Monday, November 3, 2014

MULTIVARIATE Jilid 3



http://tech.groups.yahoo.com/group/multivariate_SEM

TANYA:
mohon pencerahannya :
  1. apa tindakan kita dalam analisis SEM jika memiliki data dengan multikolieritas yang tinggi?
  2. bagaimana menginterpretasikan Koefisien Determinasi (R2) pada reduced from equations yang hanya menunjukkan nilai variabel eksogen,
  3. padahal model penelitian sangat kompleks dengan banyaknya variabel termasuk adanya variabel intervening?
  4. apakah nilai koefisien pada model struktural tidak memiliki batas signifikansi, misalnya seperti nilai standar loading factor pada model pengukuran?

JAWAB:
1. Cara mengatasi multikol salah satu variabel di buang, karena pasda prinsipnya multikol yang tinggi itu dua variabel mengukur hal sama sehingga pasti terjadi multikol. Kalau and atidak mau membuang salah satu variabel, maka gunakan center-data atau masing-masing data mentah dikuruangi dengan nilai rata-rata (mean).
2. Dalam ilmu sosial umumnya menggunakan tingkat signifikansi 1%,5%dan 10% tetapi dibidang kedokteran dan farmasi menggunakan tingkat signifikansi di bawah 1% karena menyangkat nyawa seseorang. jadi prinsipnya berapa anda berani menanggung risiko (tingkat kesalahan). Pada iomu sosial kesalahan tidak begitu fatal (biasanya tdk menyangkut nyawa) sehingga kita berani memasang tingkat signifikansi sampai 10% beda halnya penelitian dibidang farmasi yang menyangkut obat jika salah berfakibat fatal sehingga harus akurqat sehingga menggunakan tingkat signifikansi di bawsah 1%.

Masalah collinearity timbul karena tiga penyebab: 1) kesalahan memasukan variabel independen; 2) kesalahan dalam menghandle variabel dummy dan 3) model gagal untuk diidentifikasi ketika jumlah sampel lebih kecil atau sama dengan jumlah variabel + indikator didalam model. Cara yang paling mudah untuk mengatasi masalah collinearity adalah dengan menambah sampel atau gunakan regresi ridge. Jika terjadi collinearity problem maka standardized koefisien > 1; atau unstandardized > 2. R^2 > 0.80, sehingga nilai VIF disyaratkan < 5. Cut-off VIF yang sekarang diterima < 3.3 didalam LISREL maupun PLS.Namun, jika terjadi problem collinearity yang sempurna antar variabel independen, maka jika kita mengganti variabel independen menjadi variabel dependen, maka akan menghasilkan R^2 = 1, ini berarti variabel tsb harus dikeluarkan. Mean centering memang banyak direkomendasikan oleh old book statistic (Aiken and West, 1991; Cohen et al., 2003). Namun, menurut Hayes (2013, chapter 9: Introduction to Mediation Moderation) terdapat beberapa Myths pada mean centering. Hayes state "although mean centering does reduce multicollinearity, this has no consequences on estimation accuracy, hypothesis test in most circumstances you are likely to ecounter".

1.Semua data dari variabel di jadikan data center
2. Koef struktural tdk ada batasan tetapi koefiesin untuk model pengukuran atau koefisien loading factor nilainya harus di atas 0.7 yg disebut dengn covergent validity jika nilai loading di atas 0.7 maka nilai AVE pasti di atas 0.5. Mengapa loading hrs di atas 0.7? Kuadrat dari nilai laoding faktor sama dengan nilai R square jadi dng 0.7 maka R square sebesar 0.49 yg bermakna bhw sumbangan indikator terhadap latent varuable sebesar 0.49 dan nilai valid. Kalau nilainya hanya 0.5 maka R square sebesar 0.25 jadi sumbangan indiktor trehadap lataent variable sangat rendah dan dianggap tdk valid.
3. R sqaure maknanya variabilitas variabel endogen yg dapat dijelaksn oleh semua variabel exogennya sebesar nilai R square.


TANYA:
Saya mau tanya ttg analisis SEM (CFA) itu menjawab isu kolinearitas Dan homogenitas nggak Prof? Makasih sebelumnya

JAWAB:
Cfa itu tdk ada kaitannya dng multikol tetapi melihat korelasi antar indiktor. Jadi nilai loading Adalah nilai korelasi antar indikator.

TANYA:
 saya mau nanya beberapa hal, mohon bantuannya: 1. Langkah-langkah untuk menguji regresi logic itu melakukan uji apa saja? 2. Jika menggunakan smartPLS, apakah cukup mengolah inputan ke smartPLS saja ataukah harus melakukan uji validitas dan uji reabilitas juga pak?

JAWAB:
1. regresi logistic syaratnya variabel; dependen harus berbentuk kategori jika dua kategori Sehat/bangkrut disebut binary logistic. Jika banyak kategori dan sifat preferensi disebut ordinal logistic regression, jika tanpa peringkat disebut nominal logistic regression. (langkah ujinya lihat di buku saya Analisis Multivariate SPSS 21). 2. Tergantung bentuk variabelnya. Untuk variabel berbentuk observed atau data sekunder tidak perlu diuji reliabilitas dan validitas karena dianggap data sudah benar jika salah tanggungh jawab yang ebuat datanya. Misalkan data Index IHSG (Bursa efek indonesia), laba (laporan keuangan perusahaan). Sementara itu jika variabelnya berbentuk unobesrved atau laten maka variabel dibentuk dengan kuesioner maka kita perlu melakukan uji validitas variabelnya dan uji reliabilitas apakah responden menjawabyanya konsisten.

TANYA:
saya punya model penelitian yang diadopsi dari model UTAUT untuk penerimaan teknologi dan saya melibatkan pengaruh variabel moderator seperti gender dan experience..yang jadi pertanyaannya adalah bagaimana cara menguji variabel moderator tersebut dengan SMARTPLS yang mempengaruhi variabel laten eksogen dengan endogen? kedua, apakah masing - masing variabel tersebut perlu dibuatkan indikator2 pertanyaan di dalam kuesionernya?
Mohon masukannya dan terima kasih

JAWAB:

Jika sudah punya buku SmartPLS Saya dan Pak Imam, langsung saja buka bab MULTIGROUP ANALISIS. Disitu kebetulan contohnya sama yaitu gender sebagai variabel moderator. Coba diperhatikan baik-baik. Sudah Saya katakan, variabel metrik dan non-metrik tidak bisa dikalikan. Di contoh bab moderasi itu, variabel moderator yang digunakan adalah metrik alias continuous interval, bukan non-metrik atau kategori. Jadi, variabel non-metrik itu harus di split dan jalankan multigroup analisis. Variabel gender itu tidak ada indikatornya dan tidak bisa dibuat indikatornya Pak. Kalau kurang jelas lagi, baca buku WarpPLS 4.0, disitu sudah sangat jelas


Lalu bagaimana dg variabel moderator yg lain selain variabel kategori spt experience..bagaimana menganalisanya..saya sudah baca buku smartpls 2.0 m3 karangan imam ghozali tp msh blm nyambung ttg uji efek moderasi..yg saya tanya dari buku itu adlh knp loading faktor indikator variabel eksogen dikali dg loading factor indikator variabel moderating,apakah itu brarti bhw variabel moderating hrus dibuat indikatornya dlm kuesioner jg?

Variabel moderatornya kan berbentuk kategori, misal gender = laki-laki dan perempuan. Variabel tipe ini harus dijalankan analisis multigroup, karena dia berada pada posisi moderator, maka dia akan membagi sampel menjadi dua group. Ingat, analisis moderating hanya bisa dilakukan dengan variabel METRIK BUKAN NON-METRIK. Dan lagi, analisis multigroup juga disebabkan oleh dua hal, pertama variabel moderator yang berbentuk kategori dan data bersifat hererogen. Catatan: Saya banyak menjumpai jurnal-jurnal di Indonesia yang menganalisis kasus seperti ini dengan Moderated Regresi (variabel metrik dikalikan dengan non-metrik apa itu mungkin?). Untuk lebih jelasnya, baca buku SmartPLS, WarpPLS dan XLSTAT .  

TANYA:
Structural equation models (SEM) are very popular in many disciplines. The par- tial least squares (PLS) approach to SEM offers an alternative to covariance-based SEM, which is especially suited for situations when data is not normally distributed. PLS path modelling is referred to as soft-modeling-technique with minimum demands regarding mea- surement scales, sample sizes and residual distributions. The semPLS package provides the capability to estimate PLS path models within the R programming environment. Dif- ferent setups for the estimation of factor scores can be used. Furthermore it contains modular methods for computation of bootstrap confidence intervals, model parameters and several quality indices. Various plot functions help to evaluate the model. The well known mobile phone dataset from marketing research is used to demonstrate the features of the package. Saya mengutip abstrak di atas dari sebuah jurnal statistik Apakah dengan minimal sampel yang hanya 1/3, yaitu untuk PLS 30 sampel dan SEM 100 sampel, hasilnya akan sama ? Hal-hal apa yang harus diperhatikan bila karena keterbatasan sampel, maka yang semula direncanakan menggunakan SEM akan beralih menggunakan PLS.

JAWAB:
Untuk menentukan jumlah sampel bukan pekerjaan yang mudah. Tiga faktor yang harus dipertimbangkan yaitu, variabilitas data, kompleksitas model, dan tingkat keyakinan. Rule of thumb 30 sampel pada PLS, bukan berarti Anda harus menggunakan 30 sampel untuk 20 konstruk misalnya, ini tidak logis. Initinya, jumlah sampel yang semakin besar akan memberikan hasil estimasi yang lebih baik, Wold mengatakan ini dengan istilah consistency at large. Effect size juga sangat menentukan jumlah sampel.

TANYA:
Saya binggung dgn statment 10 x jumlah parameter? (apa maksudnya variabel?) 10 x jumlah indikator dari variabel yang paling komplek (berarti bukan dari total seluruh indikator?) mis ada penelitian Var ekso par = 6 indikator Var endo kp = 8 indikator KD=5 indikator MS =5 indikator KOM=9 indikator KM =8 indikator Persm KM=KOM MS KOM=KD KP KD=PAR KP=PAR MS Berapa sampel yg cocok untuk penelitian tsb, mana yg dimaksud variabel yang paling komplek Trimakasih atas pencerahaannya mohon maaf bagi yg kurang berkenan.

JAWAB:
jika analis path (path analysis ) dengan variabel obeserved dengan jumlah sample yang sama hasil akan sama persis baik menggunakan Amos, Lisrel, Xlstat, Warppls, Smartpls, Regresi spss, Gesca. Jika variabelnya menggnakan indikator maka hasil menggunakan Covariance Based SEM dan Variance Based SEM pasti aka berbeda karena metode maupun tujuan pemgujian model berbeda. CB SEM lebih kepada konfirmator teori dan menguji hubungan kausalitas anar varaibel sebaliknya VB SEM tujuan memperediksi hubungan antar variabel. Syarat jumalah sample CB SEM 10 x jumlah parameter yang akan diestimasi (sehingga perlu data banyak jikka model komplek), sebaliknya Varianec Based SEM 10 x Jumlah indikator dari variabel yang paling komplek.


TANYA:
Pak, saya sedang menguji model dg moderating variabel. Model sih fit tp fungsi.moderasinya tidak sig karena P nya >0.05. Apakah dg menggunakan mean centering dlm perhotungannya bisa mengoptimalkan model? Bagaimana rumusan dg penggunaan mean centering tersebut, apakah semua variabel dikurangi dg meannya atau hanya variabel.perkaliannya saja? Terima kasih.

JAWAB

Yang anda maksudkan kovarian antar item (indikator) atau kovarian antar variable laten? Kovarian antar item berarti anda menganggap bhawa item tersebut mengukur hal yang sama maka anda bisa didelete salah satu, kalau kovarian antar variabel exogen adalah syarat menjalankan amos dan lisrel.

Tdk ada gunanya hasilnya pasti tdk signifikan. Mean centeering hanya untuk mengobati jika ada multikol dan biasanya moderating dng interaksi akan muncul multikol



TANYA:
Selamat sorek pak/ ibu,
saya mau nanya beberapa hal, mohon bantuannya:
1. Langkah-langkah untuk menguji regresi logic itu melakukan uji apa saja?
2. Jika menggunakan smartPLS, apakah cukup mengolah inputan ke smartPLS saja ataukah harus melakukan uji validitas dan uji reabilitas juga pak?

JAWAB:
1.regresi logistic syaratnya variabel; dependen harus berbentuk kategori jika dua kategori Sehat/bangkrut disebut binary logistic. Jika banyak kategori dan sifat preferensi disebut ordinal logistic regression, jika tanpa peringkat disebut nominal logistic regression. (langkah ujinya lihat di buku saya Analisis Multivariate SPSS 21).
2.Tergantung bentuk variabelnya. Untuk variabel berbentuk observed atau data sekunder tidak perlu diuji reliabilitas dan validitas karena dianggap data sudah benar jika salah tanggungh jawab yang ebuat datanya. Misalkan data Index IHSG (Bursa efek indonesia), laba (laporan keuangan perusahaan). Sementara itu jika variabelnya berbentuk unobesrved atau laten maka variabel dibentuk dengan kuesioner maka kita perlu melakukan uji validitas variabelnya dan uji reliabilitas apakah responden menjawabyanya konsisten.



TANYA:
Prof, untuk variabel berbentuk observed atau data sekunder, model gambar yang digunakan itu dibentuk kotak atau tetap elips prof? dan langkah jika berbentuk kotak, langkahnya bagaimana prof?
Terima kasih atas bantuan nya.

JAWAB:
Pada program amos dan lisrel observed bentuknya kotak tetapi pada pls bentuknya ellips dengan satu indikator formatif