CERITA 9: Testing mediation using regression analysis

Baru-baru ini saya ada menerima pertanyaan berkenaan mediation.

Ini syazwani punya copyright

Sekadar refresh balik, selain menggunakan AMOS, secara asasnya kita boleh menguji mediator dengan menggunakan konsep Simple dan Multiple Linear Regression (SLR dan MLR) dalam SPSS.

Kaedah yang dinamakan "Four Steps Approach" diperkenalkan oleh  Baron & Kenny (1986).

Langkah-langkah seperti berikut:
1. Conduct SLR      X--> Y
2. Conduct SLR      X--> M
3. Conduct SLR      M--> Y
4. Conduct MLR     X and M -->Y


Rumusan:

a) Bagi Langkah (1), (2), (3) setiap result perlulah significant (p-value<0.05). Jika salah satu tidak dipenuhi maka kita boleh katakan NO MEDIATION. 
b) Sekiranya ok dengan (a) maka boleh teruskan dengan Langkah (4).
     FULL MEDIATION berlaku apabila X significant, M tidak significant selepas kita conduct MLR

CERITA 8: Independent sample t-test (ujian-t sampel tidak bersandar)

Independent sample t-test/ 2 sample t-test (Ujian t-sampel tidak bersandar)

Bila kita harus guna?

Digunakan apabila kita ingin membuat perbandingan min antara dua kumpulan yang tidak bersandar pada sesuatu pembolehubah selanjar. Ingat! 2 KUMPULAN SAHAJA TAU!! (lelaki vs perempuan), (bekerja vs tidak bekerja) dan lain-lain. Jika anda nak compare lebih daripada dua, gunakan 1 way ANOVA.

Contohnya; kita hendak mengkaji adakah terdapat perbezaan min pendapatan bulanan isi rumah mengikut status perkahwinan samada berkahwin atau bujang. 

Pic di atas sekadar hiburan. haha  #mudahterhibur #donttakethingstooserious

Dalam kes ini:

DV (dependent variable/ pemboleh ubah bersandar): pendapatan

IV (independent variable/ pemboleh ubah tidak bersandar): status perkahwinan (bujang vs berkahwin)

Namun sebelum kita mengklik butang-butang di SPSS, macam biasa kita harus melepasi beberapa andaian seperti berikut:

ok. lazimnya kajian dalam bidang sains sosial, atau apa sahaja contohnya customer satisfaction, DV kita adalah dalam bentuk likert scale, ok sekiranya likert scale kita sekurang-kuranya ada 5 ukuran (cth: sangat tidak setuju : 1 ------> sangat setuju : 5), data dalam likert scale kita katakan underlying continuum, so kita boleh anggap DV (dalam bentuk likert scale) sebagai continuous variable.


Tiada nilai terpencil (outliers) yang signifikan, kita boleh semak dengan pelbagai cara antaranya box plot, Mahalanobis Distance dll.


OK. lain masa akan sambung lagi..

CERITA 7: Structural Equation Modeling (SEM) – Part 2

Dalam CFA:

Dalam entri sebelum ini, perenggan terakhir saya ada menyatakan ada kaedah uji cuba yang boleh kita lihat untuk menjadikan sesuatu model itu boleh dikatakan model yang terbaik.

Ketika inilah kegunaan CFA (Confirmatory Factor Analysis) yang kita lakukan sebelum ini amat berguna. Terbaik maksud saya, selain daripada nilai CMIN (Model fit), beberapa faktor berikut harus dipertimbangkan iaitu:

Dengan mempertimbangkan dan meneliti faktor-faktor seperti di atas, maka kita boleh 'menyingkirkan' item yang tidak diperlukan untuk improvekan model kita menjadi model terbaik. Pertimbangan ini juga perlu dibuat mengikut kefahaman kita berdasarkan teori dan LR yang kita perolehi sebelum ini.