Research.. PASTI MUDAH!!
Mengapa Anda Harus Mengikuti SWFH Arena Statistics..??
Tidak ada syarat apapun ketika Anda mendaftar SWFH Arena Statistics. Anda hanya mengisi form yang telah kami persiapkan, hanya untuk database dan e-sertifikat.
Proses Pendaftaran Sangat Mudah
Pengajar / Trainer SWFH Arena Statistics memiliki jam terbang yang tinggi dalam berbagi ilmu khususnya Metode Penelitian dan Metode Analisis Statistika.
Pengajar Profesional
Pengajar / Trainer SWFH Arena Statistics menggunakan bahasa yang Sederhana, Sistematis, serta Mendalam, sehingga Anda yang masih awam dengan metode penelitian atau metode analisis statistika bisa dengan mudah memahami materi yang disampaikan.
Penjelasan yang Mudah Anda Pahami
Benefit yang Akan Anda Dapatkan
E-Sertifikat SWFH Arena Statistics
Ilmu yang Bermanfaat
Materi Presentasi dalam Bentuk PDF
Rekaman Selama Pembelajaran
Workshop kali ini SANGAT SPESIAL karena Anda akan mempelajari topik terkait dengan pengolahan data menggunakan "SEM Amos".
Kabar baiknya dalam SWFH kali ini topik akan dibahas lebih MENDETAIL, lebih MENDALAM dan kami jelaskan secara SISTEMATIS sehingga akan memudahkan Anda untuk memahaminya dan ditambah lagi Anda tidak perlu datang ke Arena Statistics sehingga waktu belajar Anda lebih efisien untuk pekerjaan lainnya juga.
Waktu yang terbaik untuk mendaftar adalah SEKARANG !!!
Jadi tunggu apalagi???
Daftarkan diri Anda sekarang Juga !!!
Jangan sampai Anda menyesal kerena kehilangan kesempatan yang berharga ini.
Klik link berikut..!!
Materi Apa yang Dipelajari dalam SWFH Arena Statistics..??
Understanding of Moderated SEM
Scale Up your SEM with
Analisis SEM merupakan salah satu metode analisis model struktural yang bertujuan untuk menguji pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen yang berupa variabel laten. Analisis SEM tidak hanya digunakan untuk menguji variabel eksogen, endogen maupun mediasi, tetapi variabel moderasi pun juga dapat diakomodasi oleh SEM. Variabel moderasi adalah variabel yang dapat memperkuat atau memperlemah pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen.
SEM yang melibatkan variabel moderasi adalah Moderating SEM, sehingga tidak hanya mengungkap tentang hubungan antara indikator dengan variabel laten, dan hubungan antara eksogen terhadap endogen. Tetapi juga menghasilkan informasi mengenai bagaimana variabel moderasi berperan. Apakah memperkuat atau memperlemah, berperan sebagai moderasi murni, atau bahkan hanya berpotensi sebagai moderator.
Dan inilah waktu yang tepat untuk "Scale Up your SEM with Understanding of Moderated SEM". Pastikan penelitian Anda lebih berkualitas dengan melibatkan variabel moderasi dalam SEM.
Materi yang Akan Dibahas
Materi yang Akan Dibahas
1.Pemahaman Skala Data
2.Pemahaman Skala Sikap
3.Fakta Transformasi MSI
4.Penerapan Transformasi MSI degan Excel
1.Definisi SEM
2.Variabel Moderasi VS Mediasi
3.Jenis-Jenis Pengaruh Moderasi
4.Konsep Moderasi Interaksi dalam SEM
5.Penerapan SEM Moderasi degan Amos
Terdapat dua jenis metode statistika yang digunakan dalam penelitian, yaitu statistika parametrik dan statistika nonparametrik. Penggunaan metode statistika parametrik bergantung pada skala data yang digunakan dalam penelitian, yaitu data dengan skala interval atau rasio. Namun tidak semua peneliti menggunakan skala interval atau rasio dalam penelitiannya.
Banyak peneliti yang menggunakan skala sikap salah satunya adalah skala likert dalam penelitiannya, dan tak jarang peneliti melakukan transformasi MSI agar bisa memenuhi kriteria dalam menggunakan metode statistika parametrik.
Namun perlukah melakukan transformasi MSI?
Dalam SWFH kali ini Anda akan menemukan jawabannya, sehingga Anda akan lebih menguasai transformasi MSI dan memahami bagaimana memperlakukan skala likert dalam suatu penelitian.
Variabel moderasi dapat memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel eksogen terhadap endogen. Metode analisis yang bisa digunakan dalam pengujian variabel moderasi adalah SEM Moderasi.
SEM Moderasi tidak hanya mengungkap tentang hubungan antara indikator dengan variabel laten, dan hubungan antara eksogen terhadap endogen. Tetapi juga menghasilkan informasi mengenai bagaimana variabel moderasi berperan. Apakah memperkuat atau memperlemah, berperan sebagai moderasi murni, atau bahkan hanya berpotensi sebagai moderator. Lalu bagaimana pengujian SEM Moderasi?
Oleh karena itu inilah saatnya bagi Anda yang ingin menguasai "SEM Moderasi" dengan bergabung dalam SWFH Arena Statistics "Develop Your Understanding of Advanced SEM AMOS". Penyampain materi yang SEDERHANA, SISTEMATIS, dan MENDALAM, sehingga MEMUDAHKAN Anda untuk mendalami analisis SEM yang melibatkan variabel moderasi menggunakan Amos.
Software Statistika serta Panduan Instalasinya
Transformasi MSI
Develop Your Understanding of
Advanced SEM AMOS
Fakta Sesungguhnya
Besarnya kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan keragaman variabel terikat dalam suatu model, dapat dilihat dari nilai koefisien determinasi. Dengan nilai berkisar antara 0-1, dimana semakin tinggi nilai koefisien determinasi maka semakin baik model. Pengujian koefisien determinasi sendiri terdiri dari nilai R-Square dan nilai Adj R-Square. Meskipun keduanya memiliki fungsi yang sama, namun ada perbedaan konsep perhitungan yang mendasarinya.
Dengan perbedaan tersebutlah yang menyebabkan penggunaan nilai R-Square dan nilai Adj R Square didasarkan pada kondisi tertentu. Hal ini yang sering sekali diabaikan oleh peneliti. Lantas kapan kita menggunakan nilai R-Square atau Adj R Square dan lebih tepat menggunakan yang mana ?
Melalui SWFH kali ini, Arena statistics akan membedah fakta-fakta tersembunyi terkait R-Square dan Adj R-Square.
Dibalik R-Squared
Materi yang Akan Dibahas
Materi yang Akan Dibahas
1.Kegunaan R - Squared
2.Ilustrasi R - Squared
3.Perbedaan R- Squared VS Adj R- Squared
4.Fakta Penggunaan R-Squared VS Adj R-Squared
5.Penyebab Besar / Kecilnya R – Squared
1.Definisi Confirmatory Factor Analysis (CFA)
2.Kegunaan Confirmatory Factor Analysis (CFA)
3.Definisi Unidemensional VS Multidimensional
4.Reflektif VS Formatif
5.Penerapan CFA Multidimensional 2nd Order
dengan Amos
Perlukah
Pengujian pendahuluan atau uji coba kuesioner (PILOT TEST) merupakan proses yang harus dilakukan oleh peneliti apabila dalam penelitiannya menggunakan kuesioner. Salah satu teknik pilot test yaitu CFA (Confirmatory Factor Analysis).
CFA bertujuan untuk menguji valid tidaknya kuesioner. Hanya saja penggunaan pilot test dengan CFA mengikuti aturan dalam model struktural (salah satunya adalah SEM) sehingga penerapannya harus disesuaikan dengan definisi operasional (blue print) yang dapat membentuk pola unidimensional ataupun multidimensional. Dengan demikian CFA memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan teknik pilot test lainnya. Semakin tinggi dimensional dalam CFA maka semakin representatif instrumen penelitian dalam mengukur variabel yang ditelitinya.
Model yang paling sederhana dalam multidimensional CFA adalah model 2nd Order dan salah satu program yang dapat digunakan adalah AMOS. Lalu bagaimana penerapan CFA dengan AMOS untuk melakukan pengujian validitas dan reliabilitas dalam pilot test maupun uji multidimensional dalam SEM?? Pastikan Anda tidak melewatkan pemahaman ini dengan mengikuti SWFH Arena Statistics, sehingga pemahaman Anda mengenai SEM juga lebih mengingkat.
2nd Order CFA :
Multidimensional Model & Pilot Test