Tajuk 182: Jadikan SEM dan AMOS analisis PHD anda !!

Tajuk ini saya tulis utk pelajar master yang bakal meneruskan pengajian peringkat PhD, atau pelajar PhD  yang baru mendaftar, atau yang masih meneroka tajuk yang sesuai atau bagi yang dah beberapa semester jadi pelajar PhD tapi asyik tak jadi buat itu dan ini. 

Saya tak menulis selama 2 hari kerana menghadiri bengkel utk updated knowledge yang ada. Bukanlah satu kewajipan nak tulis blog.... tapi entah macamana idea dalam kepala ini kadang2 datang mencurah2.....

Saya adalah satu2nya lecturer yang hadir dalam bengkel tersebut…


Tahu kenapa? La... soalan senang komensen macam nipun tak tau?


Sebabnya bengkel tersebut hanya untuk post-graduates sahaja.. he.. he, so sayapun tenggelam dalam 90 peserta master dan PhD. Saya  menyelit juga sebab nak belajar....sebab masa saya dulu mana ada bengkel2 macam ni..... buat kajian syok sendiri saja....maka terpaksalah saya bawa kerusi dari luar dan menumpang meja dengan pelajar saya. 

Sayapun duduk ditengah2 pelajar saya....dalam satu row.... Tiba2 salah seorang darinya berkata “Alamak Dr, apsallah Dr datang….. malulah saya”.

Saya pun kata “Aikk…peliknya.....patutnya sayalah yang malu, sebab masuk bengkel pelajar sedang saya seorang lecturer… !!”

Moralnya – jangan ler malu menambah ilmu dan jgn rasa cukup dengan apa yang ada serta berkongsilah apa yang anda tahu….

Sebagai seorang yang baru nak bermesra2 dan bermanja2 dengan  SEM, saya ingin memberi sedikit cadangan, mengapa anda perlu menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) ini dengan aplikasi AMOS, berbanding multiple linear regression (MLR) dan lain2 analisis statistics dalam kalangan pelajar PhD. Yang dah expert dan sedang guna SEM, you should be pround and teach others. Saya respect kawan saya Awang (di Adelaide) yang pakar dalam AMOS dan dah published banyak paper.... wa caya lu Awang...... (balik Msia nanti hang belanja aku sebab nama hang aku tuleh dua kali dalam blog aku ni!!). 

Dalam MLR, sesuai dengan namanya, digunakan apabila kita mengukur predictor variables (beberapa IV) bagi perubahan DV secara korelasi / perhubungan linear. Beberapa IV dan satu DV ini diukur pada skala interval atau ratio (Jika data categorical, perlu tukar kepada dummy data terlebih dahulu). MLR digunakan bagi memenuhi persamaan linear seperti ringkasan berikut:

Y = bo + b1X1 + b2X2+…..bnXn 

Analisis SEM pula digunakan bagi confirmkan model yang anda bina, dalam bentuk grafik (menggunakan AMOS). AMOS membolehkan anda melukis model tersebut dan menjadikan model anda tidak perlu linear malah boleh berstruktur (bertingkat2).

SEM mengukur perkaitan antara beberapa DV dan faktor yang mempengaruhinya iaitu bebrapa IV. SEM boleh mengukur latent variables (spt job satisfaction, leadership) yang tidak boleh diukur atau diperhatikan secara terus.

SEM mula popular sejak adanya perisian AMOS (Analysis of Moment Structure) yang membolehkan anda melukis model dengan drag-n-drop sahaja dan pengiraan dibuat secara automatic berdasarkan model yang anda lukis dari data yang dimasukkan dalam SPSS. Dulu SEM diproses guna perisian seperti LISREL yang memerlukan sedikit pengetahun programming. Jadi susahler bagi pelajar sains sosial, sebab tu agaknya SEM tak sefofular la ni.

Berikut contoh paparan model asas yang ringkas dilukis mengunakan AMOS. Katakan anda ada teori dan berdasarkan teori tersebut, anda lukis satu model utk pengesahan (confirmatory)  sama data model tersebut fit dengan data anda. Model tersebut anda lukis sama seperti dalam perisian grafik yang lain spt Paint atau Photoshop. 

Ni ler interface AMOS yang macam paint..... jgn takut sempoi yet powerful !!

Masukkan title latent variable (datanya dalam SPSS) dalam OVAL, dan masukkan title observed variables dalam RECTANGULAR. Drag anak panah bagi menunjukkan perhubungan. e1, e2 dll dalam circle adalah error.

Apa yang AMOS lakukan adalah mengira interdependency kesemua variables dari model yang dibina dengan menggunakan data dalam SPSS, tanpa perlu anda membuka SPSS sebagaimana biasa.

Secara paling ringkas dan sempoi, dengan beberapa klik sahaja akan keluar  nilai loading atas anak panah dan dll nilai yang diperlukan seperti CI, DK, RNI, CFI, NFI  di atas screen. 

Apa yang penting, SEM boleh menguji sekompleks manapun hubungan antara variables secara serentak, yang tidak dapat dilakukan oleh lain2 analisis statistics. Bukan itu sahaja, SEM boleh menunjukkan reliability dan validity model yang diuji. Ia juga adalah teknik ujian multivariate yang "powerful" dengan assumptions yang lebih flexible (berbanding MLR umpamanya). So apa lagi, terokailah SEM...

Ini adalah idea asas supaya anda jangan takut dengan SEM dan AMOS. Jadi carilah SV atau co-SV yang pengetahuan tentang SEM dan AMOS. Bagi yang baru bermula membuat PhD…. dalam bidang sains sosial, anda boleh mula memahami SEM supaya dapat membuat satu kajian yang lebih mendalam dan secara TAK LANSUNG anda dapat menguji dan menghasilkan SATU MODEL kajian anda. Menghasilkan model adalah satu contribution yang original sebagai presyarat menjadikan tesis anda mencapai tahap PhD! 

Dengan AMOS... yang semakin FAMOUS, kajian anda akan sentiasa panas macam ayak dalam TERMOS.... ADIOS !!


Selamat berbuka.....


OT