GETTING STARTED WITH LISREL 8

Graduate School of ManagementFaculty of Economics

University of Indonesia

Mengenal Lisrel 8.53

Dalam

Pemodelan

Structural Equation Modeling (SEM)

Diterjemahkan dan disunting oleh:

Bambang Wiharto

STRUCTURAL EQUATION MODELING

Dengan

LISREL 8.53 Student Edition Sumber: Gerhard Mels, Ph.D.

Senior Programmer

Scientific Software International, Inc.

LISREL 8.53 Student Edition

LISREL 8.53 Student Edition (Jreskog & Srbom 2002) adalah sebuah aplikasi Windows yang mencakup metode Structural Equation Modeling (SEM), Multilevel Structural Equation Modeling, Multilevel Linear dan Nonlinear Modeling serta Formal Inference-based Recursive Modeling. Perangkat lunak ini terdiri dari beberapa aplikasi berbasis 32-bit Windows antara lain LISWIN32.EXE yang mempunyai inteface dengan aplikasi LISREL85.EXE, PRELIS25.EXE, MULTILEV5.EXE, CATFIRM.EXE and CONFIRM.EXE. Perangkat lunak ini dapat diperoleh secara cuma-cuma dengan men-download dari website http://www.ssicentral.com/other/entry.htm. Keterbatasan yang ada dari LISREL 8.53 Student Edition adalah jumlah variabel teramati yang dapat digunakan dengan aplikasi ini.PRELIS25.EXE adalah aplikasi yang dapat digunakan untuk memanipulasi, mentransformasi dan membangun data; menghitung asymptotic covariance matrix, melakukan analisis regresi, exploratory factor analysis dan sebagainya. Keterbatasan dari perangkat lunak ini adalah jumlah variabel dalam file yang dapat diolah hanyalah sebanyak 20 variabel teramati.LISREL85.EXE hanya dimaksudkan untuk melakukan analisis data dengan menggunakan metode Standard dan Multilevel Structural Equation Modeling. Metode Full Information Maximum Likelihood (FIML) untuk missing data juga tersedia baik bagi Standard maupun Multilevel Structural Equation Modeling. Keterbatasan dari LISREL85.EXE Student Edition hanya dapat digunakan untuk membuat model maksimum terdiri dari 12 variabel teramati.MULTILEV5.EXE dapat digunakan untuk membangun model multilevel linear dan nonlinear, sementara CATFIRM.EXE dan CONFIRM.EXE memungkinkan kita membangun model berbasis Formal Inference-based Recursive Modeling untuk data katagorikal dan kontinu. Keterbatasan dari MULTILEV5.EXE Student Edition hanya dapat digunakan untuk membuat model maksimum terdiri dari 12 variabel teramati..

Modul ini dimaksudlkan sebagai sebuah panduan singkat tentang pembuatan berbagai model structural equation modeling dengan menggunakan LISREL 8.53 Student Edition di mana akan dibahas tentang:

File-file apa saja yang dapat digunakan atau dibangun dengan menggunakan LISREL 8.53. Student Edition.

Bagaimana membangun model pengukuran dengan menggunakan LISREL 8.53. Student Edition.

Bagaimana membangun model struktural dari beberapa varabel laten.

Ilustrasi penggunaan LISREL 8.53 Student Edition untuk berbagai metode analisis berikut ini:

Robust Maximum Likelihood (RML) and Weighted Least Squares (WLS) Multilevel Confirmatory Factor Analysis model

Menghitung latent variable score Penggunaan multiple group analysis untuk melakukan cross validation.

Berbagai Jenis File dalam LISREL 8.53 Student EditionLISREL 8.53 Student Edition menggunakan beberapa jenis file berdasarkan proses pengolahan yang hendak dilakukan, antara lain:

PRELIS System File (PSF) digunakan untuk menyimpan raw data.

Saat LISREL 8.53. mengolah sebuah file PSF maka dibuat pula sebuah Data System File (DSF) dengan nama yang sama dengan nama file PSF-nya. File DSF ini berisi semua data dan informasi yang diperlukan untuk membangun sebuah model SEM berdasarkan data tersebut.

Sebuah structural equation model dapat disusun dengan menggunakan: sebuah path diagram, sebuah LISREL project file, sebuah SIMPLIS syntax file atau sebuah LISREL syntax file. LISREL 8.53 Student Edition menggunakan nama file extension PTH untuk sebuah path diagram.

SIMPLIS dan LISREL syntax file adalah berupa text files dengan default extensions SPL dan LS8. Kelima jenis file di atas dapat digunakan untuk melakukan akses atas data yang terdapat dalam PSF atau DSF.

Informasi lebih lanjut tentang path diagram, SIMPLIS project dan LISREL project files dapat dilihat di Du Toit & Du Toit (2001). SIMPLIS syntax files dijelaskan dalam Jreskog & Srbom (1996c) sementara informasi tentang LISREL syntax files dijelaskan di Jreskog & Srbom (1996b). Semua jenis file ini juga dijelaskan dalam online Help File, yang dapat diakses dengan menggunakan Contents option dari Help menu pada LISREL 8.53 Student Edition.

Saat PRELIS25.EXE mengolah sebuah file PSF secara interaktif, sebuah PRELIS syntax file dengan nama yang sama dengan nama file PSF dibentuk. PRELIS syntax file adalah sebuah text file dengan default extension PR2. PRELIS syntax files dijelaskan oleh Jreskog & Srbom (1996a) maupun secara online dalam Help File dari LISREL 8.53 Student Edition.

Multilevel Modeling dan Formal Inference-based Recursive Modeling syntax files juga merupakan sebuah text files dengan default extension PR2. Multilevel Modeling syntax files dijelaskan dalam Jreskog et al. (1999) sementara Formal Inference-based Recursive Modeling syntax files dijelaskan dalam Du Toit & Du Toit (2001). Kedua jenis syntax files ini juga dijelaskan dalam online Help file dari LISREL 8.53. Student Edition.LISWIN32.EXE memulai tugasnya dengan menampilkan sebuah root window dengan tiga buah menu. Menu File kemudian dapat digunakan untuk membuka file yang sudah ada atau membuat file PSF atau PTH baru dengan menggunakan PSF and PTH windows. LISWIN32.EXE dapat juga digunakan untuk menampilkan syntax file LISREL and SIMPLIS project baru atau yang sudah ada (LPJ dand SPJ). Text editor windows digunakan untuk menampilkan syntax files dan output files PTH, PSF, LPJ, SPJ baru atau yang sudah ada.Membangun Model Pengukuran Dengan Data SPSSSebagai ilustrasi dari proses membangun sebuah model pengukuran, maka akan digunakan sebuah file data SPSS yang bernama DEPRESS.SAV. File data ini terdiri dari 204 buah pengamatan atas 12 continuous indicators dari tiga latent variables. Secara lebih spesifik, 5 indikator pertama (SELF1 sampai SELF5) adalah indikator dari latent variable Self-esteem. Kemudian indikator DEPRES1 sampai DEPRES4 adalah indikator dari latent variable Depressiveness dan indikator IMPULS1 sampai IMPULS3 adalah indikator dari latent variable Impulsiveness. Model pengukuran teoritikal yang digunakan di sini adalah sebuah Confirmatory Factor Analysis (CFA) yang menyatakan bahwa ke 12 continuous indicators adalah benar-benar indikator dari Self-esteem, Depressiveness dan Impulsiveness. Tahapan pembangunan sebuah model pengukuran dengan menggunakan LISREL 8.53. Student Edition akan dijelaskan berikut ini.Tindakan Gunakan pilihan Import Data in Free Format dari menu File pada LISREL 8.53 Student Edition untuk me-load Open Data File dialog box.

Pilih SPSS for Windows (*.sav) dari Files of type drop-down list box.

Browse atas folder yang berisi data file Depress.sav.

Double-click atas file name Depress.sav untuk membuka PSF window berikut ini.

Tindakan Click pada variable label SELF1 untuk meng-highlight kolom secara keseluruhan.

Right-click untuk membuka variable menu seperti yang terlihat pada PSF window berikut ini.

Tindakan Pilih Define Variables option untuk me-load Define Variables dialog box.

Pilih label SELF1 untuk menghasilkan Define Variables dialog box berikut ini.

Tindakan Click pada Variable Type push button untuk me-load Variable Types for SELF1 dialog box.

Pilih Continuous radio button.

Check pada Apply to all checkbox pada Variable Types for SELF1 dialog box seperti di bawah ini.

Tindakan Click pada OK push button untuk meload kembali Variable Types dialog box.

Click pada OK push button untuk kembali ke PSF window.

Simpan perubahan atas PSF yang anda lakukan dengan menggunakan pilihan Save dari File menu.

Pilih Open option dari File menu untuk load Open dialog box.

Masukkan nama depress0.spl dalam File name string field.

Click pada Open push button untuk membuka text editor window berikut ini.

File di atas adalah sebuah SIMPLIS syntax file untuk membuat sebuah blank path diagram yang berisi observed dan latent variables dari model.

Baris 1 menyatakan sumber data.

Baris 2 dan 3 menyediakan label bagi latent variables Self-esteem, Depressiveness dan Impulsiveness.

Baris 4 meminta aplikasi untuk membuat sebuah path diagram.

Baris 5 menyatakan bahwa tidak ada lagi SIMPLIS commands yang harus diolah.

Tindakan Click pada Run LISREL push button untuk menampilkan path diagram window berikut ini.

Tindakan Aktifkan Arrow icon yang ada pada Draw toolbar.

Gunakan mouse untuk click and drag 5 indicator paths dari latent variable selfest ke SELF1 sampai SELF5.

Gunakan mouse untuk click and drag 4 indicator paths dari latent variable depress ke DEPRES1 sampai DEPRES4.

Gunakan mouse untuk click and drag 3 indicator paths dari latent variable impuls ke IMPULS1 sampai IMPULS3.

Aktifkan Double-headed Arrow icon pada Draw toolbar.

Gunakan mouse untuk click and drag 3 covariance paths yang ada diantara latent variables Self-esteem, Depressiveness dan Impulsiveness untuk menghasilkan path diagram window berikut ini.

TindakanClick Run LISREL push button untuk menampilkan path diagram window berikut ini.

Keluaran yang diminta dapat dilihat pada file output Depress0.out.

Sebuah SIMPLIS syntax file dapat juga digunakan untuk menghasilkan path diagram window di atas. SIMPLIS syntax file tersebut dapat dilihat pada text editor window berikut ini.

Baris 4 sampai 7 digunakan untuk menyatakan measurement model dari latent variables Self-esteem, Depressiveness dan Impulsiveness.

Membangun Model Struktural dengan data SPSSSebagai ilustrasi dari proses membangun sebuah model struktural, maka akan digunakan sebuah file data SPSS yang bernama DEPRESS.SAV. File data ini terdiri dari 204 buah pengamatan atas 12 continuous indicators dari tiga latent variables. Secara lebih spesifik, 5 indikator pertama (SELF1 sampai SELF5) adalah indikator dari latent variable Self-esteem. Kemudian indikator DEPRES1 sampai DEPRES4 adalah indikator dari latent variable Depressiveness dan indikator IMPULS1 sampai IMPULS3 adalah indikator dari latent variable Impulsiveness. Model pengukuran teoritikal yang digunakan di sini adalah sebuah Confirmatory Factor Analysis (CFA) yang menyatakan bahwa ke 12 continuous indicators adalah benar-benar indikator dari Self-esteem, Depressiveness dan Impulsiveness. Salah satu model struktural yang mungkin dibentuk dari ketiga latent variable ini adalah sebuah model yang menyatakan bahwa Depressiveness and Impulsiveness adalah correlated antecedents dari Self-esteem. Tahapan pembangunan sebuah model struktural dengan menggunakan LISREL 8.53. Student Edition akan dijelaskan berikut ini.Gunakan langkah yang ada pada bagian Membangun Model Pengukuran dengan data SPSS sebelumnya untuk impor file SPSS bernama DEPRESS.SAV sebagai sebuah Prelis System File bernama DEPRESS.PSF. Definisikan semua variabel sebagai continuous variable dan simpan perubahannya dalam DEPRESS.PSF dengan menggunakan Save option pada File menu dari PSF window untuk DEPRESS.PSF.

Tindakan

Pilih Open option pada File menu untuk load Open dialog box.

Masukkan nama file depress2.spl dalam File name string field.

Click Open push button untuk membuka text editor window berikut ini.

File di atas adalah sebuah SIMPLIS syntax file untuk membangun sebuah blank path diagram yang berisi semua observed dan latent variables dari model.

Baris 1 menyatakan sumber data.

Baris 2 dan 3 menyatakan label dari latent variables Self-esteem, Depressiveness and Impulsiveness.

Baris 4 menyatakan bahwa latent variables Self-esteem dan Impulsiveness adalah endogenous variables.

Baris 5 menyatakan bahwa indikator SELF1 sampai SELF5 dan IMPULS1 sampai IMPULS3 adalah indikator dari endogenous latent variables.

Baris 6 meminta aplikasi untuk menampilkan sebuah path diagram.

Baris 7 menyatakan bahwa tidak ada lagi SIMPLIS commands yang harus diolah.

TindakanClick pada Run LISREL push button untuk menampilkan path diagram window berikut ini.

Tindakan Aktifkan Arrow icon pada Draw toolbar.

Gunakan mouse untuk click and drag 5 indicator paths dari latent variable selfest ke SELF1 sampai SELF5.

Gunakan mouse untuk click and drag 4 indicator paths dari latent variable depress ke DEPRES1 sampai DEPRES4.

Gunakan mouse untuk click and drag 3 indicator paths dari latent variable impuls ke IMPULS1 sampai IMPULS3.

Gunakan mouse untuk click and drag 2 structural paths dari latent variables depress ke impulse dan selfest.

TindakanClick Run LISREL push button untuk menampilkan path diagram window berikut ini.

Hasil yang diinginkan dapat dilihat pada output window untuk file Depress3.out.

SIMPLIS syntax juga bisa digunakan untuk menghasilkan path diagram di atas. Isi dari SIMPLIS syntax file dapat dilihat text editor window berikut ini

Baris 4 sampai 9 digunakan untuk menyatakan structural equation model dari latent variables Self-esteem, Depressiveness dan Impulsiveness.

TindakanClick Run LISREL push button untuk menghasilkan path diagram di atas.

Metode Robust Maximum Likelihood

Browne (1987) memformulasikan sebuah metode yang dikenal dengan sebutan Robust Maximum Likelihood (RML) untuk factor analysis dan model yang berhubungan. Satorra & Bentler (1988) memperluas metode ini dengan menyediakan uji statistik Chi-square yang benar. Medote ini tersedia dalam LISREL 8.53 Student Edition dan formula yang berhubungan dengan metode ini dapat dilihat dalam Jreskog et al. (1999). Untuk mengimplementasikan metode ini pengguna harus menghitung Asymptotic Covariance Matrix (ACM) dari sample variances dan covariances. Prosedur setahap demi setahap untuk mengimplementasikan metode RML akan dijelaskan berikut ini.

Gunakan Open option dari File menu untuk membuka PSF window bagi file Depress.psf.

Pilih Output Options option dari Statistics menu untuk load Output dialog box.

Check Save to File checkbox pada bagian Asymptotic Covariance Matrix.

Masukkan nama file depress.acm pada string field dari bagian Asymptotic Covariance Matrix seperti pada tampilan Output dialog box berikut ini.

TindakanClick OK push button untuk run PRELIS25.EXE untuk menghasilkan text editor window yang berisi output file Depress.out. Tindakan ini menyebabkan PRELIS25.EXE membuat sebuah Data System File (DSF) yang bernama Depress.dsf yang akan dibutuhkan dalam mengimplementasikan metode RML.

Ubah syntax file depress3.spl yang sudah ada dan buat SIMPLIS syntax file depress4.spl seperti yang tampak pada text editor window berikut ini dengan menggunakan Save As option pada File menu.

Baris 1 menyatakan data source baru.

Option ME=ML sudah ditambahkan Lisrel Output command.

TindakanClick Run LISREL push button untuk menampilkan path diagram window berikut ini.

Weighted Least Squares

Browne (1982, 1984) memformulasikan metode Asymptotically Distribution Free (ADF) method bagi covariance structures. Metode ini diimplementasikan pada LISREL 8.53 Student Edition sebagai metode Weighted Least Squares (WLS) dan memperluasnya dengan correlation structures. Untuk mengimplementasikan metode ini, pengguna harus menghitung Asymptotic Covariance Matrix (ACM) dari sample variances dan covariances atau sample correlations. Prosedur setahap demi setahap dari implementasi metode WLS pada LISREL 8.53 Student Edition akan dijelaskan berikut ini.

Buat Data System File (DSF) depress.dsf seperti yang dijelaskan di atas.Ubah SIMPLIS syntax file depress3.spl yang sudah ada untuk membuat SIMPLIS syntax file seperti yang tampak pada text editor window berikut ini.

Option ME=ML dalam Lisrel Output command digantikan dengan option ME=WLS.

TindakanClick Run LISREL push button untuk menampilkan path diagram window berikut ini.

Keluaran yang dihasilkan dapat dilihat pada output window dari Depress3.out.

Multilevel Confirmatory Factor Analysis

LISREL 8.53 Student Edition menyertakan modul Multilevel Structural Equation Modeling. Penjelasan tentang modul ini dapat dilihat dalam Du Toit & Du Toit (2001) dan dapat digunakan untuk menganalisis structural equation models atas multilevel data. Prosedur setahap demi setahap untuk mengimplementasikan modul ini dalam sebuah model two-factor Confirmatory Factor Analysis (CFA) dengan menggunakan SPSS data set dijelaskan sebagai berikut. Data set yang digunakan di sini merupakan bagian dari data library of the Multilevel Project at the University of London, dan berasal dari Junior School Project (Mortimore et al, 1988). Uji matematik dan bahasa atas 1000 murid sekolah dari 50 sekolah dasar yang dikelola oleh Inner London Education Authority, dipilih secara acak dilaksanakan dalam jangka waktu tiga tahun berturut-turut. Data tersebut disimpan dalam file jsp2.sav. Gunakan Import Data in Free Format option dari File menu yang ada pada root window LISREL 8.53 Student Edition untuk load Open Data File dialog box.

Pilih jenis file SPSS for Windows (*.sav) dari Files of type drop-down list box dan pilih folder yang tersedia yang berisi file jsp2.sav untuk menampilkan dialog box berikut ini.

Tindakan Pilih file yang bernama jsp2.sav.

Click Open push button untuk menampilkan Save As dialog box berikut ini.

Tindakan Masukan nama jsp2.psf dalam File name string field di atas.

Click Save push button untuk membuka PSF window berikut ini.

Tindakan Pilih Define Variables option dari Data menu PSF window untuk membuka Define Variables dialog box berikut ini.

Tindakan

Click MATH1 untuk memilih variabel tersebut (lihat window di atas).

Click Missing Values push button untuk membuka Missing Values for MATH1 dialog box berikut ini.

Tindakan Pilih Missing Values radio button, dan masukkan string -9.000 dalam Global Missing Value string field dan check Apply to all check box seperti pada Missing Values for MATH1 dialog box berikut ini.

Tindakan Click OK push buttons dari Missing Values dan Define Variables dialog boxes untuk kembali ke PSF window.

Gunakan Save option dari File menu untuk menyimpan perubahan pada PSF.

Gunakan Close option dari File menu dari PSF window untuk menutup file jsp2.psf.

Gunakan New option dari File menu untuk membuka New dialog box berikut ini.

Tindakan Pilih Path Diagram option deri New menu untuk membuka Save As dialog box berikut ini

Tindakan Masukkan nama jsp2.pth pada File name string field untuk membuka PTH window berikut ini.

Tindakan Pilih Title and Comments option dari Setup menu untuk membuka Title and Comments dialog box.

Masukkan jundul Multilevel CFA model for Numeric and Verbal Ability dalam Title string field untuk menghasilkan Title and Comments dialog box berikut ini.

Tindakan Click Next push button untuk load Groups dialog box.

Masukkan label Group1: Between Schools pada string field yang pertama.

Gunakan down arrow key untuk membuat string field dari kelompok kedua.

Masukkan label Group2: Within Schools pada string field yang kedua seperti terlihat pada Group Names dialog box berikut ini

TindakanClick Next push button untuk load Labels dialog box berikut ini.

Tindakan Click Add/Read Variables push button untuk membuka Add/Read Variables dialog box.

Pilih Prelis System File option dari Read from file drop-down list box.

Gunakan Browse push button dari Add/Read Variables dialog box berikut ini untuk memilih file jsp2.psf yang ada dalam folder yang telah disediakan.

Tindakan Click Add Latent Variables push button dari Labels dialog box untuk menampilkan Latent Variables dialog box.

Masukkan label NABILITY untuk variable Numeric Ability seperti pada Add Latent Variables dialog box berikut ini.

Tindakan Click OK push button.

Lakukan proses yang sama seperti di atas untuk Verbal Ability dengan memasukkan label VABILITY untuk variabel Verbal Ability.

Click OK push button untuk menampilkan Labels dialog box berikut ini.

TindakanClick OK push button untuk menampilkan PTH window berikut ini.

Tindakan Click dan drag observed variables MATH1, MATH2, MATH3, ENG1, ENG2 dan ENG3 satu demi satu kedalam PTH window di atas.

Click dan drag latent variables NABILITY dan VABILITY satu demi satu kedalam PTH window untuk menghasilkan PTH window berikut ini.

Tindakan Gunakan Arrow tool pada Drawing Toolbar untuk menambahkan paths dari variabel NABILITY ke MATH1, MATH2 dan MATH3.

Gunakan Arrow tool pada Drawing Toolbar untuk menambahkan paths dari variabel VABILITY ke ENG1, ENG2 dan ENG3 untuk menghasilkan PTH window berikut ini.

Tindakan Pilih Build SIMPLIS Syntax option dari Setup menu untuk menampilkan SPJ window berikut ini.

Tindakan Tambahkan command line $CLUSTER SCHOOL setelah Raw Data from File command.

Ubah command line MATH1 = NABILITY ke MATH1 = 1*NABILITY untuk menetapkan skala dari variabel NABILITY.

Ubah command line ENG1 = VABILITY ke ENG1 = 1*VABILITY untuk menetapkan skala dari variable VABILITY.

Pada Relationships paragraph dari Between Schools group, tambahkan SIMPLIS commands berikut ini: Set the Variance of NABILITY Free

Set the Variance of VABILITY Free

Set the Covariance between NABILITY and VABILITY Free

Copy dan paste relationships dari Between Schools group ke dalam Relationships paragraph dari Within Schools group.

Click Run LISREL icon pada main toolbar untuk menampilkan PTH window berikut ini.

Menghitung Latent Variable Scores

LISREL 8.53 Student Edition dapat menghitung scores dari latent variables sebuah structural equation model dengan latent variables. Karl Jreskog menjelaskan perhitungan dan penggunaan latent variable scores ini pada

http://www.ssicentral.com/lisrel/column6.htm.

Prosedur selangkah demi selangkah berikut ini dapat digunakan untuk menghitung latent variable scores dari latent variables Self-esteem, Depressiveness dan Impulsiveness dari PRELIS System File (PSF) Depress.psf yang telah kita buat sebelumnya.Ubah SIMPLIS syntax file depress2.spl yang sudah ada untuk menghasilkan SIMPLIS syntax file depress.spl seperti yang tampak pada text editor window berikut ini dengan menggunakan Save As option pada File menu.

Baris 1 menyatakan data source.

Baris ke 4 sampai 7 digunakan untuk menyatakan measurement model dari latent variable Self-esteem, Depressiveness dan Impulsiveness.

Baris ke 8 memerintahkan LISREL 8.53 Student Edition untuk menambahkan latent variable scores sebagai kolom pada PRELIS System File depress.psf

TindakanClick Run LISREL push button untuk menampilkan path diagram window berikut ini.

TindakanGunakan Open option dari File menu untuk membuka PRELIS System File depress.psf dan menampilkan PSF window berikut ini.

Tiga kolom terakhir yang disajikan pada PSF window di atas berisi latent variable scores dari latent variable Self-esteem, Depressiveness dan Impulsiveness.

Menggunakan Latent Variable Scores

Latent variable scores dari latent variable Self-esteem, Depressiveness dan Impulsiveness dihitung dari Data System File Depress.dsf dan PRELIS System File Depress.psf seperti telah diuraikan sebelumnya. Prosedur selangkah demi selangkah berikut ini dapat digunakan untuk membuat model regresi dengan sebuah interaction term dari berbagai latent variable scores ini.

Gunakan Open option dari File menu untuk membuka PRELIS System File depress.psf .

Gunakan Compute option dari Transformation menu untuk load Compute dialog box.

Click Add push button untuk load Add Variables dialog box.

Masukkan nama dep_imp untuk menyatakan interaksi antara latent variables scores dari latent variables Depressiveness dan Impulsiveness dalam string box.

Click OK push button untuk kembali ke Compute dialog box.

Click dan drag nama variabel dep_imp ke bagian kiri atas dari string box.

Click = key pada keypad untuk menambahkan tanda = pada string box.

Click dan drag nama variabel depress ke bagian kanan atas dari string box.

Click * key pada keypad untuk menambakan tanda * untuk menyatakan perkalian pada string box.

Click dan drag nama variable impuls ke bagian atas kanan dari string box seperti terlihat pada Compute dialog box berikut ini.

TindakanClick OK push button untuk run PRELIS25.EXE dan menampilkan PSF window berikut ini.

Kolom terakhir dari PSF window di atas berisi nilai nteraction scores yang barus saja kita buat.

Tindakan Pilih Regressions option dari Statistics menu untuk load Regression dialog box.

Highlight nama variabel selfest dan click Y-variables Add push button (lihat gambar Regression window di bawah ini).

Highlight nama variabel depress, impuls dan dep_imp dan click X-variables Add push button untuk menghasilkan Regression dialog box berikut ini.

TindakanClick Run push button untuk run PRELIS25.EXE dan menghasilkan model regresi yang diinginkan.

Latent variable scores dapat juga di-ekspor dalam bentuk SPSS data (*.sav), comma-separated (*.csv) atau sebuah tab-delimited file (*.txt). Hal ini sangat bermanfaat jika diperlukan analisis eksternal atas latent variable scores. Prosedur berikut ini dapat digunakan untuk meng-ekspor file depress.psf sebagai SPSS data file DepresLVS.sav.

Tindakan Gunakan Open option dari File menu untuk membuka PRELIS System File depress.psf .

Gunakan Export LISREL Data option pada File menu untuk load Save As dialog box.

Pilih SPSS for Windows (*.sav) option dari Save as type dropdown list box.

Masukkan nama DepresLVS ke dalam file name string field seperti tampak pada Save As dialog box berikut ini.

TindakanClick Save push button untuk membuat DepresLVS.sav.

Sebagian kecil dari SPSS data file DepresLVS.sav yang dihasilkan dapat dilihat pada SPSS Data Editor window berikut ini.

Cross Validation

Yang dimaksud dengan cross validation dari sebuah structural equation model adalah kemampuan model untuk menunjukkan hasil analisa yang sama dengan menggunakan dua atau lebih sampel acak yang berasal dari sebuah populasi yang sama.

Boshoff & Terblanche (2002) melakukan uji cross validation atas sebuah measurement model untuk pengalaman ritel seorang konsumen. Sebuah variasi dari measurement model akan digunakan untuk menunjukkan bagaimana multiple group feature LISREL 8.53 Student Edition dapat digunakan melakukan uji cross validation atas sebuah structural equation model. Measurement model pengalaman konsumen ritel yang digunakan dalam contoh di sini menyatakan bahwa COHAN1 sampai COHAN3 adalah indikator dari Complaint HANdling (COHAN), STENV1 sampai STENV5 adalah indikator dari STore ENVironment (STENV) dan MEVAR1 sampai MEVAR4 adalah indikator dari MErchandise VARiety (MEVAR). Data dari 11 indikator untuk dua buah sampel konsumen dari Afrika Selatan tersedia dalam file Prelis System Files dengan nama SAMPLE1.PSF dan SAMPLE2.PSF.

Tindakan Gunakan Open option dari File menu untuk load Open dialog box.

Browse folder yang berisi SIMPLIS syntax file RetailH0.spl.

Double-click Open push button untuk menampilkan text editor window berikut ini.

SIMPLIS syntax file diatas menyatakan measurement models dari null hypothesis, yang menyatakan bahwa measurement model parameters (factor loadings, factor variances, factor covariances dan measurement error variances) adalah identik (invariant) pada kedua buah sampel. Baris pertama menyatakan bahwa sampel pertama adalah group pertama.

Baris kedua menyatakan data source bagi sampel pertama.

Baris 3 menyatakan label dari ke tiga latent variable.

Baris 4-10 menyatakan measurement model dari sampel pertama. Baris 11 menyatakan bahwa sampel kedua adalah group kedua.

Baris ke 12 menyatakan data source bagi sampel kedua.

Baris 13 meminta dibuat sebuah path diagram dalam bentuk sebuah PTH file.

Baris 14 mengindikasikan akhir syntax yang diolah.

Karena tidak ada Relationships paragraph digunakan pada sampel kedua maka semua parameter diasumsikan sama bagi kedua sampel.

TindakanClick Run LISREL push button untuk menghasilkan path diagram window berikut ini.

Alternative hypothesis menyatakan bahwa paling tidak ada dua buah parameters dari measurement model yang tidak identik di antara dua sampel. Measurement models dari kedua sampel dalam alternative hypothesis dinyatakan dalam SIMPLIS syntax file RetailH1.spl.

Tindakan Gunakan Open option pada File menu untuk load Open dialog box.

Browse folder yang berisi SIMPLIS syntax file RetailH1.spl.

Double-click Open push button untuk membuka text editor window berikut ini.

Baris pertama menyatakan bahwa sampel pertama adalah group pertama.

Baris kedua menyatakan data source bagi sampel pertama.

Baris 3 menyatakan label dari ke tiga latent variable. Baris 4-10 menyatakan measurement model dari sampel pertama.

Baris 11 menyatakan bahwa sampel kedua adalah group kedua.

Baris ke 12 menyatakan data source bagi sampel kedua.

Baris ke 13-26 menyatakan measurement model dari sampel kedua.

Baris 27 meminta dibuat sebuah path diagram dalam bentuk sebuah PTH file.

Baris 28 mengindikasikan akhir syntax yang diolah.

Set commands pada sampel kedua diperlukan untuk menjamin bahwa factor variances, factor covariances dan measurement error variances berbeda diantara dua buah sampel. Jika tidak, maka berbagai parameter diasumsikan sama di antara kedua buah sampel.

Tindakan Click Run LISREL push button untuk menampilkan path diagram window berikut ini.

Chi-square difference test digunakan untuk menguji cross validation dari measurement model. Dengan kata lain, sebuah Chi-square difference test digunakan untuk menguji null dan alternative hypotheses. Nilai uji statistik dari Chi-square difference hanyalah sekedar perbedaan antara nilai uji statistik goodness-of-fit Chi-square dari measurement models untuk null dan alternative hypotheses. Degrees of freedom hanyalah sekedar perbedaan antara degrees of freedom dari measurement models untuk null dan alternative hypotheses. Hasil uji perbedaan tersebut dapat dilihat pada file MS-Excel workbook Retail.xls. Isi file tersebut dapat dilihat di bawah ini.

Nilai P-values yang kecil menyarankan bahwa terdapat bukti yang cukup bahwa null hypothesis ditolak. Dengan kata lain, cross validation dari measurement model untuk pengalaman ritel konsumen tidak didukung oleh data kedua buah sampel.

Logistic Regression Analysis

Berne & Kaase (1979) melaksanakan sebuah cross-national survey untuk memperoleh informasi tentang bentuk konvensional dan tidak konvensional dari peran serta politik masyarakat industri. Survei ini dikenal dengan sebutan Political Action Survey. Survei ini terdiri dari berbagai pernyataan persepsi dan sikap responden yang dinyatakan dalam bentuk sangat setuju, setuju, tidak tahu atau tidak menjawab, tidak setuju dan sangat tidak setuju. Persepsi pengaruh seseorang pada pemerintahan diukur dengan menggunakan pernyataan Orang seperti saya tidak berpendapat apa-apa tentang apa yang dilakukan oleh pemerintah. Response (NOSAY) dari sampel sebesar 1076 responden, serta jenis kelamin mereka (GENDER), tingkat pendidikan (EDUCAT) dan umur (AGE), terdapat dalam Prelis System File USA.PSF.

Prosedur selangkah demi selangkah yang dapat digunakan untuk melakukan logistic regression analysis pada variabel NOSAY dengan gender, serta tingkat pendidikan dan umur sebagai covariates dengan LISREL 8.53. dapat dilihat berikut ini.Tindakan Gunakan Open option dari File menu untuk akses ke Open dialog box.

Browse folder yang berisi PRELIS system file USA.psf.

Click Open push button untuk membuka PSF window bagi USA.psf.

Pilih Logistic Regressions option pada Statistics menu dari PSF window untuk akses ke Logistic Regression dialog box.

Click label NOSAY pada Variables: list box untuk meng-highlight.

Click Add >> push button dari Y variables: list box.

Pilih label GENDER, EDUCAT dan AGE pada Variables: list box.

Click Add >> push button dari X variables: list box untuk menampilkan dialog box berikut ini.

TindakanClick Run push button untuk menampilkan text editor window berikut ini.

Censored Regression Analysis

Pada sebuah studi tentang determinan dari Tributyltin (TBT) dan Dibutyltin (DBT) level dari danau-danau di California, Gonzalez et al. (1987) mengukur pH level (pH) dan temperatur air dalam derajat Celcius (WTEMP), serta TBT (TBT) dan DBT (DBT) concentrations, untuk 22 replicate water samples dari 10 marina pada 6 danau di California sepanjang bulan Agustus 1987. Hasil pengamatannya adalah sebagai berikut.

Perlu dicatat bahwa nilai TBT dan DBT concentration di-sensor, khususnya pada nilai di bawah nol. Prosedur di bawah ini dapat digunakan untuk melakukan censored regression analyses atas TBT dan DBT dengan pH level dan dengan suhu air sebagai covariates dengan menggunakan LISREL 8.53.

Tindakan Gunakan Open option pada File menu untuk akses ke Open dialog box.

Browse folder yang berisi PRELIS system file Marinas.psf.

Click Open push button untuk membuka PSF window bagi file Marinas.psf shown seperti yang tampak pada gambar di atas.

Pilih Censored Regressions option dari Statistics menu pada PSF window untuk akses Censored Regression dialog box.

Click labels TBT dan DBT pada Variables: list box untuk meng-highlight variabel tersebut.

Click Add >> push button dari Censored variables: list box.

Pilih label pH dan WTEMP pada Variables: list box.

Click Add >> push button pada Covariates: list box untuk menghasilkan dialog box berikut ini.

Action

Click on the Syntax push button to open the following text editor window.

TindakanClick Run PRELIS push button untuk menampilkan text editor window berikut ini.

ReferensiBarnes, S.H. & Kaase, M. (Eds.). (1979).

Political Action: Mass Participation in Five Western Democracies.

Beverley Hills and London: Sage Publications.

Boshoff, H.C. & Terblanche, N. (2002).

The Validation of Retail Experience Constructs. In preparation.

Browne, M.W. (1982).

Covariance Structures.

In D.M. Hawkins (Ed.), Topics in Applied Multivariate Analysis, pp. 72-141.

Cambridge: Cambridge University Press.

Browne, M.W. (1984).

Asymptotically Distribution-free Methods in the Analysis of Covariance Structures.

British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 37, 62-83.

Browne, M.W. (1987).

Robustness in Statistical Inference in Factor Analysis and Related Models.

Biometrika, 74, 375-384.

Du Toit, S.H.C. & Du Toit, M. (2001). Multilevel Structural Equation Modeling.

In I.G.G. Kreft, & J. de Leeuw (Eds.), Multilevel Modeling, in preparation.

Du Toit, M. & Du Toit, S.H.C. (2001).

Interactive LISREL Users Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc.

Gonzales, D., Bisbiglia, M., Denton, D. & Harrington, J. (1989). Monitoring Study for Tributyltin Contamination in California Lakes, 1987. Unpublished report. Sacramento, CA: State of California Department of Food and Agriculture.

Jreskog, K. & Srbom, D. (1996a).

PRELIS 2: Users Reference Guide. Chicago, IL: Scientific Software International, Inc.

Jreskog, K. & Srbom, D. (1996b).

LISREL 8: Users Reference Guide. Chicago, IL: Scientific Software International, Inc.

Jreskog, K. & Srbom, D. (1996c).

Structural Equation Modeling with the SIMPLIS Command Language.

Chicago, IL: Scientific Software International, Inc.

Jreskog, K. & Srbom, D. (2002).

The Student Edition of LISREL 8.53 for Windows [Computer Software].

Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc.

Jreskog, K., Srbom, D., Du Toit, S.H.C. & Du Toit, M. (1999).

LISREL 8: New Statistical Features.

Chicago, Illinois: Scientific Software International, Inc.

Mortimore, P., Sammons, P., Stoll, L., Lewis, D. & Ecob, R. (1988).

School Matters: The Junior Years. Wells: Open Books.

Satorra, A. & Bentler, P.M. (1988).

Scaling Corrections for Chi-square Statistics in Covariance Structure Analysis.

Proceedings of the Business and Economic Statistics Section of the American Statistical Association, 1988, 308-313.

PAGE 43