Apa itu amos spss

IBM SPSS Amos is powerful structural equation modelling software that enables you to support your research and theories by extending standard multivariate analysis methods, including regression, factor analysis, correlation, and analysis of variance. With SPSS Amos you can build attitudinal and behavioural models that reflect complex relationships more accurately than with standard multivariate statistics techniques using either an intuitive graphical, or programmatic user interface.

  • Apa itu amos spss

    IBM SPSS Amos Authorized User Fixed Term License + SW Subscription & Support 12 Months

    £781.00

    Add to basket

  • Apa itu amos spss

    IBM SPSS Amos Authorized User License + SW Subscription & Support 12 Months

    £1,778.00

    Add to basket

  • Apa itu amos spss

    IBM SPSS Amos Concurrent User Fixed Term License + SW Subscription & Support 12 Months

    £1,952.00

    Add to basket

  • Apa itu amos spss

    IBM SPSS Amos Concurrent User License + SW Subscription & Support 12 Months

    £4,444.00

    Add to basket

Apa itu amos spss
Quickly build graphical models using IBM SPSS Amos’ simple drag-and-drop drawing tools. Models that used to take days to create are just minutes away from completion. And once the model is finished, simply click your mouse and assess your model’s fit. Then make any modifications and print a presentation-quality graphic of your final model.

What is structural equation modelling?

When you conduct research, you’re probably already using factor and regression analyses in your work. Structural equation modelling (SEM) can take your research to the next level. SEM (sometimes called path analysis) helps you gain additional insight into causal models and explore the interaction effects and pathways between variables. SEM lets you more rigorously test whether your data supports your hypothesis. You create more precise models – setting your research apart and increasing your chances of getting published.

This section focuses on basic to advance use of IBM SPSS AMOS Software for SEM. IBM® SPSS® Amos is a powerful structural equation modeling (SEM) software. The software helps your research and theories by extending standard multivariate analysis methods, including regression, factor analysis, correlation, and analysis of variance. Build attitudinal and behavioral models reflecting complex relationships more accurately than with standard multivariate statistics techniques.

The series of tutorials will cover different topics from basic to advance. The sessions are designed to help the researchers learn how to perform Structural Equation Modelling in SPSS AMOS.

Terdiri dari dua buah variabel bebas X1 dan X2 serta 1 buah variabel terikat yaitu Y.  Adapun output regresi T hitung antara X1 terhadap Y adalah sebagai berikut:

Apa itu amos spss
Output Regresi dengan SPSS Versi 26

T hitung adalah sebesar 13,948 atau lebih mendalam, koefisien B sebesar 0,272 dengan Standard Error 0,020 dan Standardized Coefficient sebesar 0,704. Nah untuk AMOS, kita buat path diagram sebagai berikut:

Apa itu amos spss
Path Diagram Sederhana dengan AMOS

X1 sebagai variabel bebas dan Y sebagai variabel terikat dan ada tambahan e sebagai error untuk Y karena memang harus dideklarasikan untuk dapat dilakukan running. Datanya sama seperti pada gambar di atas dengan jumlah sampel sebanyak 200. Hasilnya adalah sebagai berikut: (tidak dilakukan perhitungan asumsi karena hanya contoh saja)

Apa itu amos spss
Hasil Running dengan AMOS Unstandardized

Tampak bahwa koefisien B adalah sebesar 0,27 yang identik dengan nilai B pada output regresi. Berarti sama kan? Untuk lebih memperjelas, kita lihat output AMOS dengan Standardized yaitu sebagai berikut:

Apa itu amos spss
Hasil Running AMOS Standardized

Nilai koefisien Standardized adalah sebesar 0,70 yang identik juga dengan nilai Standardized pada output SPSS. Sedikit berbeda karena memang ada perbedaan setting angka di belakang koma. Apakah dapat disimpulkan bahwa hasilnya sebenarnya sama saja baik dengan SPSSS atau pun dengan AMOS?

Kita coba lihat output AMOS yang berisi nilai t hitung dan parameter yang lain:

Estimate

S.E.

C.R.

P

Label

Y

<---

X1

,272

,019

13,983

***

Tampak bahwa nilai C.R adalah sebesar 13,983 yang juga mendekati nilai T hitung pada SPSS yaitu sebesar 13,948.Sedikit berbeda karena memang pendekatan yang dipergunakan juga berbeda. Semakin banyak jumlah sampel maka semakin mendekati kesamaan nilai keduanya. Itulah mengapa AMOS mensyaratkan sampel yang relatif besar, di atas 100. 

Jadi dalam konteks regesi linear pada SPSS dengan Maximum Likelihood pada AMOS memberikan hasil yang identik. Memang AMOS akan lebih mampu mengestimasi model yang lebih rumit dengan lebih dari 1 variabel terikat. Selain itu, jika menggunakan indikator, maka SPSS hanya akan menghitung jumlah atau rata-rata dari nilai indikatornya. Tetapi AMOS dapat secara langsung melakukan estimasi dari indikator menuju konstruk lalu menuju variabel terikat.

Apa itu Amos dan fungsinya?

AMOS (Analysis of Moment Structure) merupakan salah satu program atau software yang digunakan untuk mengistemasi model pada model persamaan struktural (SEM) (GHOZALI, 2004).

Kenapa menggunakan Amos?

Kelebihan Amos Melalui software ini, kita dapat mengetahui tingkat kekuatan hubungan antara variabel baik antara variabel laten maupun dengan variabel manifest. Seberapa signifikan hubungan antara variabel, dan seberapa fit model hipotesis dibandingkan dengan data riil lapangan.

Apa yang kamu ketahui tentang aplikasi Amos?

Program Analysis Moment of Structural (AMOS) adalah salah satu program yang dirancang khusus untuk menyelesaikan Structural Equation Modeling (SEM). Sebenarnya juga banyak program lain yang serupa misalnya EQS, LISREL, LISCOMP, STATISTICA dan lain-lain.

Mengapa menggunakan SEM Amos?

Salah satu alasan utama orang menggunakan SEM adalah kemampuannya dalam menguji hipotesis yang rumit dan bertingkat. Dalam proses analisanya, ada penggabungan analisis regresi dan analisis faktor yang membantu menyelesaikan model yang rumit dan susah untuk diselesaikan.