Ada yg tanya saya tentang SEM. Tolong jelaskan dgn ayat mudah katanya.. Ok saya jelaskan. Tapi kena tau dulu bahawa model yg dihasilkan oleh SEM ialah model Matematik (bahasa mudah). Bukan model catwalk, bukan model rumah banglow dan bukan model ID.

Mula2.. Fahamkan..
1. Untuk kaji hubungan antara satu DV dgn satu IV .. Guna linear regression. Model Matematik nya ialah
Y=mx+2 (Hat ni paling basic, form 5 dah belajar).
2. Untuk kaji hubungan satu DV dengan banyak IV … Guna multiple linear regression. Model Matematiknya ialah.
Y=(ax1+2) +(bx2+2)
(Hat ni masih lagi dikira advance statistics, jgn rasa rendah diri jika hanya guna ini.. Sebab konteks dan fokus kajian setiap orang tidak sama).

Namun begitu, ilmu statistik juga sama dgn ilmu bidang lain yg sentiasa berkembang.. Dalam satu2 situasi.. Data2 yg terkumpul melalui hubungan2 ini diuji lagi sama ada wujud atau tidak hubungan “interrelated” antara hubungan2 tersebut.

Contoh..
Hubungan A: harga hard disk bergantung kpd nilai USD dan harga iklan. (multiple linear regression)
Hubungan B : Harga motherboard bergantung kepada nilai USD dan jenama / jenis motherboard (multiple linear regression)
Kedua-dua hubungan ini pula mempunyai hubungan (interrelated) yg boleh mempengaruhi harga sebuah komputer (Hubungan C)
Untuk mengetahui hubungan C, apabila analisis Hubungan A digabungkan dgn analisis Hubungan B.. Maka analisis tersebut ialah Analisis Persamaan Struktur atau (SEM).

Jadi, hadamkan di sini..
Hubungan A dan Hubungan B di susun dan diuji hubungan antara keduanya bagi menghasilkan Hubungan C. Hubungan C adalah SEM.
JADI, IV dalam hubungan A dan B boleh jadi DV dalam hubungan C.

TIDAK CUKUP ITU SAHAJA. Analisis SEM yg digunakan untuk membina model persamaan struktur (gabungan 2 model matematik hasil analisis multiple linear regression) selalunya dimulakan dengan analisis kesahan konstruk..
SEBAB APA? Sebab nak kaji hubungan2 itu perlu melalui pengumpulan data soal selidik. Soal selidik adalah instrumen yang dibina / diadaptasi.. Instrumen2 ini WAJIB disahkan terlebih dahulu sama ada berupaya mengukur atau tidak.. Selain kesahan muka dan kesahan kandungan, kesahan konstruk adalah proses paling penting utk memastikan instrumen adalah sah/valid.


BERMAKNA.. Jika anda buat kajian SEM.
Anda perlu..
1. Tentukan hubungan pemboleh ubah yg nak dikaji..
2. Bina / adaptasi instrument (questionnaire) untuk setiap pemboleh ubah.
3. Lakukan kesahan konstruk (analisis faktor) bagi setiap instrumen . Bila data yg digunakan fit dgn pemboleh ubah, maksudnya konstruk2 dalam pemboleh ubah disahkan BENAR memakili pemboleh ubah.. (bermakna instrumen adalah valid) Maka terus ke step 4. Jika tidak, jgn terus buang item/konstruk.. Tapi tadbir lagi dgn taburan data lebih meluas sehingga semua konstruk disahkan.
4. Lakukan analisis regresi berganda secara interrelated iaitu SEM.

Guna data yg sama??
Utk kajian dlm konteks ini mmg guna data sama bagi kesahan konstruk dan analisis SEM. Tapi kalau kajian dalam konteks pembinaan modul.. Data TIDAK BOLEH sama.. Sbb proses eksperimen modul memerlukan setting kajian yg berbeza kerana ada satu lagi atribut yg perlu diperhatikan iaitu “PROSES KAWALAN EKSPERIMEN”.
Software apa nak pakai utk analisis SEM? OSS software ada yg menyokong analisis ini.. Tapi, nak guna SPSS pun boleh iaitu SPSS AMOS. Tau tak yg AMOS tu adik beradik SPSS? memang adik beradik sbb dua2 keluaran IBM. Tapi kalau guna OSS software lagi cool.

Kesimpulan... Jika kita boleh menerangkan analisis statistik yg digunakan sesuai dgn konteks kajian.. Itu lebih baik daripada guna software mahal tapi tak tau apa2…
Harap bahasa mudah saya boleh difahami.
#phdNT