang menjalani terapi medis, angka sensus, atau informasi yang membantu menentukan merek mobil untuk membeli.

Dalam teks ini, kita mendekati studi statistik dengan mempertimbangkan proses empat langkah di Belajar dari data: (1) mendefinisikan masalah, (2) pengumpulan data, (3) meringkas data, dan (4) menganalisis data, menafsirkan analisis, dan mengkomunikasikan hasil. Melalui penggunaan empat langkah di Belajar dari data, penelitian kami statistik sejajar dengan Metode Ilmiah, yang merupakan seperangkat prinsip dan prosedur yang digunakan oleh para ilmuwan berhasil dalam mengejar pengetahuan mereka.

Metode ini melibatkan perumusan tujuan penelitian, desain studi observasional dan / atau eksperimen, pengumpulan data, pemodelan / analisis data dalam konteks tujuan penelitian, dan pengujian hipotesis. Kesimpulan dari langkah-langkah sering perumusan tujuan penelitian baru untuk penelitian lain. Langkah-langkah ini digambarkan dalam skema yang diberikan pada Gambar 1.1.

langkah penting dalam Belajar dari data; pada kenyataannya, kecuali masalah yang akan ditangani didefinisikan secara jelas dan pengumpulan data dilakukan dengan benar, interpretasi hasil analisis dapat menyampaikan informasi yang menyesatkan karena analisis didasarkan pada satu set data yang tidak mengatasi masalah.   Datayang tidak lengkap dan berisi informasi yang tidak benar. Seluruh teks, kita akan mencoba untuk membuat Anda tetap fokus pada gambaran yang lebih besar dari Belajar dari data melalui proses empat langkah. Kebanyakan bab akan berakhir dengan bagian ringkasan yang menekankan bagaimana materi bab ini cocok menjadi studi statistik-Learning dari data. Untuk menggambarkan beberapa konsep di atas, kita akan mempertimbangkan empat situasi di mana empat langkah di Belajar dari data dapat membantu dalam memecahkan masalah dunia nyata.

1. Masalah: Pemantauan kualitas berkelanjutan fasilitas manufaktur bola lampu. Sebuah pabrik bola lampu memproduksi sekitar setengah juta lampu per hari. Departemen jaminan kualitas harus memantau TABLE 1.1 Organisasi teks Empat-Langkah

Bab 1 Pendahuluan 1 Statistik dan Metode Ilmiah 2 Pengumpulan Data 2 Menggunakan Survei dan Studi Eksperimental Mengumpulkan data 3 Meringkas data 3 Data Keterangan 4 Probabilitas dan Probabilitas Distribusi 4 Menganalisis data, Alih 5 Kesimpulan tentang Penduduk Central Nilai yang Analisis, dan 6 Kesimpulan Membandingkan Dua Nilai Penduduk Central

Berkomunikasi Hasil 7 Kesimpulan tentang Penduduk Varians 8 Kesimpulan tentang More Than Dua Populasi Central Nilai 9 Beberapa Perbandingan 10 kategoris data 11 Linear Regresi dan Korelasi 12 Regresi dan Model Umum Linear 13 Regresi lanjut Topik 14 Analisis Varians untuk Completely Desain Acak 15 Analisis Varians untuk Diblokir Designs 16 Analisis Kovarian 17 Analisis Variance untuk Beberapa Tetap Tanpa, random, dan Mixed-Effects Model 18 Berpisah -Plot, berulang Tindakan, dan Crossover Desain 19 Analisis Varians untuk Beberapa Desain seimbang GAMBAR 1.1

Metode Ilmiah Skema Keputusan: kesimpulan tertulis, presentasi lisan Merumuskan tujuan-tujuan baru penelitian: model baru, hipotesis baru Kesimpulan: grafik, estimasi, hipotesis pengujian, model penilaian mengumpulkan data: pengelolaan data Merumuskan tujuan penelitian: hipotesis penelitian, model Rencana studi: ukuran sampel, variabel, unit percobaan, sampel mekanisme tingkat cacat dari lampu. Ini bisa menyelesaikan tugas ini dengan menguji setiap bola, namun biaya akan cukup besar dan akan sangat meningkatkan harga per umbi.

Pendekatan alternatif adalah untuk memilih 1.000 lampu dari produksi harian 500.000 lampu dan menguji masing-masing 1.000. Fraksi lampu yang rusak di 1.000 diuji dapat digunakan untuk memperkirakan fraksi cacat dalam produksi seluruh hari, asalkan 1.000 lampu dipilih dengan cara yang tepat. Kami akan menunjukkan di bab berikutnya bahwa fraksi yang rusak di lampu diuji mungkin akan cukup dekat dengan fraksi cacat produksi seluruh hari dari 500.000 lampu. 2.

Masalah: Apakah ada hubungan antara merokok dan berhenti kenaikan berat badan? Untuk menyelidiki klaim bahwa orang yang berhenti merokok sering mengalami kenaikan berat badan berikutnya, peneliti memilih sampel acak dari 400 peserta yang telah berhasil berpartisipasi dalam program berhenti merokok. Individu-individu ditimbang pada awal program dan lagi 1 tahun kemudian. Rata-rata perubahan berat peserta adalah peningkatan dari 5 pon.

Para peneliti menyimpulkan bahwa ada bukti bahwa klaim itu sah. Kami akan mengembangkan teknik di bab berikutnya untuk menilai ketika perubahan adalah perubahan yang benar-benar signifikan dan tidak berubah karena kebetulan acak. 3.

Masalah: Apa efek tidak pupuk nitrogen terhadap produksi gandum? Untuk studi tentang efek pupuk nitrogen pada produksi gandum, total 15 bidang yang tersedia untuk peneliti. Dia secara acak tiga bidang masing-masing dari lima tingkat nitrogen dalam penyelidikan. Varietas yang sama dari gandum ditanam di semua 15 bidang. Bidang dibudidayakan dengan cara yang sama sampai panen, dan jumlah pon gandum per acre kemudian direkam untuk masing-masing 15 bidang. Eksperimen ingin menentukan tingkat optimal dari nitrogen untuk diterapkan ke ladang gandum, tapi, tentu saja, dia hanya sebatas menjalankan percobaan pada sejumlah bidang. Setelah menentukan jumlah nitrogen yang menghasilkan produksi terbesar gandum di bidang studi, eksperimen kemudian menyimpulkan bahwa hasil yang sama akan berlaku untuk ladang gandum yang memiliki karakteristik agak sama dengan bidang studi.

Apakah eksperimen dibenarkan dalam mencapai kesimpulan ini? 4. Masalah: Menentukan opini publik ke arah pertanyaan, masalah, produk, atau calon. Aplikasi yang serupa statistik dibawa ke pikiran dengan sering menggunakan jajak pendapat New York Times / CBS News, Washington Post / ABC News, CNN, Harris, dan Gallup. Bagaimana lembaga survei ini dapat menentukan pendapat lebih dari 195 juta orang Amerika yang berusia voting? Mereka tentu tidak menghubungi setiap pemilih potensial di Amerika Serikat. Sebaliknya, mereka mencicipi pendapat dari sejumlah kecil pemilih potensial, mungkin sedikitnya 1.500, untuk memperkirakan reaksi setiap orang dari usia pemilih di negeri ini.

Hasil yang menakjubkan dari proses ini adalah bahwa jika pemilihan pemilih dilakukan dengan cara yang berisi dan pemilih diminta ambigu, nonleading pertanyaan, fraksi orang-orang menghubungi yang memegang pendapat tertentu erat akan cocok fraksi dalam total holding populasi bahwa pendapat pada waktu tertentu. Kami akan menyediakan bukti yang mendukung meyakinkan dari pernyataan ini di bab-bab berikutnya. Masalah-masalah ini menggambarkan proses empat langkah di Belajar dari data. Pertama, ada masalah atau pertanyaan yang harus ditangani. Berikutnya, untuk setiap masalah studi 4 Bab 1 Statistik dan Metode Ilmiah atau percobaan diusulkan untuk mengumpulkan data yang berarti untuk menjawab masalah. Departemen jaminan kualitas harus memutuskan kedua berapa banyak lampu yang dibutuhkan untuk diuji dan bagaimana untuk memilih sampel dari 1.000 lampu dari total produksi lampu untuk mendapatkan hasil yang valid.

Kelompok polling harus memutuskan berapa banyak pemilih untuk sampel dan bagaimana untuk memilih individu-individu dalam rangka untuk memperoleh informasi yang merupakan perwakilan dari populasi semua pemilih. Demikian pula, itu perlu untuk hati-hati merencanakan berapa banyak peserta dalam studi berat-gain yang diperlukan dan bagaimana mereka akan dipilih dari daftar seluruh peserta tersebut. Selanjutnya, variabel apa yang harus para peneliti telah diukur pada setiap peserta? Apakah perlu untuk mengetahui setiap peserta usia, jenis kelamin, kebugaran fisik, dan variabel yang berhubungan dengan kesehatan lainnya, atau itu berat satu-satunya variabel penting?

Hasil penelitian ini mungkin tidak relevan dengan populasi umum jika banyak peserta dalam studi ini memiliki kondisi kesehatan tertentu. Dalam percobaan gandum, itu penting untuk mengukur baik karakteristik tanah ladang dan kondisi lingkungan, seperti suhu dan curah hujan, untuk mendapatkan hasil yang bisa digeneralisasi untuk bidang tidak termasuk dalam penelitian ini. Desain studi atau penelitian sangat penting untuk mendapatkan hasil yang dapat digeneralisasi di luar penelitian.

Akhirnya, setelah dikumpulkan, dirangkum, dan menganalisis data, penting untuk melaporkan hasil dalam hal jelas kepada orang-orang tertarik. Untuk contoh lampu, manajemen dan staf teknis akan perlu mengetahui kualitas batch produksi mereka. Berdasarkan informasi ini, mereka bisa menentukan apakah penyesuaian dalam proses yang diperlukan. Oleh karena itu, hasil analisis statistik tidak dapat disajikan dalam hal ambigu; keputusan harus dibuat dari basis pengetahuan yang jelas. Hasil penelitian berat-gain akan menarik penting untuk dokter yang memiliki pasien berpartisipasi dalam program penghentian merokok.

Jika peningkatan yang signifikan dalam berat tercatat untuk orang-orang yang telah berhenti merokok, dokter mungkin harus merekomendasikan diet sehingga mantan perokok tidak akan pergi dari satu masalah kesehatan (merokok) ke yang lain (peningkatan tekanan darah karena kelebihan berat badan). Sangat penting bahwa deskripsi hati-hati dari-peserta yaitu, usia, jenis kelamin, dan lain informasi-akan berhubungan dengan kesehatan termasuk dalam laporan. Dalam studi gandum, percobaan akan memberikan petani dengan informasi yang akan memungkinkan mereka untuk ekonomi memilih jumlah optimum nitrogen diperlukan untuk bidang mereka.

 Oleh karena itu, laporan harus berisi informasi mengenai jumlah kelembaban dan jenis tanah hadir pada bidang studi. Jika tidak, kesimpulan tentang produksi gandum optimal mungkin tidak berhubungan dengan petani yang menanam gandum dalam kondisi sangat berbeda. Untuk menyimpulkan secara sah bahwa hasil studi yang berlaku untuk kelompok yang lebih besar dari sekadar peserta dalam penelitian ini, kita harus hati-hati mendefinisikan penduduk (lihat Definisi 1.1) yang kesimpulan dicari dan merancang sebuah studi di mana sampel (lihat Definisi 1.2) telah tepat dipilih dari populasi yang ditunjuk.

Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling)  (Structural Equation Modeling) Pada tahun 1980, Peter Bentler (1980, p. 420) menyatakan bahwa Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) diadakan ‘janji terbesar untuk memajukan ilmu psikologi. “Sejak itu, ada banyak penting teoritis dan kemajuan praktis di lapangan. Begitu banyak sehingga, pada kenyataannya, bahwa Muthe? N (2001) mengumumkan ‘generasi kedua’ dari Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling). Tujuan dari ini Artikel ini adalah untuk memberikan gambaran tentang ‘generasi pertama’

Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) dan untuk menguraikan secara singkat perkembangan terbaru yang merupakan ‘generasi kedua’ Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling).

Artikel ini tidak akan mencurahkan ruang untuk perbandingan paket perangkat lunak tertentu. Untuk yang paling bagian, paket perangkat lunak yang ada berbeda dalam hal antarmuka pengguna. Pasar yang kompetitif di struktural

software pemodelan persamaan berarti bahwa perkembangan baru tersedia dalam satu paket perangkat lunak akan segera tersedia di lain.

1. Generasi Pertama: Definisi dan Ringkas

Sejarah Structural Equation Modeling Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) dapat didefinisikan sebagai sebuah kelas

metodologi yang bertujuan untuk mewakili hipotesis tentang sarana, varians, dan covariances dari Data yang diamati dalam hal jumlah yang lebih kecil dari ‘Struktural’ parameter yang didefinisikan oleh hipotesis mendasari konseptual atau teoritis Model. Secara historis, Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) berasal dari hibrida dari dua tradisi statistik yang terpisah. Pertama Tradisi adalah analisis faktor yang ikembangkan dalam disiplin psikologi dan psikometri. Tradisi kedua adalah model persamaan simultan dikembangkan terutama dalam ekonometri, tetapi memiliki sejarah awal bidang genetika dan diperkenalkan ke bidang sosiologi di bawah analisis nama jalan.

Subyek artikel ini menyangkut kombinasi dari variabel laten? faktor pendekatan analitik dengan model persamaan simultan. Kombinasi metodologi ini menjadi kerangka kerja analitis yang koheren didasarkan pada karya Joreskog (1973), Keesling (1972) dan Wiley (1973).

2. Umum Model

Model persamaan umum struktural seperti diuraikan oleh Joreskog (1973) terdiri dari dua bagian: (a) struktur bagian yang menghubungkan variabel laten satu sama lain melalui sistem persamaan simultan, dan (b) pengukuran bagian yang menghubungkan variabel laten dengan variabel yang diamati melalui model faktor dibatasi (konfirmasi). Itu bagian struktural dari model dapat ditulis sebagai η? BηΓξζ (1) mana η adalah vektor endogen (kriteria) laten variabel, ξ adalah vektor dari eksogen (prediktor) laten variabel, B adalah matriks koefisien regresi berkaitan variabel endogen laten satu sama lain, Γ adalah matriks dari koefisien regresi yang berkaitan endogen variabel untuk variabel eksogen, dan ζ adalah vektor istilah gangguan.

Variabel laten terkait dengan variabel teramati melalui persamaan pengukuran endogen yang variabel dan variabel eksogen. persamaan ini didefinisikan sebagai y? Λy ηε (2) dan x? Λx ξδ (3)

mana Λy dan Λx adalah matriks dari faktor loadings, masing-masing, dan ε dan δ adalah vektor keunikan, masing-masing. Selain itu, model umum menentukan varians dan covariances untuk ξ, ζ, ε, dan δ, dilambangkan Φ, Ψ, Θε , Dan Θδ, masing-masing.

Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) adalah suatu metodologi dirancang terutama untuk menguji teori substantif. Sebagai seperti, teori mungkin cukup berkembang untuk menunjukkan bahwa konstruksi tertentu tidak mempengaruhi lainnya konstruksi, bahwa variabel tertentu tidak memuat tentang faktor-faktor tertentu, dan bahwa gangguan tertentu dan kesalahan pengukuran tidak covary. Ini berarti bahwa beberapa elemen dari

Modeling Persamaan Struktural tetap nol dengan hipotesis. Parameter yang tersisa bebas untuk diperkirakan. Pola tetap dan parameter bebas menyiratkan struktur khusus untuk kovarians matriks dari variabel yang diamati. Didalam cara, Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) dapat dilihat sebagai kasus khusus dari rekan yang lebih umum? struktur variance Model didefinisikan sebagai Σ? Σ (Ω), di mana Σ adalah penduduk kovarians matriks andΣ (Ω) adalah fungsi matriks dihargai dari Ω ektor parameter? mengandung semua parameter model.

3. Identifikasi dan Estimasi Struktural Model persamaan Sebuah prasyarat untuk estimasi parameter Model ini adalah untuk menetapkan apakah parameter yang diidentifikasi. Kita mulai dengan definisi identifikasi dengan mempertimbangkan masalah dari kovarians perspektif pemodelan struktur. Populasi kovarians matriks Σ mengandung varians populasi dan covariances yang diasumsikan mengikuti model ditandai dengan satu set parameter yang terkandung dalam Ω.

Kita tahu bahwa varians dan covariances di Σ kaleng diestimasi dengan rekan-rekan sampel mereka di sampel kovarians matriks S menggunakan langsung persamaan untuk perhitungan varians sampel dan covariances. Dengan demikian, parameter dalam Σ diidentifikasi.

Apa yang perlu ditetapkan sebelum estimasi adalah apakah parameter yang tidak diketahui di Ω diidentifikasi dari unsur Σ. Kami mengatakan bahwa unsur-unsur dalam Ω diidentifikasi jika mereka dapat dinyatakan unik dalam hal unsur-unsur kovarians matriks Σ. Jika semua elemen dalam Ω adalah diidentifikasi maka model diidentifikasi. Berbagai kondisi yang diperlukan dan cukup untuk mendirikan identifikasi model ada dan dijelaskan dalam Kaplan (2000).

kemajuan besar dalam Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) telah, bisa dibilang, telah dibuat di bidang parameter perkiraan. Masalah estimasi parameter kekhawatiran memperoleh perkiraan parameter bebas model, tunduk pada batasan yang diberlakukan oleh parameter tetap model. Dengan kata lain, tujuan adalah untuk menerapkan model untuk sampel kovarians matriks S, yang merupakan perkiraan kovarians populasi matriks Σ yang diasumsikan mengikuti struktur model persamaan.

Estimasi diperoleh sehingga Perbedaan antara taksiran matriks kovarians Σ? Σ (Ω) dan sampel kovarians matriks S, adalah sebagai sekecil mungkin. Oleh karena itu, estimasi parameter membutuhkan memilih di antara berbagai fungsi pas. fungsi pas memiliki sifat-sifat yang (a) nilai fungsi lebih besar dari atau sama dengan nol, (b) nilai fungsi sama dengan nol jika, dan hanya jika, Model cocok dengan data sempurna, dan (c) fungsi ini kontinu. Kami pertama mempertimbangkan estimator yang mengasumsikan normalitas multivariat data. Kami akan membahas estimator untuk data non-normal dalam Sect. 5.

Estimasi berbasis Teori 3.1 normal Metode estimasi yang paling umum yang bertumpu pada asumsi normalitas multivariat adalah metode kemungkinan maksimum. Jika asumsi multivariat normalitas data yang diamati memegang, perkiraan diperoleh dari estimasi kemungkinan maksimum memiliki sifat yang diinginkan tertentu. Secara khusus, maksimum estimasi kemungkinan akan menghasilkan berisi dan

Perkiraan efisien serta sampel besar goodnessof-fit uji.Fungsi lain pas yang menikmati sama properti di bawah asumsi yang sama adalah umum kuadrat terkecil (GLS) estimator dikembangkan untuk struktural equation modeling konteks oleh Joreskog dan Goldberger (1972).

4. Pengujian

Setelah parameter model telah diperkirakan, model dapat diuji untuk fit global untuk data. Di Selain itu, hipotesis mengenai parameter individu dapat juga dievaluasi. Kami mempertimbangkan modelpengujian di bagian ini.4.1 Pengujian global Model Fit Sebuah fitur dari estimasi kemungkinan maksimum adalah bahwa satu eksplisit dapat menguji hipotesis bahwa model cocok data. Hipotesis nol menyatakan  bahwa ditentukan Model memegang dalam populasi. yang sesuai hipotesis alternatif adalah bahwa kovarians populasi matriks adalah setiap simetris (dan yang pasti positif)  matriks.

Di bawah estimasi kemungkinan maksimum, statistik untuk menguji hipotesis nol bahwa model cocok dalam populasi disebut sebagai kemungkinan ratio (LR) tes. Distribusi sampel besar dari uji rasio kemungkinan adalah chi-kuadrat dengan derajat kebebasan yang diberikan oleh perbedaan dalam jumlah elemen nonredundan di kovarians populasi matriks dan jumlah parameter bebas di model.

4.2 Pengujian Hipotesis Mengenai Indi? Idual parameter Selain tes global apakah model memegang tepatnya di populasi, kita juga dapat menguji hipotesis mengenai tetap dan dibebaskan parameter individu dalam model. Secara khusus, kita dapat mempertimbangkan tiga alternatif cara untuk mengevaluasi elemen tetap dan dibebaskan dari model vis-a? vis keseluruhan fit. Metode pertama terletak pada perbedaan antara rasio kemungkinan statistik chi-squared membandingkan diberikan model terhadap model lebih longgar. Penarikan bahwa hipotesis awal, mengatakan H ?, diuji terhadap hipotesis alternatif Ha yang Σ adalah simetris positif 15216

Modeling Persamaan Struktural

matriks definit. Mempertimbangkan hipotesis kedua, mengatakan H? yang berbeda dari H? dalam satu parameter yang dibatasi dengan nol sekarang santai. Perhatikan bahwa hipotesis alternatif adalah sama dalam kedua kasus.  Oleh karena itu, perubahan nilai chi-kuadrat antara dua model dapat digunakan untuk menguji perbaikan di cocok karena relaksasi dari pembatasan. Itu distribusi perbedaan antara dua chisquared tes didistribusikan sebagai chi-kuadrat dengan derajat kebebasan menyamai perbedaan dalam derajat-offreedom antara model di bawah H? dan kurang Model membatasi bawah H ?. Dalam kasus tunggal pembatasan yang dijelaskan di sini, perbedaan chi-kuadrat Tes dievaluasi dengan satu derajat kebebasan.

Ada cara lain untuk menilai perubahan Model tanpa memperkirakan model bersarang kedua. Itu Lagrange multiplier (LM) tes dapat digunakan untuk menilai apakah membebaskan parameter tetap akan menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam fit keseluruhan model. Tes LM asimtotik didistribusikan sebagai chisquared dengan derajat kebebasan menyamai perbedaan antara derajat kebebasan yang lebih Model ketat dan model kurang membatasi.

Lagi, jika pembatasan sedang dievaluasi, maka uji LM akan dievaluasi dengan satu derajat kebebasan. LM Tes ini juga disebut sebagai indeks modifikasi. Akhirnya, kita dapat mempertimbangkan mengevaluasi apakah memperbaiki parameter bebas akan menghasilkan penurunan yang signifikan dalam fit dari model. Hal ini disebut sebagai Wald uji.

Tes Wald adalah asimtotik didistribusikan sebagai chisquared dengan derajat kebebasan menyamai jumlah dikenakan pembatasan. Ketika bunga dalam mengevaluasi salah satu pembatasan uji Wald didistribusikan sebagai chisquared dengan satu derajat kebebasan. Akar kuadrat dari statistik Wald dalam hal ini adalah statistik z. Itu Alasan mengapa tes LM dan Wald dapat digunakan sebagai pendekatan alternatif untuk parameter pengujian model bahwa mereka asimtotik setara dengan satu sama lain dan untuk uji perbedaan chi-kuadrat.

4.3 Alternati? Metode e Model Fit Sejak awal 1980-an, perhatian telah difokuskan pada pengembangan indeks alternatif yang menyediakan relatif perspektif yang berbeda pada fit dari struktur model persamaan. Perkembangan indeks ini telah termotivasi, sebagian, oleh sensitivitas dikenal dari rasio kemungkinan chi-kuadrat statistik untuk besar ukuran sampel. kelas-kelas lain dari indeks telah termotivasi oleh kebutuhan untuk memikirkan kembali gagasan pengujian tepat fit pada populasi-ide yang dianggap oleh beberapa tidak realistis dalam situasi yang paling praktis.

Akhirnya, kelas lain dari indeks alternatif telah dikembangkan yang berfokus pada kecukupan lintas validasi dari model. Pada bagian ini kita akan membagi diskusi kami fit indeks alternatif ke dalam tiga kategori: (a) tindakan berdasarkan perbandingan fit untuk model dasar, termasuk yang menambahkan fungsi penalti untuk model kompleksitas, (b) tindakan berdasarkan kesalahan populasi dari perkiraan, dan (c) tindakan cross-validasi. 4.3.1 Tindakan berdasarkan comparati? E ​​cocok untuk baseline model. Diperdebatkan, yang paling aktif bekerja di bidang indeks fit alternatif telah pengembangan dari apa yang secara luas disebut sebagai tindakan dari comparati? e fit. Ide dasar di balik indeks ini adalah bahwa fit dari model ini dibandingkan dengan fit dari beberapa model baseline yang biasanya menentukan lengkap kemerdekaan antara variabel-variabel yang diamati.

Cocok dari model dasar biasanya akan cukup besar dan dengan demikian masalah adalah apakah model seseorang yang menarik adalah peningkatan relatif terhadap model dasar. indeks biasanya skala berbohong antara nol dan satu, dengan satu mewakili cocok relatif terhadap baseline ini model. Banyaknya indeks fit komparatif menghalangi pembahasan rinci dari masing-masing. Kami akan mempertimbangkan subset dari indeks di sini yang berfungsi untuk menggambarkan ide dasar.

Contoh klasik dari fit komparatif Indeks adalah bernorma-fit index (NFI) yang diusulkan oleh Bentler dan Bonett (1980). Indeks ini dapat ditulis sebagai NFI? Χ  mana χt b adalah chi-kuadrat untuk model lengkap kemerdekaan (yang disebut model baseline) dan χ t adalah chi-kuadrat untuk model target bunga. Ini Indeks, yang berkisar dari nol sampai satu, memberikan ukuran sejauh mana model sasaran adalah perbaikan atas model baseline. NFI mengasumsikan hipotesis nol benar dan Oleh karena itu distribusi chi-kuadrat sentral tes statistik.

Namun, argumen dapat dibuat bahwa hipotesis nol tidak pernah sepenuhnya benar dan bahwa distribusi statistik uji dapat lebih baik didekati oleh non-tengah chi-kuadrat dengan noncentrality parameter λ. Perkiraan noncentrality yang parameter dapat diperoleh dari selisih antara statistik dan derajat terkait kebebasan. Dengan demikian, untuk model yang tidak sangat misspecified, indeks yang dikembangkan oleh McDonald dan Marsh (1990) dan disebut sebagai relati? indeks noncentrality e (RNI) dapat didefinisikan sebagai

The RNI dapat berada di luar 0-1 jangkauan. Untuk memperbaiki hal ini, Bentler (1990) disesuaikan dengan RNI sehingga akan berbaring di kisaran 0-1. Versi yang disesuaikan ini disebut sebagai yang comparati? e Indeks fit (CFI).

Modeling Persamaan Struktural

Akhirnya, ada kelas indeks fit komparatif bahwa indeks fit menyesuaikan yang ada untuk jumlah parameter yang diperkirakan. Ini disebut indeks perbandingan fit berbasis kekikiran. Alasannya balik indeks ini adalah bahwa model dapat dibuat untuk menyesuaikan data dengan hanya memperkirakan lebih banyak dan lebih banyak parameter.

Memang, model yang hanya diidentifikasi sesuai dengan Data sempurna. Oleh karena itu, banding ke kekikiran akan mengharuskan indeks tersebut disesuaikan untuk jumlah parameter yang diestimasi. Penting untuk dicatat bahwa penggunaan komparatif indeks belum tanpa kontroversi. Khususnya, Sobel dan Borhnstedt (1985) berpendapat awal bahwa indeks ini dirancang untuk membandingkan seseorang model hipotesis terhadap dipertanyakan ilmiah hipotesis dasar bahwa variabel yang diamati benar-benar tidak berkorelasi satu sama lain.

Namun, sebagai Sobel dan Borhnstedt (1985) berpendapat, salah satu tidak akan pernah serius menghibur hipotesis tersebut, dan bahwa mungkin indeks ini harus dibandingkan dengan yang berbeda hipotesis dasar. Sayangnya, konvensional praktek Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) yang diwakili dalam jurnal ilmiah menunjukkan bahwa indeks ini selalu dibandingkan dengan model dasar dari kemerdekaan penuh.

4.3.2 Tindakan berdasarkan kesalahan dari perkiraan. Saya telah dicatat sebelumnya bahwa rasio kemungkinan chisquared Uji menilai sebuah hipotesis nol yang tepat bahwa Model cocok dalam populasi. Pada kenyataannya, itu adalah cukup tidak mungkin bahwa model akan sesuai dengan data sempurna.

Tidak hanya itu masuk akal untuk mengharapkan kami model untuk menahan sempurna, tapi misspecifications sepele dapat memiliki efek yang merugikan pada rasio kemungkinan menguji bila diterapkan sampel besar. Oleh karena itu, lebih pendekatan yang masuk akal adalah untuk menilai apakah model cocok sekitar baik dalam populasi. kesulitan timbul ketika mencoba untuk mengukur apa yang dimaksud dengan ‘sekitar.’

Untuk memotivasi pekerjaan ini sangat berguna untuk membedakan antara berbagai jenis perbedaan. Pertama, ada perbedaan karena pendekatan, yang mengukur kurangnya fit dari model untuk populasi kovarians matriks. Kedua, ada perbedaan karena estimasi, yang mengukur perbedaan antara model fit untuk sampel kovarians matriks dan model fit untuk matriks kovarians populasi. Akhirnya, ada perbedaan karena keseluruhan kesalahan yang mengukur perbedaan antara unsur-unsur  populasi kovarians matriks dan model fit dengan sampel kovarians matriks. Langkah-langkah dari perkiraan fit prihatin dengan perbedaan karena pendekatan. Berdasarkan pekerjaan

Steiger dan Lind (1980) adalah mungkin untuk menilai perkiraan fit dari model dalam populasi. Itu metode Steiger dan Lind (1980) menggunakan akar mean square error dari pendekatan (RMSEA) untuk mengukur perkiraan fit. Dalam memanfaatkan RMSEA untuk menilai perkiraan fit, hipotesis resmi  kerangka pengujian digunakan.

Biasanya sebuah RMSEA nilai? 0,05 dianggap sebagai ‘dekat fit. “Nilai ini berfungsi untuk menentukan hipotesis nol formal cocok dekat. Di Selain itu, interval kepercayaan 90% sekitar RMSEA dapat dibentuk, memungkinkan penilaian terhadap ketepatan estimasi (Steiger dan Lind 1980). pedoman praktis direkomendasikan menunjukkan bahwa nilai-nilai dari RMSEA antara 0,05 dan 0,08 adalah indikasi fit adil, sementara nilai antara 0,08 dan 0,10 adalah indikasi biasa-biasa saja fit.

4.3.3 Langkah-langkah yang menilai lintas? Alidation kecukupan. Pertimbangan penting lainnya dalam mengevaluasi model struktural adalah apakah model tersebut mampu cross-memvalidasi baik dalam sampel masa depan ukuran yang sama, dari populasi yang sama, dan sampel dengan cara yang sama. Dalam beberapa kasus, seorang penyidik mungkin memiliki sampel yang cukup besar untuk kemungkinkan untuk menjadi acak terbelah dua dengan model estimasi dan diubah pada sampel kalibrasi dan kemudian crossvalidated pada sampel alidation?.

Ketika ini mungkin, maka model pas akhir dari kalibrasi sampel diterapkan pada kovarians sampel validasi matriks dengan estimasi parameter tetap ke taksiran nilai-nilai yang diperoleh dari sampel kalibrasi. Dalam banyak kasus, peneliti mungkin tidak memiliki sampel cukup besar untuk memungkinkan pemisahan menjadi kalibrasi dan sampel validasi. Namun, crossvalidation yang kecukupan model tetap menjadi yang diinginkan sepotong informasi dalam model evaluasi. dua sebanding metode untuk menilai kecukupan cross-validasi adalah kriteria informasi Akaike (AIC) dan indeks cross-validasi yang diharapkan (ECVI). Di kedua kasus, diasumsikan bahwa penyidik ​​adalah dalam posisi untuk memilih di antara satu set model bersaing. Model dengan terendah AIC atau ECVI nilai akan model yang akan memiliki yang terbaik cross-validasi kemampuan.

5. Asumsi statistik mendasari Struktural

Modeling persamaan Seperti dengan semua metodologi statistik, struktur pemodelan persamaan mensyaratkan bahwa yang mendasari tertentu asumsi harus puas untuk memastikan akurat kesimpulan. Asumsi utama yang terkait dengan Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) meliputi: multivariat normalitas, tidak ada data yang sistematis yang hilang, cukup ukuran sampel yang besar, dan spesifikasi model yang benar.

5.1 Asumsi Sampling

Untuk keperluan estimasi yang tepat dan inferensi, sebuah sangat pertanyaan penting menyangkut mekanisme sampling. Dengan tidak adanya informasi eksplisit untuk

Modeling Persamaan Struktural

Sebaliknya, metode estimasi seperti kemungkinan maksimumberasumsi bahwa data yang dihasilkan sesuai dengan simple random sampling. Mungkin lebih sering daripada tidak, bagaimanapun, model persamaan struktural yang diterapkan data yang telah diperoleh melalui sesuatu selain simple random sampling. Sebagai contoh, ketika data diperoleh melalui pengambilan sampel multistage, asumsi biasa pengamatan independen dilanggar mengakibatkan bias diprediksi. Struktural model persamaan diperluas untuk mempertimbangkan multistage sampel akan dibahas dalam Sect. 6.

5.2 Non-normalitas

Asumsi dasar yang mendasari penggunaan standar Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) adalah bahwa pengamatan yang diambil dari terus menerus dan normal multivariate populasi. Asumsi ini sangat penting untuk estimasi kemungkinan maksimum karena maksimum kemungkinan estimator berasal langsung dari ekspresi untuk distribusi normal multivariat. Jika data mengikuti kontinyu dan normal multivariate distribusi, maka kemungkinan maksimum mencapai optimal sifat asimtotik, yaitu, bahwa perkiraan normal, berisi, dan efisien.

Efek dari non-normalitas pada perkiraan, standar kesalahan, dan tes model fit sudah dikenal. Itu literatur yang ada menunjukkan bahwa non-normalitas tidak mempengaruhi estimasi parameter. Sebaliknya, standar kesalahan tampaknya meremehkan relatif terhadap standar deviasi empiris dari perkiraan. Dengan Sehubungan dengan kebaikan-of-fit, penelitian menunjukkan bahwa nonnormality dapat menyebabkan terlalu tinggi besar rasio kemungkinan chi-kuadrat statistik, dan terlalu tinggi ini tampaknya berhubungan dengan jumlah derajat kebebasan model.

5.2.1 estimator untuk data non-normal. estimasi metode yang dibahas di Sect. 3 diasumsikan multivariat data normal. Dalam kasus di mana data tidak multivariat normal, dua estimator umum ada yang berbeda tergantung pada apakah variabel yang diamati kontinu atau kategoris.

Salah satu terobosan besar dalam struktur pemodelan persamaan telah pengembangan metode estimasi yang tidak didasarkan pada asumsi dari data normal multivariat terus menerus.

Browne (1984) mengembangkan distribusi asimtotik gratis (ADF) estimator berdasarkan tertimbang kuadrat- teori, di mana matriks berat mengambil khusus untuk m. Secara khusus, ketika data tidak multivariat normal, matriks berat dapat diperluas untuk memasukkan informasi tentang skewness dan kurtosis dari data. studi simulasi menunjukkan kinerja yang cukup baik dari estimasi ADF dibandingkan dengan ML dan GLS. Masalah dengan estimator ADF adalah komputasi yang kesulitan yang dihadapi untuk model moderat ukuran. Secara khusus, dengan variabel p ada  elemen dalam sampel kovarians matriks

S. Matriks berat badan adalah pesanan u? U. Hal ini dapat dilihat bahwa ukuran matriks berat tumbuh pesat dengan jumlah variabel. Jadi, jika model diperkirakan dengan 20 variabel, matriks berat badan akan berisi 22.155 elemen yang berbeda. Selain itu, estimasi ADF diperlukan bahwa ukuran sampel (untuk masing-masing kelompok jika relevan) melebihi p1? 2p (p1) untuk memastikan bahwa matriks berat badan adalah non-singular. Kendala ini memiliki terbatas utilitas dari estimator ADF di diterapkan pengaturan. Kesulitan lain dengan estimator ADF adalah bahwa sosial dan perilaku Data ilmu jarang terus menerus.

Sebaliknya, kita cenderung menghadapi data kategorikal dan sering, kita menemukan campuran dari jenis skala dalam analisis spesifik. Ketika hal ini terjadi, asumsi kontinuitas serta normalitas multivariat yang dilanggar. Muthe? N (1984) membuat kontribusi besar untuk estimasi model persamaan struktural di bawah kondisi yang lebih realistis dengan menyediakan terpadu Pendekatan untuk memperkirakan model yang mengandung campuran skala pengukuran. Ide dasar dari Muthe? (1984) metode n adalah bahwa mendasari setiap variabel kategoris adalah laten a terus menerus dan terdistribusi normal variabel. Itu statistik untuk memperkirakan model korelasi antara variabel-variabel laten. Sebagai contoh,

Pearson korelasi momen-produk antara diamati variabel dikotomis disebut coef- phi ficients. Phi koefisien bisa meremehkan ‘benar’ atau korelasi laten antara variabel. Jadi, ketika phi koefisien yang digunakan dalam model persamaan struktural, perkiraan dapat dilemahkan. Sebaliknya, laten korelasi antara variabel dikotomis disebut untuk korelasi sebagai tetrakorik, dan penggunaannya akan menghasilkan koefisien korelasi disattenuated. korelasi yang mendasari lain juga dapat didefinisikan. Prosedur yang dikembangkan oleh Muthe? N (1984) menangani campuran dari jenis skala dengan menghitung sesuai korelasi dan matriks bobot yang sesuai yang sesuai bagi mereka korelasi. Ini dimasukkan menjadi tertimbang analisis kuadrat-menghasilkan yang benar kebaikan-of-fit tes, perkiraan, dan kesalahan standar. Sayangnya, seperti dengan estimator ADF, metode dari Muthe? n adalah komputasi intensif. Namun, Penelitian telah menunjukkan metode estimasi bagaimana tersebut dapat dikembangkan yang tidak komputasi intensif.

5.3 data Hilang prosedur umumnya, statistik seperti struktur pemodelan persamaan mengasumsikan bahwa setiap unit analisis memiliki data lengkap. Namun, karena berbagai alasan, unit mungkin hilang nilai-nilai pada satu atau lebih variabel 15219 Modeling Persamaan Struktural sedang dalam investigasi. pendekatan banyak ad hoc ada untuk menangani data yang hilang, termasuk listwise dan penghapusan berpasangan. Namun, pendekatan ini mengasumsikan bahwa data yang hilang tidak berhubungan dengan variabel yang memiliki data yang hilang, atau variabel lain di Model, yaitu, hilang sepenuhnya secara acak (MCAR) – asumsi heroik di terbaik. Lebih mutakhir pendekatan untuk menangani data yang hilang berasal dari ide-ide mani Little dan Rubin (1987).

Memanfaatkan Rubin dan Little kerangka, seorang mayor terobosan dalam pendekatan model berbasis untuk hilang Data dalam konteks Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) adalah dilakukan secara bersamaan oleh Allison (1987) dan Muthe? n et Al. (1987). Mereka menunjukkan persamaan bagaimana struktur pemodelan dapat digunakan ketika data yang hilang missingat-acak (MAR), sebuah asumsi yang lebih santai dari hilang-benar-di-acak.

Pendekatan yang dianjurkan oleh Muthe? N et al. (1987) dibandingkan dengan standar penghapusan listwise dan pendekatan penghapusan berpasangan (yang mengasumsikan MC R) dalam studi simulasi ekstensif. Temuan umum adalah bahwa pendekatan Muthe? n et al. adalah unggul listwise dan penghapusan berpasangan pendekatan untuk penanganan data yang hilang bahkan di bawah kondisi di mana itu tidak tepat untuk mengabaikan mekanisme yang dihasilkan data yang hilang. Masalah utama yang terkait dengan Muthe? N et al.

Pendekatan adalah bahwa hal itu dibatasi untuk pemodelan bawah jumlah yang relatif kecil data yang hilang yang berbeda pola. nomor kecil untuk pola data yang hilang yang berbeda akan menjadi langka dalam ilmu sosial dan perilaku aplikasi. Namun, telah terbukti memungkinkan untuk menerapkan pendekatan berbasis MAR (Little dan Rubin 1987) untuk pemodelan data yang hilang dalam standar struktural persamaan pemodelan perangkat lunak dengan cara yang meringankan masalah dengan pendekatan Muthe? n et al. itu. Secara khusus,  pendekatan imputasi telah tersedia untuk kemungkinan estimasi maksimum model struktural parameter di bawah data yang tidak lengkap asumsi Maret Studi simulasi telah menunjukkan efektivitas  metode ini dibandingkan dengan listwise  penghapusan dan penghapusan berpasangan di bawah MCAR dan MERUSAK.

5.4 Kesalahan Spesifikasi

Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) mengasumsikan bahwa model benar ditentukan. Keterangan erroris didefinisikan sebagai kelalaian variabel yang relevan dalam  ersamaan sistem persamaan didefinisikan oleh persamaan struktural model. Ini termasuk persamaan model pengukuran serta persamaan model struktural. Seperti masalah non-normalitas dan data yang hilang, that Pertanyaan yang menjadi perhatian adalah sejauh mana dihilangkan variabel mempengaruhi kesimpulan.

Pertengahan 1980-an melihat perkembangan studi tentang masalah kesalahan spesifikasi dalam persamaan struktural model. Atas dasar kerja oleh Kaplan dan lain-lain (Dirangkum dalam Kaplan 2000) temuan umum bahwa kesalahan spesifikasi dalam bentuk dari dihilangkan variabel dapat menghasilkan estimasi parameter substansial Bias.

Dalam konteks variabilitas sampling, spesifikasi kesalahan telah ditemukan relatif kuat untuk kesalahan spesifikasi kecil. but, tes gratis parameter dalam model dipengaruhi sedemikian rupa sehingga kesalahan spesifikasi dalam satu parameter dapat merambat ke mempengaruhi daya dari tes di parameter lain dalam model. Ukuran sampel juga berinteraksi dengan ukuran dan jenis dari kesalahan spesifikasi. 6. modern De? Elopments yang merupakan  ‘Generasi kedua’

Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) adalah, bisa dibilang, salah satu paling metodologi statistik populer yang tersedia untuk ilmuwan sosial kuantitatif. Popularitas struktural model persamaan telah menyebabkan penciptaan jurnal ilmiah yang ditujukan khusus untuk struktur pemodelan persamaan serta adanya SEMNET, diskusi elektronik yang sangat populer dan aktif daftar yang berfokus pada model persamaan struktural dan isu-isu terkait. besides, ada besar sejumlah program perangkat lunak yang memungkinkan untuk canggih dan pemodelan sangat fleksibel. Selain ‘generasi pertama’ aplikasi Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling), perkembangan lambat harus memungkinkan pendekatan tradisional yang berbeda untuk statistik pemodelan for ditetapkan sebagai kasus khusus dari struktur pemodelan persamaan. kendala ruang membuat tidak mungkin untuk menyorot semua perkembangan modern di Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling).

but, semakin banyak perkembangan modern penting telah dihasilkan dari menentukan model umum dengan cara yang memungkinkan Pendekatan ‘pemodelan struktural’ dengan jenis lain strategi analitik. Contoh terbaru dari ini pembangunan adalah penggunaan Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) untuk memperkirakan data yang bertingkat serta menentukan model persamaan struktural untuk memperkirakan parameter pertumbuhan dari data longitudinal.

6.1 Multile? Modeling el Structural Equation Upaya telah dilakukan untuk mengintegrasikan multilevel pemodelan dengan model persamaan struktural sehingga dapat menyediakan metodologi umum yang dapat menjelaskan masalah kesalahan pengukuran dan simultanitas juga sampling multistage.

Multilevel Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) mengasumsikan bahwa kadar dalam kelompok endogen and variabel eksogen bervariasi unit antara kelompok. Selain itu, adalah mungkin untuk menentukan model yang diasumsikan terus di tingkat antara kelompok and yang menjelaskan antara kelompok variasi dalam kelompok variabel. Gambaran dan penerapan multilevel Pemodelan Persamaan Struktural  (Structural Equation Modeling) dapat ditemukan di Kaplan (2000).

Modeling Persamaan Struktural

by the way 6.2 Pertumbuhan Cur? E Modeling dari Struktural Equation Modeling Perspecti? E pemodelan kurva pertumbuhan telah menganjurkan untuk banyak tahun oleh banyak peneliti untuk studi perbedaan antar dalam perubahan. spesifikasi pertumbuhan model dapat dilihat sebagai jatuh dalam kelas model linear bertingkat (Bryk dan Raudenbush 1992), which di mana tingkat 1 merupakan Intraindividual perbedaan status awal dan pertumbuhan dan Tingkat 2 model individual status awal dan pertumbuhan parameter sebagai fungsi dari perbedaan antar.

because this Penelitian juga telah menunjukkan bagaimana model kurva pertumbuhan juga bisa dimasukkan ke dalam persamaan struktural kerangka pemodelan memanfaatkan persamaan struktural yang ada.