Saturday, September 23, 2017

Pengenalan AMOS 21


IBM SPSS Amos menerapkan pendekatan umum analisis data yang dikenal sebagai struktural equation modeling (SEM), juga dikenal sebagai analisis kovarians struktur, atau modeling kausal. Pendekatan ini meliputi, sebagai kasus khusus, banyak teknik konvensional wellknown, termasuk model linier umum dan umum analisis faktor.

Structural Equation Modeling (SEM) kadang-kadang dianggap sebagai esoteris dan sulit untuk belajar dan menggunakan. Ini tidak benar. Memang, semakin pentingnya SEM dalam analisis data sebagian besar karena kemudahan penggunaan. SEM membuka pintu bagi nonstatisticians untuk memecahkan estimasi dan pengujian hipotesis masalah yang pernah akan diperlukan jasa spesialis.

IBM SPSS Amos awalnya dirancang sebagai alat untuk mengajar metode yang kuat dan mendasar sederhana ini. Untuk alasan ini, setiap usaha dilakukan untuk melihat bahwa itu adalah mudah digunakan. Amos mengintegrasikan antarmuka grafis yang mudah digunakan dengan mesin komputasi canggih untuk SEM. Diagram jalur publikasi-kualitas Amos memberikan representasi yang jelas dari model bagi siswa dan sesama peneliti. Metode numerik diterapkan di Amos adalah yang paling efektif dan dapat diandalkan tersedia.
continue reading Pengenalan AMOS 21

Friday, September 22, 2017

Sebuah gambaran singkat LISREL

LISREL



LISREL untuk Windows - Sebuah gambaran singkatSelama tiga puluh delapan tahun terakhir, model LISREL, metode dan perangkat lunak telah menjadi identik dengan model persamaan struktural (SEM). SEM memungkinkan peneliti dalam ilmu sosial, ilmu manajemen, ilmu perilaku, ilmu biologi, ilmu pendidikan dan bidang lainnya secara empiris menilai teori-teori mereka. Teori-teori ini biasanya dirumuskan sebagai model teoritis untuk diamati dan laten (tidak teramati) variabel. Jika data dikumpulkan untuk variabel yang diamati dari model teoritis, program LISREL dapat digunakan untuk menyesuaikan model untuk data.Hari ini, bagaimanapun, LISREL untuk Windows tidak lagi terbatas pada SEM. The LISREL terbaru untuk Windows mencakup aplikasi statistik berikut.

    
LISREL untuk model persamaan struktural.
    
PRELIS untuk manipulasi data dan analisis statistik dasar.
    
MULTILEV untuk linear hirarkis dan pemodelan non-linear.
    
SURVEYGLIM untuk pemodelan linear umum.
    
MAPGLIM untuk pemodelan linear umum untuk data bertingkat.



  
L LISREL32-bit aplikasi LISREL ditujukan untuk:

    
Standar pemodelan persamaan struktural
    
Pemodelan persamaan struktural bertingkatMetode ini tersedia untuk jenis data sebagai berikut:

    
Data survei kompleks lengkap dan tidak lengkap tentang variabel kategori dan berkesinambungan
    
Data sampel acak lengkap dan tidak lengkap sederhana pada variabel kategori dan berkesinambunganP PRELISPRELIS adalah aplikasi 32-bit yang dapat digunakan untuk:

    
Manipulasi data
    
Transformasi data
    
Data generatiion
    
Komputasi matriks saat
    
Komputasi matriks kovarians asymptotic momen sampel
    
Imputasi dengan mencocokkan
    
Beberapa imputasi
    
Regresi linier berganda
    
Regresi logistik
    
Univariat dan multivariat regresi disensor
    
Analisis faktor eksplorasi ML dan MINRESM MULTILEVMULTILEV cocok linear bertingkat dan model nonlinear data multilevel dari desain survei simple random dan kompleks. Hal ini memungkinkan untuk model dengan variabel respon terus menerus dan kategoris.S SURVEYGLIMSURVEYGLIM cocok Generalized Linear Model (GLIMS) untuk data dari desain survei simple random dan kompleks.Model untuk distribusi sampling berikut tersedia.

    
Multinomial
    
Bernoulli
    
Binomium
    
Negatif Binomial
    
Poisson
    
Normal
    
Gamma
    
Gaussian InverseM MAPGLIMMAPGLIM mengimplementasikan metode Maximum A Priori (MAP) untuk menyesuaikan model linier umum untuk data yang bertingkat.
continue reading Sebuah gambaran singkat LISREL

Thursday, September 21, 2017

Analisis Data Menggunakan STATA



Apa itu Stata?
Ini adalah paket statistik multi-tujuan untuk membantu Anda menjelajahi, meringkas dan menganalisis dataset. • Sebuah dataset adalah kumpulan dari beberapa potong variabel informasi yang disebut (biasanya diatur oleh kolom). Sebuah variabel dapat memiliki satu atau beberapa nilai (informasi untuk satu atau beberapa kasus). • paket statistik lainnya adalah SPSS, SAS dan R. • Stata banyak digunakan dalam penelitian ilmu sosial dan perangkat lunak statistik yang paling sering digunakan.


Digunakan oleh ratusan ribu peneliti selama lebih dari 30 tahun, Stata memberikan semua yang Anda butuhkan untuk statistik, grafik, dan manajemen data. Pilih disiplin Anda dan melihat bagaimana Stata dapat bekerja untuk Anda.
  • ilmu perilaku  
  • biostatistik  
  • Ekonomi  
  • pendidikan  
  • Epidemiologi  
  • Keuangan, bisnis, dan pemasaran  
  • Penelitian medis
  •  Ilmu Politik  
  • Kesehatan masyarakat  
  • Kebijakan publik  
  • Sosiologi

Stata 14 menyediakan fitur yang semakin lengkap untuk menganalisis data semua bidang ilmu

Bayesian analysis
Thousands of built-in models
Add your own models
Adaptive Metropolis–Hastings
Gibbs sampling
Convergence diagnostics
Posterior summaries
Hypothesis testing
Model comparison

IRT (item response theory)
Binary response models—1PL, 2PL, 3PL
Ordinal response models—graded response, partial credit, rating scale
Nominal response model
Hybrid models
Item characteristic curves
Test characteristic curves
Item information function

Unicode
Data
Variable and value labels
Variable names!

Integration with Excel
Cell formatting
Font formatting
Insert Stata graphs
Create cell formulas
Treatment effects
Survival outcomes
Endogenous treatments
Balance diagnostics and tests
Sampling weights

Multilevel survival models
Random effects
Crossed effects
Two, three, higher level
Right censoring
Exponential, Weibull, ...
Survey data
Multilevel models
Survey data
Multilevel sampling weights
Survival models
Denominator degrees of freedom
Marginal predictions, means, effects

SEM (structural equation modeling)
Satorra–Bentler adjustments
Survival models
Survey data
Multilevel weights
Marginal predictions, means, effects

Power and sample size
Contingency tables
Cochran–Mantel–Haenszel test
Test for trend
Matched case–control studies
Survival analysis
Markov-switching models
Autoregressive model
Dynamic regression model
State-dependent parameters
Transition probabilities
State membership probabilities
Survey statistics
Multilevel models
Survival models
SEM (structural equation modeling)
Multistage/multilevel weights

Panel-data survival models
Random effects (intercepts)
Random coefficients
Right-censoring
Exponential, Weibull, ...
Survival graphs

Fractional outcome regression
Fractions, proportions, ...
Beta regression
Probit and logit
Heteroskedasticity
Odds ratios
Marginal means and marginal effects
Multiple outcomes
Multiple equations
Integrate over random effects
Integrate over latent variables

Two all new manuals
12,000+ total pages
Quick starts
Thousands of worked examples
Overview of statistical methods

More statistics
Hurdle models
Censored Poisson models
Beta regression
Structural break tests
z tests comparing means
More distribution functions
Mersenne Twister


continue reading Analisis Data Menggunakan STATA