Deskripsi

Berikut adalah repositori yang digunakan untuk menyimpan semua materi untuk Workshop Multigroup Structural Equation Modeling (MG-SEM) yang diselenggarakan oleh Departemen Psikologi Kepribadian dan Sosial, Fakultas Psikologi Universitas Airlangga dalam rangka memperingati Dies Natalis Pendidikan Psikologi Universitas Airlangga yang ke-36.

Materi berlisensi Creative Commons BY 4.0. Materi bebas digunakan kembali namun wajib menyebutkan sumber aslinya.

Waktu dan tempat

Workshop diselenggarakan pada hari Jumat-Sabtu, 22-23 November 2019, pukul 09.00-16.00 WIB di Ruang Sidang I, Fakultas Psikologi Universitas Airlangga.

Outline materi

Berikut adalah outline materi workshop:

Hari 1: Jumat, 22 November 2019

Pengantar

• Apa itu structural equation modeling (SEM)?
• Mengapa dan pada kondisi seperti apa SEM diperlukan?
• Beberapa pilihan perangkat lunak untuk mengeksekusi SEM
• Yang tidak dicakup dalam workshop serta keterbatasan JASP

Korelasi

• Jenis-jenis koefisien korelasi
• Faktor-faktor yang membuat koefisien korelasi bervariasi
• Koreksi atenuasi dan measurement error
• Variance-covariance dan correlation matrix
• WARNING! Covariance/correlation matrix is not positive definite
• Heywood dan ultra-Heywood case
• Bivariat, part, dan partial correlation
• Metrik variabel (standardised vs unstandardised)

Model Jalur (Path Model) dan Model Regresi

• Definisi path model
• Nama variabel dan koefisien jalur (path coefficients)
  • δ (delta), ε (epsilon), ξ (ksi), η (eta), λ (lambda), γ (gamma), β (beta), φ (phi), ζ (zeta)
• Representasi visual model jalur menggunakan diagram jalur (path diagram)
• Menggambarkan hubungan antar-variabel dengan menggunakan diagram jalur
• Syntax lavaan untuk spesifikasi model jalur
• Asumsi kausalitas (?) dan limitasi

Hari 2: Sabtu, 23 November 2019

Confirmatory Factor Analysis (CFA)

• Definisi factor analysis
• Exploratory vs confirmatory factor analysis
• Kapan menggunakan CFA?
• Constraining parameter model
• Model pengukuran (paralel, tau equivalence, dan congeneric)
• Variabel indikator (reflektif vs formatif)
• Correlated error variances
• Metode estimasi
• Menuliskan hasil analisis CFA dalam laporan penelitian

Dasar-dasar Structural Equation Modeling (SEM)

• Dasar-Dasar SEM: Model struktural & pengukuran
• Tahapan modeling dengan menggunakan SEM
  • Spesifikasi model
  • Identifikasi model
  • Estimasi model
  • Menguji model
  • Memodifikasi model
• Degree of freedom
• Underidentified, just-identified, dan overidentified model
• Jenis-jenis kriteria untuk menilai ketepatan model (model fit)
  • Model fit
  • Model comparison/Incremental fit indices
  • Model parsimony
  • Parameter fit
• Menguji hipotesis
  • Statistical power
  • Ukuran sampel
• Membedakan antara pendekatan dua-langkah dengan empat-langkah modeling dengan SEM
• Menuliskan hasil analisis SEM dalam laporan penelitian

Multiple-group SEM (MG-SEM)

• Kapan perlu menggunakan MG-SEM?
• Measurement invariance
  • Configural invariance
  • Weak/metric invariance
  • Strong/scalar invariance
  • Strict/residual invariance
  • Homogeneity of latent variable variances
  • Homogeneity of factor means
• Mengevaluasi measurement invariance
• Menuliskan hasil analisis MG-SEM dalam laporan penelitian

Referensi

• Baujean, A.A. (2014). Latent Variable Modeling Using R: A step-by-step guide. New York: Routledge.
• Schumacker, R.E. & Lomax, R.G. (2016). A Beginner's Guide to Structural Equation Modeling (4th edition). New York: Routledge.
• Van De Schoot, R., Schmidt, P., De Beuckelaer, A., Lek, K., & Zondervan-Zwijnenburg, M. (2015). Measurement invariance. Frontiers in psychology, 6, 1064.
• Putnick, D. L., & Bornstein, M. H. (2016). Measurement invariance conventions and reporting: The state of the art and future directions for psychological research. Developmental review, 41, 71-90.

Contoh penelitian dengan MG-SEM

• Rodriguez, V. J., Radusky, P. D., Kumar, M., Nemeroff, C. B., & Jones, D. (2018). Measurement invariance of the Childhood Trauma Questionnaire by gender, poverty level, and HIV status. Personalized Medicine in Psychiatry, 11, 16-22.
• Liu, Y., Millsap, R. E., West, S. G., Tein, J. Y., Tanaka, R., & Grimm, K. J. (2017). Testing measurement invariance in longitudinal data with ordered-categorical measures. Psychological methods, 22(3), 486.
• Bowden, S. C., Saklofske, D. H., Van de Vijver, F. J. R., Sudarshan, N. J., & Eysenck, S. B. G. (2016). Cross-cultural measurement invariance of the Eysenck Personality Questionnaire across 33 countries. Personality and Individual Differences, 103, 53-60.
• Bieda, A., Hirschfeld, G., Schönfeld, P., Brailovskaia, J., Zhang, X. C., & Margraf, J. (2017). Universal happiness? Cross-cultural measurement invariance of scales assessing positive mental health. Psychological assessment, 29(4), 408.

Sumber belajar lainnya

• Learning Statistics with JASP
• Undergraduate Statistics with JASP
• Materi workshop SEM: Sacha Epskamp

Sebelum mulai workshop

• Sebaiknya semua peserta sudah memasang JASP versi 0.11.1 pada perangkatnya masing-masing, untuk menghindari terlalu banyaknya waktu untuk menyelesaikan troubleshooting instalasi ketika workshop.
• Peserta sangat disarankan untuk menonton video tutorial JASP sebelum workshop untuk belajar menavigasikan menu dan fitur yang ada dalam JASP (total durasi kurang lebih hanya 5 menit).

Video rekaman

Hari 1

Mohon maaf sebesar-besarnya. Saya gagal menyimpan video rekaman untuk seluruh sesi di hari pertama dengan baik karena khilaf tidak menyalakan opsi merekam suara, sehingga yang terekam hanya layar laptop saya saja tanpa ada suara sama sekali

Hari 2

Sesi 1 (09.00-12.00)

Klik untuk melihat video

Sesi 2 (13.00-16.00)

Klik untuk melihat video

Pembaruan dan koreksi

• Di dalam video, saya menyebutkan bahwa variabel endogen dan eksogen hanya ada masing-masing 1 variabel dalam model, padahal yang betul adalah variabel endogen dan eksogen bisa lebih dari satu dalam model yang sama. Sesuai definisinya, variabel endogen adalah variabel yang hanya menerima direct effect dari variabel lainnya di dalam model, sedangkan variabel eksogen adalah variabel yang hanya memberi direct effect kepada variabel lainnya di dalam model yang sama.
• Saya merevisi gambar part correlation di Bagian 2 dimana versi sebelumnya (yang ada di dalam video) sangat membingungkan.
• Saya menambahkan keterangan bahwa di beberapa literatur yang lain weak invariance juga disebut metric invariance, strong invariance disebut scalar invariance, sedangkan strict invariance juga disebut sebagai residual invariance.
• Saya menyebutkan bahwa formula composite reliability adalah Cronbach's α. Padahal composite reliability (yang dikeluarkan oleh AMOS) mengikuti model pengukuran congeneric. Saya menjelaskan di bagian video yang lain (di sesi terakhir) apa perbedaan composite reliability dengan Cronbach's α, serta teknik reliabilitas apa yang cocok untuk digunakan pada model pengukuran tertentu.

Referensi untuk poin terakhir: Cho, E. (2016). Making Reliability Reliable: A Systematic approach to reliability coefficients. Organizational Research Methods, 19(4), 651-682.

Poster kegiatan

Jawaban Latihan

Latihan Mandiri (1):

Klik disini untuk melihat jawaban saya atas latihan mandiri (1).

Latihan Mandiri (2):

Klik disini untuk melihat jawaban saya atas latihan mandiri (2).

Latihan Mandiri (3):

Klik disini untuk melihat jawaban saya atas latihan mandiri (3).

Latihan Mandiri (4):

Klik disini untuk melihat jawaban saya atas latihan mandiri (4).

Latihan Mandiri (5):

Klik disini untuk melihat jawaban saya atas latihan mandiri (5).

Latihan Mandiri (6):

Klik disini untuk melihat jawaban saya atas latihan mandiri (6).