analisis lisrel untuk multigroup

Upload: yosephineochi

Post on 10-Oct-2015

113 views

Category:

Documents


3 download

TRANSCRIPT

  • MULTIGROUP ANALYSIS 1

    Multigroup Analysis

    Analisis model atas dasar lebih dari satu sampel, yang bertujuan untuk menentukan

    apakah model pengukuran dan model struktural invarian untuk dua atau lebih kelompok

    sampel.

    Contoh kasus berikut, kita akan melakukan Analisis SEM untuk Multigroup pada populasi

    Girls dan Boys,

    dimana kita ingin mengetahui pengaruh mata pelajaran terhadap tujuan dan SATMath

    (Gambar1).

    Gambar 1.

    Reading

    History

    Science

    Mathematics

    Goals SATMath

    Girls

    Multisample

    Boys

  • MULTIGROUP ANALYSIS 2

    Tahapan-tahapan dalam analisis Multigroup :

    1. Apakah Model cocok untuk setiap kelompok?

    Dalam tahap ini kita menganalisis setiap kelompok secara terpisah.

    1.1 Kelompok Girls

    Diperoleh data sebagai berikut :

    Jumlah sample (n) : 1000

    Matriks Kovarians :

    2

    1.623

    0.557 1.855

    -0.308 -0.126 1.951

    -0.133 -0.049 0.954 1.928

    0.198 0.193 0.290 0.365 1.627

    -2.315 0.303 28.803 27.297 18.215 1375.460

    Catatan >>

    1. Pada kasus ini, variabel yang dimuliki merupakan variabel indikator. Akan

    tetapi, dalam analisis LISREL dibutuhkan baik variabel indikator maupun

    variabel laten. Sehingga dilakukan sedikit modifikasi dengan

    menambahkan variabel LV1 LV6 sebagai variabel laten dari masing-

    masing variabel Indikator (V1-V6) dan setiap indikator merupakan

    variabel reference.

    2. Kemudian error varians setiap variabel indikator diset sama dengan 0 dan

    covarians untuk variabel latent LV2 dengan LV3 dan LV2 dengan LV4 diset

    sama dengan 0 karena tidak ada hubungan antara History dengan

    Mathematics dan Science. (Gambar 2 menjadi Gambar 3)

  • MULTIGROUP ANALYSIS 3

    Gambar 2

    Gambar 3

    Reading

    History

    Science

    Mathematics

    Goals SATMath

    V1

    LV1

    LV2

    LV3

    LV4

    LV5 LV6

    V3

    V2

    V4

    V6 V5

  • MULTIGROUP ANALYSIS 4

    Dengan menggunakan syntax SIMPLIS pada LISREL sebagai berikut:

    !Multigrup Analisis

    Observed Variables

    V1 V2 V3 V4 V5 V6

    Covariance Matrix

    1.623

    0.557 1.855

    -0.308 -0.126 1.951

    -0.133 -0.049 0.954 1.928

    0.198 0.193 0.290 0.365 1.627

    -2.315 0.303 28.803 27.297 18.215 1375.460

    Sample Size 1000

    Latent Variables

    LV1 LV2 LV3 LV4 LV5 LV6

    Relationships

    V1 = 1*LV1

    V2 = 1*LV2

    V3 = 1*LV3

    V4 = 1*LV4

    V5 = 1*LV5

    V6 = 1*LV6

    SET THE ERROR VARIANCE OF V1-V6 TO ZERO

    SET THE COVARIANCE OF LV2 AND LV3 TO ZERO

    SET THE COVARIANCE OF LV2 AND LV4 TO ZERO

    LV5 = LV1-LV4

    LV6 = LV1 LV3-LV5

    Path Diagram

    End of Problem

  • MULTIGROUP ANALYSIS 5

    Maka diperoleh Output/hasil seperti berikut:

    Goodness of Fit Statistics

    Degrees of Freedom = 3 Minimum Fit Function Chi-Square = 4.56 (P = 0.21)

    Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 4.55 (P = 0.21) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 1.55

    90 Percent Confidence Interval for NCP = (0.0 ; 11.56)

    Minimum Fit Function Value = 0.0046 Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.0016 90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.0 ; 0.012)

    Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.023 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.0 ; 0.062)

    P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.85

    Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 0.041 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (0.039 ; 0.051)

    ECVI for Saturated Model = 0.042 ECVI for Independence Model = 1.13

    Chi-Square for Independence Model with 15 Degrees of Freedom = 1115.73

    Independence AIC = 1127.73 Model AIC = 40.55

    Saturated AIC = 42.00 Independence CAIC = 1163.17

    Model CAIC = 146.89 Saturated CAIC = 166.06

    Normed Fit Index (NFI) = 1.00

  • MULTIGROUP ANALYSIS 6

    Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.99 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.20

    Comparative Fit Index (CFI) = 1.00 Incremental Fit Index (IFI) = 1.00

    Relative Fit Index (RFI) = 0.98

    Critical N (CN) = 2487.28

    Root Mean Square Residual (RMR) = 0.77 Standardized RMR = 0.018

    Goodness of Fit Index (GFI) = 1.00 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.99

    Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.14

    Interpretasi >>>

    Berdasarkan hasil output LISREL yang diperoleh, terlihat pada bagian Path

    Diagram-nya, maka dapat diperoleh pengaruh langsung seperti berikut :

    Faktor Nilai Koefisien

    Jalur

    Pengaruh

    Langsung Dari Ke

    Reading Goals 0.13 1.69 %

    SATMath 0.14 1.96 %

    History Goals 0.08 0.64 %

    Mathematics Goals 0.10 1.00 %

    SATMath 9.80 9604 %

    Science Goals 0.15 2.25 %

    SATMath 7.87 6193.69 %

    Goals SATMath 7.67 5882.89 %

    Sehingga dapat dinyata bahwa untuk populasi Girls,

    Reading mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 1.69 %

    Reading mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar 1.96 %

    History mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 0.64 %

    Mathematics mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 1.00 %

    Mathematics mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar 9604 %

  • MULTIGROUP ANALYSIS 7

    Science mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 2.25 %

    Science mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar 6193.69 %

    Goals mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar 5882.89 %

    Berdasarkan hasil output LISREL yang diperoleh, terlihat pada bagian

    Goodness of Fit-nya :

    Statistik Uji Nilai Hitung Cut-off Keterangan

    Chi-Square 4.56 7.81 Model Cocok

    RMSEA 0.023 0.90 Model Cocok

    Karena ke 6 alat ukur kecocokan model diatas menyatakan bahwa model

    cocok, maka dapat dinyatakan bahwa model yang dimiliki cocok / didukung

    oleh data untuk populasi Girls.

    1.2 Kelompok Boys

    Diperoleh data sebagai berikut :

    Jumlah sample (n) : 1000

    Matriks Kovarians :

    2

    1.756 0.408 1.714 -0.155 -0.126 1.729 -0.135 -0.002 0.823 1.702 0.213 0.189 0.322 0.331 1.53 -4.255 1.941 29.782 26.744 17.702 1374.422

  • MULTIGROUP ANALYSIS 8

    Dengan menggunakan syntax SIMPLIS pada LISREL sebagai berikut:

    !Multigrup Analisis Observed Variables V1 V2 V3 V4 V5 V6 Covariance Matrix 1.756 0.408 1.714 -0.155 -0.126 1.729 -0.135 -0.002 0.823 1.702 0.213 0.189 0.322 0.331 1.53 -4.255 1.941 29.782 26.744 17.702 1374.422 Sample Size 1000 Latent Variables LV1 LV2 LV3 LV4 LV5 LV6 Relationships V1 = 1*LV1 V2 = 1*LV2 V3 = 1*LV3 V4 = 1*LV4 V5 = 1*LV5 V6 = 1*LV6 SET THE ERROR VARIANCE OF V1-V6 TO ZERO SET THE COVARIANCE OF LV2 AND LV3 TO ZERO SET THE COVARIANCE OF LV2 AND LV4 TO ZERO LV5 = LV1-LV4 LV6 = LV1 LV3-LV5 Path Diagram End of Problem

    Maka diperoleh Output/hasil seperti berikut:

  • MULTIGROUP ANALYSIS 9

    Goodness of Fit Statistics

    Degrees of Freedom = 3 Minimum Fit Function Chi-Square = 13.70 (P = 0.0034)

    Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 13.60 (P = 0.0035) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 10.60

    90 Percent Confidence Interval for NCP = (2.69 ; 26.03)

    Minimum Fit Function Value = 0.014 Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.011

    90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.0027 ; 0.026) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.059 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.030 ; 0.093)

    P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.26

    Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 0.050 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (0.042 ; 0.065)

    ECVI for Saturated Model = 0.042 ECVI for Independence Model = 1.18

    Chi-Square for Independence Model with 15 Degrees of Freedom = 1162.90

    Independence AIC = 1174.90 Model AIC = 49.60

    Saturated AIC = 42.00 Independence CAIC = 1210.34

    Model CAIC = 155.94 Saturated CAIC = 166.06

    Normed Fit Index (NFI) = 0.99

    Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.95 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.20

    Comparative Fit Index (CFI) = 0.99 Incremental Fit Index (IFI) = 0.99

    Relative Fit Index (RFI) = 0.94

    Critical N (CN) = 828.69

    Root Mean Square Residual (RMR) = 0.44 Standardized RMR = 0.017

    Goodness of Fit Index (GFI) = 1.00 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.97

    Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.14

    The Modification Indices Suggest to Add the Path to from Decrease in Chi-Square New Estimate

    V3 LV2 12.3 -0.09

  • MULTIGROUP ANALYSIS 10

    The Modification Indices Suggest to Add an Error Covariance Between and Decrease in Chi-Square New Estimate

    V3 V2 12.5 -0.15

    Interpretasi >>>

    Berdasarkan hasil output LISREL yang diperoleh, terlihat pada bagian Path

    Diagram-nya, maka dapat diperoleh pengaruh langsung seperti berikut :

    Faktor Nilai Koefisien

    Jalur

    Pengaruh

    Langsung Dari Ke

    Reading Goals 0.12 1.44 %

    SATMath -1.65 272.25 %

    History Goals 0.09 0.81 %

    Mathematics Goals 0.14 1.96 %

    SATMath 11.62 13502.44 %

    Science Goals 0.14 1.96 %

    SATMath 8.50 7225 %

    Goals SATMath 7.61 5791.21 %

    Sehingga dapat dinyata bahwa untuk populasi Boys,

    Reading mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 1.44 %

    Reading mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar 272.25 %

    History mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 0.81 %

    Mathematics mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 1.96 %

    Mathematics mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar

    13502.44 %

    Science mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 1.96 %

    Science mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar 7225 %

    Goals mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar 5791.21 %

    Berdasarkan hasil output LISREL yang diperoleh, terlihat pada bagian

    Goodness of Fit-nya :

  • MULTIGROUP ANALYSIS 11

    Statistik Uji Nilai Hitung Cut-off Keterangan

    Chi-Square 13.70 7.81 Model Tidak Cocok

    RMSEA 0.059 0.90 Model Cocok

    Karena ke 4 dari 6 alat ukur kecocokan model diatas menyatakan bahwa

    model cocok, maka dapat dinyatakan bahwa model yang dimiliki cocok /

    didukung oleh data untuk populasi Boys.

    2. Apakah Model tersebut cocok untuk kedua populasi secara bersamaan?

    Setelah melakukan analisis terhadap setiap kelompok secara terpisah, pada tahap

    ini kita akan melakukan analisis SEM terhadap kedua kelompok secara

    bersamaan.

    Berikut syntax SIMPLIS Projectnya :

    Syntax untuk grouping Boys and Girls !Multigrup Analisis Group1: Multisample path model (step2: no constraints ) girls data Observed Variables V1 V2 V3 V4 V5 V6 Covariance Matrix 1.623 0.557 1.855 -0.308 -0.126 1.951 -0.133 -0.049 0.954 1.928 0.198 0.193 0.290 0.365 1.627 -2.315 0.303 28.803 27.297 18.215 1375.460 Sample Size 1000 Latent Variables LV1 LV2 LV3 LV4 LV5 LV6 Relationships V1 = 1*LV1 V2 = 1*LV2 V3 = 1*LV3 V4 = 1*LV4

  • MULTIGROUP ANALYSIS 12

    V5 = 1*LV5 V6 = 1*LV6 SET THE ERROR VARIANCE OF V1-V6 TO ZERO SET THE COVARIANCE OF LV2 AND LV3 TO ZERO SET THE COVARIANCE OF LV2 AND LV4 TO ZERO LV5 = LV1-LV4 LV6 = LV1 LV3-LV5 Group2 : multisample path model (step2: no constraints) boys data Covariance Matrix 1.756 0.408 1.714 -0.155 -0.126 1.729 -0.135 -0.002 0.823 1.702 0.213 0.189 0.322 0.331 1.53 -4.255 1.941 29.782 26.744 17.702 1374.422 SET THE VARIANCE OF LV1 - LV4 FREE SET THE COVARIANCE OF LV1 AND LV2 FREE SET THE COVARIANCE OF LV1 AND LV3 FREE SET THE COVARIANCE OF LV1 AND LV4 FREE SET THE COVARIANCE OF LV3 AND LV4 FREE SET THE ERROR VARIANCE OF LV5-LV6 FREE LV5 = LV1-LV4 LV6 = LV1 LV3-LV5 Path Diagram End of Problem

    Diperoleh hasil output seperti ini :

  • MULTIGROUP ANALYSIS 13

    Global Goodness of Fit Statistics

    Degrees of Freedom = 6 Minimum Fit Function Chi-Square = 18.25 (P = 0.0056)

    Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 18.15 (P = 0.0059) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 12.15

    90 Percent Confidence Interval for NCP = (2.95 ; 28.95)

    Minimum Fit Function Value = 0.0091 Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.0061

    90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.0015 ; 0.014) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.045 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.022 ; 0.069)

    P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.88

    Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 0.045 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (0.041 ; 0.054)

    ECVI for Saturated Model = 0.021 ECVI for Independence Model = 1.15

    Chi-Square for Independence Model with 30 Degrees of Freedom = 2278.62

    Independence AIC = 2302.62 Model AIC = 90.15

    Saturated AIC = 84.00 Independence CAIC = 2381.84

    Model CAIC = 327.79 Saturated CAIC = 361.24

    Normed Fit Index (NFI) = 0.99

    Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.97 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.20

    Comparative Fit Index (CFI) = 0.99 Incremental Fit Index (IFI) = 0.99

    Relative Fit Index (RFI) = 0.96

    Critical N (CN) = 1841.12

    Group Goodness of Fit Statistics

    Contribution to Chi-Square = 13.70 Percentage Contribution to Chi-Square = 75.02

    Root Mean Square Residual (RMR) = 0.44

    Standardized RMR = 0.017 Goodness of Fit Index (GFI) = 1.00

  • MULTIGROUP ANALYSIS 14

    The Modification Indices Suggest to Add the Path to from Decrease in Chi-Square New Estimate

    V3 LV2 12.3 -0.09 IN GROUP 2

    The Modification Indices Suggest to Add an Error Covariance Between and Decrease in Chi-Square New Estimate

    V3 V2 12.5 -0.15 IN GROUP 2

    Interpretasi >>>

    Berdasarkan hasil output LISREL yang diperoleh, terlihat pada bagian Path

    Diagram-nya, maka dapat diperoleh pengaruh langsung seperti berikut :

    Faktor Nilai Koefisien

    Jalur

    Pengaruh

    Langsung Dari Ke

    Reading Goals 0.13 1.69 %

    SATMath 0.14 1.96 %

    History Goals 0.08 0.64 %

    Mathematics Goals 0.10 1.00 %

    SATMath 9.80 9604 %

    Science Goals 0.15 2.25 %

    SATMath 7.87 6193.69 %

    Goals SATMath 7.67 5882.89 %

    Sehingga dapat dinyata bahwa untuk populasi Boys,

    Reading mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 1.44 %

    Reading mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar 272.25 %

    History mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 0.81 %

    Mathematics mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 1.96 %

    Mathematics mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar

    13502.44 %

    Science mempengaruhi Goals secara langsung sebesar 1.96 %

    Science mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar 7225 %

    Goals mempengaruhi SATMath secara langsung sebesar 5791.21 %

  • MULTIGROUP ANALYSIS 15

    Berdasarkan hasil output LISREL yang diperoleh, terlihat pada bagian

    Goodness of Fit-nya :

    Statistik Uji Nilai Hitung Cut-off Keterangan

    Chi-Square 18.25 12.59 Model Tidak Cocok

    RMSEA 0.045 0.90 Model Cocok

    Karena dar 5 dari 6 alat ukur kecocokan model diatas menyatakan bahwa

    model cocok, maka dapat dinyatakan bahwa model yang dimiliki cocok /

    didukung oleh data untuk populasi Girls dan Boys.