Perbandingan Indeks Ketepatan Model Melalui MPLUS

Kadang kita mengembangkan dua model, keduanya fit. Tapi kita ingin membandingkan mana diantaranya yang lebih tepat dalam menggambarkan data? Jika kedua model kita adalah model yang nested (satu template), maka kita menggunakan uji selisih kai-kuadrat. Tapi jika kedua model kita non-nested (beda pola) maka kita bisa menerapkan contoh di bawah ini.

Berikut ini prosedur untuk membandingkan dua model. Misalnya kita mengembangkan dua model SEM, kita hendak mengetahui apakah kedua model yang kita kembangkan memiliki ketepatan yang berbeda.

Analisis Faktor Aitem & Teori Respons Aitem : Aplikasi pada MPLUS

Analisis dilakukan pada pengukuran harga diri (subskala I), yang terdiri dari 6 butir. Sebelum dilakukan analisis, skor pengukuran yang bergerak antara 0-4 didikotomisasi menjadi 0-1.

Syntax Analisis

Analisis dilakukan dengan menggunakan analisis faktor konfirmatori untuk data kategorikal dengan menggunakan estimasi maximum likelihood (ML)

Redaksional Hipotesis yang Melibatkan Variabel Moderator

Berikut ini beberapa contoh redaksional kalimat yang dapat dipakai untuk menjelaskan hipotesis penelitian yang melibatkan variabel moderator.

Hasil Uji Tidak Signifikan, Bisa jadi Karena Penulisan Butir yang Kurang Tepat | Diskusi Metodologi Penelitian

Ketika mendapat pertanyaan apa penyebab hasil uji statistik yang dilakukan tidak signifikan, saya seringkali merasa lemes dan spechless. Entah itu hasil uji korelasi yang tidak signifikan atau hasil uji model (SEM) yang signifikan. Pertanyaan itu yang bisa menjawab adalah peneliti itu sendiri, karena dia yang menguasai dasar teori, alat ukur yang dipakai dan karakteristik data penelitian.

Jawaban standar saya biasanya adalah silahkan membaca tulisan ini [KLIK]. Namun beberapa kali saya mendapati bahwa meski beberapa saran di tulisan itu sudah diikuti, hasilnya tetap tidak seperti harapan peneliti. Kalau itu yang terjadi, maka kesimpulannya adalah memang variabel yang dikorelasikan benar-benar tidak memiliki hubungan yang signifikan.

Antara CFA dan IRT

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

Antara Gain Score dan Analisis Kovarians

File PDF bisa di baca di sini 

Ada dua pendekatan yang bisa dipakai oleh peneliti dalam menguji efektifitas perlakuan. Pertama menggunakan gain score, kadang disebut dengan change score, atau differences score yang diuji melui analisis varians (ANOVA). Kedua, merupakan pendekatan yang relatif lebih baru, yaitu menggunakan analisis kovarians (ANCOVA) dengan menempatkan skor pretest atau baseline sebagai kovariat. Pendekatan yang kedua yang berbasis kovariat inilah yang kemudian memperluas fungsi pemodelan persamaan struktural (SEM) dalam kancah penelitian eksperimental.

Mplus vs Multilog in 2PL IRT

Mplus-Multilog-2PL

This is an example result of IRT analysis using MPLUS and Multilog.

Teori Respons Butir (Model Politomi)

Pengantar

Berikut ini contoh hasil analisis dengan menggunakan Model GRM pada Subskala 1 Skala Self-Esteem

Perbandingan Estimasi Parameter Teori Respons Butir

Tulisan ini bertujuan untuk mendemonstrasikan penggunaan dua program untuk menganalisis butir dengan pendekatan teori respons butir (IRT). Model yang dipakai kali ini adalah model 2PL.

Program yang dipakai adalah MPLUS dan R (paket ltm). Data yang dianalisis adalah data pengukuran depresi subskala I yang terdiri dari 6 aitem.

Beberapa Model Politomi Teori Respons Aitem

Teori Respons Butir (Model Politomi)