Analisa statistik yang tengah
panas sekarang ini adalah SEM.
Kursus SEM asas di bengkel persidangan
antarabangsa boleh menjangkau yuran sehingga RM1,050 / USD 350 (burung awal!) jika
pelatihnya adalah dari amerika/eropah. Kadar biasa RM1,350 atau USD450. Pelajar
diberi diskaun 10%. Jika pelatih dari Malaysia, yurannya mungkin sekitar RM700
untuk pengenalan dan asas-asas kepada SEM menggunakan PLS saja.
Apa dia SEM?
Structural equation modeling, or
SEM = pendekatan umum kepada analisa data multivariate
-
Juga dikenali sebagai analisa
struktur kovarian
-
Juga dikenali sebagai model
penyebab (causal modelling)
-
Juga dikenali sebagai model
LISREL
Dalam erti kata lain, SEM adalah sangat
umum, linear, silang-seksyen teknik model statistik. Analisa faktor, analisa
haluan (path) dan regresi semuanya adalah mewakili kes-kes istimewa SEM.
Tujuan SEM = mengkaji perhubungan
kompleks antara variabel dimana sebahagian variabel boleh terdiri dari
hipotetikal atau bukan dalam perhatian (unobserved).
SEM adalah sebahagian besarnya teknik
mengesahkan (confirmatory), dan bukan penjelajahan. Iaitu, seorang pengkaji
adalah lebih berkemungkinan menggunakan SEM untuk menentukan samada sesuatu
model itu sah, daripada menggunakan SEM untuk "mencari" satu model
yang sesuai—walaupun analisa-analisa SEM selalunya melibatkan elemen
penjelajahan tertentu.
Pendekatan = SEM adalah
berdasarkan model. Pengkaji mencuba satu atau lebih model yang bersaing –
analitik SEM menunjukkan yang mana satu model sesuai (fit), dimana ada
pertindihan, dan boleh menolong memilih (pinpoint) apa aspek model tertentu
yang konflik dengan data.
Dalam SEM, minat selalunya focus keatas
konstruk laten—variabel psikologi abstrak seperti "kepandaian" atau
"perangai terhadap jenama"—daripada keatas variabel yang di zahirkan
untuk mengukut konstuk-konstruk ini. Pengukuran dianggap sebagai susah dan
mudah buat salah. Dengan membuat model yang terang mengenai kesalahan
pengukuran, pengguna SEM cuba untuk mengeluarkan (derive) anggaran tak berpihak
untuk hubungan antara konstruk laten. Hingga ini, SEM membenarkan pengukur
berbilang (multiple) untuk di asosiasikan dengan konstruk laten bujang (single).
SEM membayangkan satu struktur
matriks kovarian pengukur-pengukur (dari situ ia adalah nama alternative untuk
bidang ini, "analisa struktur kovarian"). Apabila parameter model
telah dianggarkan, hasil model-bayangan matriks kovarian kemudiannya boleh dibandingkan
dengan empirikal atau matriks kovarian bersandarkan data. Jika kedua-dua
matriks adalah sejajar/selaras antara satu sama lain, kemudian SEM boleh
dianggap sebagai satu penerangan yang munasabah (plausible) untuk
hubungan-hubungan antara pengukur-pengukur.
Kesusahan = perisian SEM yang
moden adalah mudah digunakan. Pengkaji yang bukan ahli statistik sekarang pun
boleh selesaikan anggaran dan menguji masalah-masalah yang mana pada satu ketika
dulu memerlukan perkhidmatan beberapa pakar pengkhusus (specialists).
Berbanding dengan regresi dan
analisa faktor, SEM adalah bidang yang agak baru, mempunyai asal-usul dari
kertas kerja yang muncul hanya pada sekitar lewat tahun 1960an. Oleh sebab itu,
metodologi ini masih berkembang, dan juga konsep asas (fundamental) masih
subjek kepada cabaran dan revisi. Perubahan ketara ini adalah sumber
keseronokan kepada sebahagian pengkaji dan juga sumber kekecewaan kepada yang
lain.
Dalam entri akan dating, saya
akan bincang lebih lanjut mengenai SEM ini dan aplikasinya.
Selamat berjaya.
~yba~
Tiada ulasan:
Catat Ulasan