Dalam melakukan analisis
faktor konfirmatori (CFA), ada dua cara yang dapat dilakukan agar model yang kita kembangkan dapat teridentifikasi. Dua cara tersebut adalah
1. Membuat Indikator Penanda. Melalui cara ini skor salah satu INDIKATOR
EMPIRIK ditetapkan mewakili skor standar Z. Rerata skor butir 0 dan varians skornya
adalah 1. Hal ini dapat dilakukan dengan menetapkan nilai muatan faktor (factor
loading) butir tersebut sebesar 1.Indikator ini kemudian menjadi referensi bagi indikator lainnya.
2.
Menetapkan Faktor sebagai Skor Standar. Melalui proses ini, identifikasi dilakukan
dengan menetapkan rerata dan varians FAKTOR LATEN sesuai skor standar Z. Rerata skor
faktor dikondisikan sebesar 0 dan varians faktor dikondisikan sebesar 1.
Cara yang paling populer adalah cara pertama, yaitu dengan menetapkan
nilai salah satu jalur faktor ke indikator (factor loading) sebesar
satu. Tulisan ini mencoba menjelaskan perbandingan hasil kedua cara tersebut yang sama-sama bertujuan
membuat membuat model kita teridentifikasi.
MODEL 1. Cara pertama terlihat pada gambar di bawah ini. Nilai jalur (regresi) salah satu indikator ditetapkan sebesar satu. Terlihat bahwa salah satu jalur dari BFI ke indikator BFI nilainya satu.
MODEL 2. Cara kedua dilakukan dengan menetapkan varians faktor sebesar 0. Di bawah ini tayangannya. Hasilnya, nilai varians BFI yang merupakan faktor laten sebesar 1.
PERBANDINGAN HASIL
Berikut ini perbandingan hasilnya.
Regression Weight
1. Nilai muatan faktor antara Model 1 dan 2 relatif berbeda. Salah satu muatan faktor pada Model 1 ditetapkan nilainya sebesar 1. Pada Model 2, semua nilai muatan faktor bergerak antara -1 hingga 1 (kecuali jika kasus multikolinieritas muncul). Model 2 memiliki nilai eror standar yang lebih kecil, sehingga menghasilkan nilai krirtis yang lebih besar. Akibatnya nilai muatan faktor lebih mudah untuk signifikan.
Standardized Regression Weights.
Nilai regresi terbobot yang dihasilkan sama.
Indeks Ketepatan Model.
Kedua model menghasilkan nilai indeks ketepatan model yang sama.
PENUTUP
Kedua prosedur ini banyak dipakai dalam penelitian, tidak masalah anda memilih cara yang mana, keduanya menghasilkan nilai estimasi yang sama.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar