Model analisis faktor dan metode estimasi untuk data kontinu (misalnya skala
interval atau rasio) tidak dapat diterapkan untuk indikator yang bersifat
kategorikal. Peneliti memberikan review singkat dan sintesis dari literatur
analisis faktor estimasi item untuk data kategori (misalnya, skala dengan opsi respon
0-1). Analisis faktor dan metode estimasi populer untuk data kategorikal merupakan
bagian dari kajian dalam literatur pemodelan persamaan struktural (SEM) dan teori
respon aitem (IRT). Dua studi simulasi Monte Carlo dilakukan dan mengungkapkan bahwa
1) Estimasi parameter serupa telah diperoleh dari parameterisasi SEM
dan IRT. Bahkan dengan sampel yang lebih kecil dan proses estimasi IRT dikonversi
ke parameter SEM, (misalnya MWLSC dan MML/EM) menghasilkan nilai yang sangat
mirip . Namun demikian, dalam ukuran sampel yang kecil dan dengan ukuran tes yang
panjang, estimasi dengan menggunakan teknik WLSC tidak memperoleh konvergensi estimasi
parameter. Padahal teknik estimasi WLSC ini meskipun diterapkan dalam tes dengan
ukuran pendek, memiliki hasil yang konsisten dibanding dengan teknik estimasi
lainnya.
2) Ketepatan tiap estimator meningkatkan seiring dengan meningkatnya
ukuran sampel.
3) Yang tepat dari nilai muatan faktor dan parameter kesulitan item
dipengaruhi oleh panjang tes.
4) Ketepatan dari nilai muatan faktor dan parameter diskriminasi item
dipengaruhi oleh ukuran muatan faktor secara keseluruhan.
(5) Distribusi nilai ambang (threshold) soal tes mempengaruhi ketepatan
dari estimasi parameter. Daya diskriminasi aitem adalah parameter yang paling
sensitif terhadap ambang.
6) Dalam keseluruhan, ketepatan perkiraan parameter aitem dalam kerangka
SEM lebih tinggi dibandingkan dengan IRT. Pemodelan persamaan struktural (SEM)
dan teori respon butir (IRT) dapat digunakan untuk analisis faktor untuk aitem
yang memiliki dikotomis. Dalam hal ini, model pengukuran dari kedua pendekatan
secara formal setara. Kedua pendekatan ini merupakan intisari dari dua disiplin
ilmu yang berbeda dan membuat kontribusi mereka saling melangkapi dalam
mengatasi masalah pengukuran dalam bidang penelitian ilmu sosial.
Disarikan dari tulisan Fang Luo
Unidimensional Item Factor Analysis: A Comparison of Categorical Confirmation Factor Analysis and Item Response Theory. Psychological Science 2012, 35(2) 441-445
Tidak ada komentar:
Posting Komentar