Anda sedang mencari konsultan jasa olah data SPSS Eviews Lisrel AMOS Stata Murah / analisis data statistik MURAH di jakarta bogor tangerang bekasi (jabodetabek) ?
Kami merupakan konsultan jasa olah data SPSS Eviews Lisrel AMOS Stata Murah / analisis data statistik MURAH di jakarta bogor tangerang bekasi (jabodetabek)
Dalam rangka menyambut HUT ke-8, kami mengadakan program promosi, yaitu Promo: Klien Get Klien. HAPPY BIRTHDAY … !!!
Dapatkan Program Jasa Olahdata SPSS Eviews Lisrel AMOS Stata Murah di Jakarta.
Program ini memungkinkan seorang klien mendapatkan DISKON biaya layanan konsultasi olah data statistik bahkan sampai tidak dikenakan biaya alias GRATIS.
Kami mohon maaf, karena Program Jasa Olahdata SPSS Eviews Lisrel AMOS Stata Murah hanya berlaku untuk universitas yang ada di Jakarta saja.
Berikut program promosi yang ditawarkan:
Promo 1 : Diskon 25%
Dapatkan promo ini hanya dengan mereferensikan SATU klien kepada kami, Jasa Olahdata SPSS Eviews Lisrel AMOS Stata Murah
Promo 2 : Diskon 50%
Dapatkan promo ini hanya dengan mereferensikan DUA klien kepada kami, Jasa Olahdata SPSS Eviews Lisrel AMOS Stata Murah
Promo 3 : Diskon 75%
Dapatkan promo ini hanya dengan mereferensikan TIGA klien kepada kami, Jasa Olahdata SPSS Eviews Lisrel AMOS Stata Murah
Promo 4 : GRATIS BEA OLAH DATA SPSS Eviews Lisrel AMOS
Dapatkan promo ini hanya dengan mereferensikan EMPAT klien kepada kami, Jasa Olahdata SPSS Eviews Lisrel AMOS Stata Murah
Nantikan Program Jasa Olahdata SPSS Eviews Lisrel AMOS Stata Murah di kota-kota lain selain di Jakarta.
PROGRAM INI BERLAKU SAMPAI TGL 30 Juni 2016
SEGERA DAFTARKAN DIRI ANDA & REFERENSIKAN TEMAN-TEMAN ANDA!
Jadii…Anda masih mencari konsultan jasa olah data SPSS SPSS Lisrel Eviews AMOS MURAH – Jasa Olahdata SPSS Eviews Lisrel AMOS Murah / analisis data statistik MURAH di jakarta bogor tangerang bekasi (jabodetabek) ?
Jasa Olahdata SPSS Eviews Lisrel AMOS Murah
Think Globally, Do Locally
Hubungi Kami :
WA : 0838 0405 9000
Jasa Training SPSS dan Pengolahan Data Statistik dengan program SPSS antara lain meliputi (Dapat juga disesuaikan dg kebutuhan Anda) :
1.Rekapitulasi INPUT data dari Ms. Excel ke SPSS
2.Pengujian Instrument Penelitian :
a.Uji Validitas – BivariatePearson Correlation
b.Uji Reliabilitas – Cronbach Alpha
3.Pengujian Penyimpangan Asumsi Klasik :
a.Uji Multikolinearitas – Collinearity Diagnostic with Tolerance & VIF
b.Uji Heterokedastisitas – Scatter Plot – SRESID & ZPRED
c.Uji Autokorelasi – Durbin Watson
4.Pengujian Asumsi Dasar :
a.Uji Normalitas – One Sample Kolmogorov-Smirnov, P-Plots
b.Uji Homogenitas – One Way Anova – Test of Homogenity Variance
c.Uji Linieritas – Anova Table Linearity
5.Pengujian Statistik Deskriptif:
a.Mean, Median, Maximum, Minimum, Standard Deviasi, OMS.
b.Analisis Rasio (sesuai kebutuhan peneliti)
c.Distribusi frekuensi Profil Responden (untuk data kuesioner).
6.Pengujian Hipotesis :
a.Compare Mean (One Sample t test, Paired Sample t test, ANOVA)
b.Analisis Korelasi, Menjelaskan Hubungan antar Variabel. Meliputi : Uji Partial & Uji Bivariate Correlation Product Moment
c.Analisis Regresi, Simple regression (Uji t Parsial), Multiple Regression (Uji F Simultan), Uji R (Koefisien Korelasi), Uji R Square (Koefisien of Determinasi)
d.Analisis Regresi dengan Variable Moderating dan Variable Intervening.
e.Analisis Regresi Logistik (Logistic Regression Model), dan Metode lain yang disesuaikan dengan kebutuhan anda.
Hubungi Kami :
WA : 0838 0405 9000
……………………………………..
Pengenalan SPSS & Keunggulan/Keuntungan SPSS
SPSS (Statistical Package for Social Sciences) sekarang telah dikembangkan selama lebih dari tiga puluh tahun. SPSS adalah sebuah program berbasis Windows yang dapat digunakan untuk melakukan entri data dan analisis dan untuk membuat tabel dan grafik. SPSS mampu menangani data dalam jumlah besar dan dapat melakukan semua analisis tercakup dalam teks dan banyak lagi. SPSS umumnya digunakan dalam Ilmu Sosial dan dalam dunia bisnis, sehingga keakraban dengan program ini harus melayani Anda dengan baik di masa depan. SPSS diperbarui sering. SPSS, berdiri untuk Paket statistik untuk Ilmu Sosial, adalah paket yang kuat, user-friendly perangkat lunak untuk manipulasi dan analisis statistik data. Paket ini sangat berguna untuk mahasiswa dan peneliti di bidang psikologi, sosiologi, psikiatri, dan ilmu perilaku lainnya, mengandung seperti halnya berbagai pilihan kedua prosedur univariat dan multivariat banyak digunakan dalam disiplin ilmu ini.
SPSS adalah singkatan dari Statistical Package for Social Sciences. Ini adalah perangkat lunak statistik umum disesuaikan dengan kebutuhan dari para ilmuwan sosial dan masyarakat umum. Dibandingkan dengan perangkat lunak lain, itu lebih intuitif dan lebih mudah untuk belajar; trade-off kurang fleksibilitas dan pilihan lebih sedikit dalam statistik maju dari beberapa software statistik lainnya seperti S-Plus, R dan SAS. SPSS adalah baik untuk mengatur dan menganalisis data. Anda dapat mengatur ulang data, menghitung data baru dan melakukan berbagai analisis statistik. Secara teoritis, tidak ada batasan untuk ukuran file data, sehingga Anda dapat bekerja pada file data yang besar di SPSS ketika Anda tidak dapat melakukannya di Excel. Versi ini juga memungkinkan mudah manajemen input / output, seperti bertukar file dengan perangkat lunak lain, mengubah tampilan output, atau memotong dan paste ke dalam program yang berbeda. Misalnya, SPSS sekarang memungkinkan input dari file data Excel. Cara terbaik untuk belajar bagaimana menggunakan SPSS adalah bekerja dengan itu. Bahkan jika Anda tidak memiliki data tertentu yang menarik, SPSS menyediakan berbagai macam data yang dapat Anda bermain-main dengan. Tutorial online di bawah menu Help memberikan kesempatan untuk cepat pergi fitur dasar SPSS. SPSS diinstal pada setiap komputer di CSSCR.
IBM® SPSS® Statistik adalah sistem yang komprehensif untuk menganalisis data. SPSS Statistik dapat mengambil data dari hampir semua jenis file dan menggunakannya untuk menghasilkan laporan tabulasi, grafik, dan bidang distribusi dan tren, statistik deskriptif, dan analisis statistik yang kompleks. SPSS Statistics membuat analisis statistik lebih mudah diakses untuk pemula dan lebih nyaman bagi pengguna berpengalaman. menu sederhana dan kotak dialog Pilihan memungkinkan untuk melakukan analisis kompleks tanpa mengetik satu baris sintaks perintah. Data Editor menawarkan spreadsheet seperti sederhana dan efisien untuk memasukkan data dan browsing file data bekerja.
Awalnya dikembangkan sebagai bahasa pemrograman untuk melakukan analisis statistik, itu telah tumbuh menjadi sebuah aplikasi yang kompleks dan kuat dengan sekarang menggunakan kedua grafis dan antarmuka sintaksis dan menyediakan puluhan fungsi untuk mengelola, menganalisa, dan menyajikan data. kemampuan statistik yang sendirian berkisar dari perentages sederhana untuk analisis kompleks varians, regresi, dan model linear umum. Anda dapat menggunakan data mulai dari bilangan bulat sederhana atau variabel biner ke beberapa respon atau variabel logrithmic. SPSS juga menyediakan fungsi manajemen data yang luas, bersama dengan bahasa pemrograman yang rumit dan kuat.
Mengapa Apakah Kita Terpilih untuk Bekerja dengan SPSS? Tidak ada pertanyaan bahwa bisnis, pendidikan, dan semua bidang ilmu pengetahuan telah sangat bergantung pada komputer. Ketergantungan ini telah menjadi begitu besar sehingga tidak lagi mungkin untuk memahami penelitian sosial dan ilmu kesehatan tanpa pengetahuan substansial statistik dan tanpa setidaknya beberapa pemahaman dasar perangkat lunak statistik. Jumlah dan jenis paket perangkat lunak statistik yang tersedia terus bertambah setiap tahun. Dalam buku ini kita telah memilih untuk bekerja dengan SPSS, atau Paket Statistik untuk Ilmu Sosial. SPSS dipilih karena popularitasnya dalam baik akademis dan bisnis lingkaran, sehingga paket yang paling banyak digunakan dari jenis. SPSS juga paket serbaguna yang memungkinkan berbagai jenis analisis, transformasi data, dan bentuk-bentuk output – singkatnya, itu akan lebih dari cukup melayani tujuan kita. Paket software SPSS terus diperbarui dan diperbaiki, dan sebagainya dengan setiap revisi besar datang versi baru dari paket itu.
SPSS adalah singkatan dari Statistical Package for Social Science. SPSS adalah salah satu paket statistik yang paling populer yang dapat melakukan manipulasi data yang sangat kompleks dan analisis dengan instruksi sederhana. Hal ini dirancang untuk kedua interaktif dan non-interaktif (batch) menggunakan. SPSS memiliki sejumlah fungsi statistik dan matematika, skor prosedur statistik, dan data yang sangat fleksibel kemampuan penanganan. Hal ini dapat membaca data di hampir semua format (misalnya, numerik, alfanumerik, biner, dollar, tanggal, waktu format), dan versi 6 dan seterusnya dapat membaca file yang dibuat menggunakan software spread sheet / data base. Ia juga memiliki sangat baik utilitas manipulasi data.
SPSS adalah sistem yang komprehensif untuk menganalisis data. SPSS dapat mengambil data dari hampir semua jenis file dan menggunakannya untuk menghasilkan laporan tabulasi, grafik, dan bidang distribusi dan tren, statistik deskriptif, dan analisis statistik yang kompleks. SPSS memiliki cukup bug dikenal beberapa pada saat ini. Bug diperbaiki dengan menerapkan seolah tak ada habisnya patch, yang mungkin atau mungkin tidak memperkenalkan bug baru, dan hampir pasti akan mematahkan perangkat lunak lain yang diinstal pada sistem. SPSS menawarkan bantuan online yang luas di Manajer Mode, dan di sesi diminta pada mainframe dan mini komputer. SPSS pada mikrokomputer juga memiliki luas bantuan utilitas.
Berikut ini adalah gambaran singkat dari beberapa fungsi dari SPSS:
transformasi data
Pemeriksaan data
Statistik Deskriptif
tabel kontingensi
tes Keandalan
Korelasi
T-tes
ANOVA
MANOVA
General Linear Model (Release 7.0 dan lebih tinggi)
Regresi
Nonlinear Regresi
Logistic Regression
Loglinear Regresi
Analisis diskriminan
Analisis Faktor
Cluster anlaysis
Multidimensional Scaling
analisis Probit
Peramalan / Time Series
Analisis Kelangsungan Hidup
Analisis Nonparametrik
Grafis dan antarmuka grafis.
IBM SPSS Statistics Pilihan
Pilihan berikut tersedia sebagai add-on tambahan untuk penuh (bukan Versi Mahasiswa)
Sistem IBM® SPSS® Statistik:
Statistik Basis memberikan berbagai prosedur statistik untuk analisis dasar dan laporan, termasuk jumlah, crosstabs dan statistik deskriptif, OLAP Cubes dan laporan codebook. Hal ini juga menyediakan berbagai macam reduksi dimensi, klasifikasi dan segmentasi teknik seperti analisis faktor, analisis cluster, analisis tetangga terdekat dan analisis fungsi diskriminan. Selain itu, SPSS Statistik Basis menawarkan berbagai algoritma untuk membandingkan cara dan teknik prediksi seperti t-test, analisis varians, regresi linear dan regresi ordinal.
Statistik canggih berfokus pada teknik yang sering digunakan dalam penelitian eksperimental dan biomedis canggih. Ini mencakup prosedur untuk model linear umum (GLM), model linear campuran, varians komponen analisis, analisis loglinier, regresi ordinal, tabel kehidupan aktuaria, Kaplan-Meier analisis survival, dan regresi Cox dasar dan diperpanjang.
Bootstrap adalah metode untuk menurunkan perkiraan kuat kesalahan standar dan interval kepercayaan untuk estimasi seperti mean, median, proporsi, rasio odds, koefisien korelasi atau koefisien regresi.
Kategori melakukan prosedur skala optimal, termasuk analisis korespondensi.
Sampel yang kompleks memungkinkan survei, pasar, kesehatan, dan peneliti opini publik, serta para ilmuwan sosial yang menggunakan metodologi survei sampel, untuk menggabungkan desain sampel mereka yang kompleks dalam analisis data.
Conjoint menyediakan cara yang realistis untuk mengukur seberapa individu atribut produk mempengaruhi preferensi konsumen dan warga negara. Dengan Conjoint, Anda dapat dengan mudah mengukur efek trade-off dari setiap atribut produk dalam konteks satu set atribut produk-sebagai konsumen lakukan ketika membuat pembelian keputusan.
Tabel Khusus menciptakan berbagai laporan berkualitas presentasi tabular, termasuk kompleks tabel stub-dan-banner dan menampilkan beberapa data respon.
Persiapan Data memberikan gambaran visual cepat data Anda. Ini menyediakan kemampuan untuk menerapkan aturan validasi yang mengidentifikasi nilai-nilai data yang tidak valid. Anda dapat membuat aturan yang bendera out-of-range nilai, nilai-nilai yang hilang, atau nilai kosong. Anda juga dapat menyimpan variabel yang aturan individu record pelanggaran dan jumlah total pelanggaran aturan per kasus. Satu set terbatas aturan yang telah ditetapkan yang dapat Anda menyalin atau memodifikasi disediakan.
Pohon Keputusan (Decicion Tree) menciptakan model klasifikasi berbasis pohon. Ini mengklasifikasikan kasus menjadi kelompok-kelompok atau memprediksi nilai-nilai dari dependent (target) variabel berdasarkan nilai-nilai independen (prediktor) variabel. Prosedur menyediakan alat validasi untuk analisis klasifikasi eksplorasi dan konfirmasi.
Pemasaran langsung memungkinkan organisasi untuk memastikan program-program pemasaran mereka seefektif mungkin, melalui teknik yang dirancang khusus untuk pemasaran langsung.
Tes yang sebenarnya menghitung nilai p yang tepat untuk uji statistik ketika sampel kecil atau sangat tidak merata bisa membuat tes biasa akurat. Opsi ini hanya tersedia pada sistem operasi Windows.
Peramalan melakukan peramalan komprehensif dan analisis time series dengan beberapa model kurva-pas, model smoothing, dan metode untuk memperkirakan fungsi autoregressive.
Nilai hilang menggambarkan pola data yang hilang, memperkirakan sarana dan statistik lainnya, dan mengaitkan nilai untuk pengamatan hilang.
Jaringan saraf dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis dengan peramalan permintaan untuk produk sebagai fungsi dari harga dan variabel lain, atau dengan mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan membeli dan karakteristik demografi. jaringan saraf yang non-linear alat pemodelan data. Mereka dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output atau untuk menemukan pola dalam data.
Regresi memberikan teknik untuk menganalisis data yang tidak sesuai model statistik linier tradisional. Ini mencakup prosedur untuk analisis probit, regresi logistik, estimasi berat, dua-tahap kuadrat-regresi, dan regresi nonlinear umum.
Amos ™ (analisis struktur saat) menggunakan model persamaan struktural untuk mengkonfirmasi dan menjelaskan model konseptual yang melibatkan sikap, persepsi, dan faktor-faktor lain yang mendorong perilaku.
Dokumen ini ditulis sekitar versi sebelumnya, namun perbedaan tidak harus menyebabkan masalah. Jika Anda ingin pergi lebih jauh dan belajar lebih banyak tentang SPSS, saya sangat merekomendasikan buku ini (Menemukan statistik menggunakan SPSS). Mereka yang telah menggunakan perangkat lunak untuk tahun berpikir bahwa kita tahu itu semua dan tidak membayar banyak perhatian ke fitur baru. Dalam buku ini, kami akan menjelaskan dan menggunakan versi terbaru dari SPSS, SPSS for Windows. Tujuan kami dalam buku pedoman ini adalah untuk memberikan penjelasan singkat dan mudah dari cara melakukan berbagai analisis statistik menggunakan versi terbaru dari SPSS, SPSS.
Pengenalan Eviews & Keunggulan/Keuntungan Eviews
EViews adalah paket perangkat lunak yang menyediakan alat untuk analisis data, regresi, dan peramalan. Ini adalah “kaleng” paket regresi untuk analisis ekonometrik. EViews memiliki desain berorientasi objek. Setiap jenis objek memiliki beberapa khusus ‘pandangan’ dan prosedur yang digunakan dalam Eviews. Versi terbaru dari Eviews adalah Eviews.
Anda dapat mengakses sebagian besar fungsi Eviews melalui menu. Cukup telusuri melalui menu, dan menemukan perintah yang sesuai. Anda kemudian akan dipandu melalui beberapa jendela yang meminta Anda untuk informasi yang diperlukan untuk melakukan perintah.
EViews mengatur data, grafik, output, dan sebagainya, sebagai objek. Setiap benda tersebut dapat disalin, disimpan, potong-dan-disisipkan ke dalam program Windows lainnya, atau digunakan untuk analisis lebih lanjut. Sebuah koleksi benda-benda dapat disimpan bersama dalam Workfile a.
Ekonometrik didefinisikan oleh Studenmund menjadi “pengukuran kuantitatif dan analisis fenomena ekonomi dan bisnis yang sebenarnya.” Definisi ini menyoroti pentingnya belajar ekonometri dengan bekerja melalui contoh. Panduan ini menunjukkan bagaimana menggunakan EViews untuk menyelesaikan analisis ekonometrik digambarkan dalam teks. Output Eviews dapat disalin dan disisipkan ke dalam file pengolah kata untuk memfasilitasi proses penulisan laporan penelitian.
Sejak Eviews menciptakan objek baru dengan semua yang Anda lakukan, masuk akal untuk menghapus hasil antara penting untuk menghindari Workfile berantakan.
Harap dicatat bahwa Anda tidak dapat mencampur serangkaian data frekuensi yang berbeda (tahunan, triwulanan, onthly, mingguan, harian) dalam file halaman kerja sama
Awalnya dikembangkan dan didistribusikan oleh Kuantitatif Micro Software (QMS), EViews produk unggulan kami telah memiliki reputasi sebagai pemimpin dunia dalam berbasis Windows software ekonometrik dan peramalan. Produk QMS pertama, perangkat lunak MicroTSP populer, adalah salah satu peramalan pertama dan paket analitis tersedia untuk komputer pribadi. MicroTSP digantikan oleh EViews berbasis Windows pada tahun 1994. solusi perangkat lunak memberikan peneliti akademis, perusahaan, instansi pemerintah, dan mahasiswa dengan antarmuka berorientasi objek yang mudah digunakan untuk kuat statistik, peramalan dan pemodelan alat.
EViews dapat digunakan untuk analisis statistik umum dan analisis ekonometrik, seperti penampang dan analisis data panel dan seri estimasi waktu dan peramalan.
EViews memadukan yang terbaik dari teknologi perangkat lunak modern dengan memotong tepi fitur. Hasilnya adalah sebuah program state-of-the art yang menawarkan kekuatan belum pernah terjadi sebelumnya dalam fleksibel, mudah digunakan antarmuka.
EViews adalah ekonometri paket yang paling umum digunakan untuk analisis time series di akademisi, bisnis, dan pemerintah. Hal ini juga dapat digunakan untuk cross-section dan data panel. EViews memungkinkan Anda untuk menyimpan hasil dalam sebuah program dan untuk “mengambil” hasil ini untuk perhitungan lebih lanjut.
Ingat bagaimana anda menghitung interval kepercayaan dalam statistik mengatakan untuk mean populasi? Pada dasarnya Anda membutuhkan mean sampel, standar deviasi, dan beberapa nilai dari tabel statistik. Dalam EViews Anda dapat menghitung mean dan deviasi standar sampel dan kemudian sementara “toko” tersebut. Anda kemudian bekerja dengan angka-angka ini dalam formula standar untuk interval keyakinan. Selain itu, Eviews memberikan nomor yang diperlukan dari distribusi yang relevan.
Sementara EViews benar-benar interaktif, Anda juga dapat menjalankan program sebagai “batch” pekerjaan, yaitu, Anda menulis urutan perintah dan kemudian mengeksekusi program dalam satu pergi. Pada hari-hari tua yang baik setara itu untuk menyerahkan “batch” kartu, masing-masing berisi satu perintah, ke teknisi, yang akan menggunakan card reader untuk masuk ke dalam komputer, dan komputer akan mengeksekusi urutan laporan. Meskipun Anda akan bekerja pada awalnya dalam modus interaktif dengan mengklik tombol, Anda akan segera menemukan keuntungan dari menjalankan regresi Anda dalam modus batch. Metode ini memungkinkan Anda untuk melihat sejarah perintah, dan Anda juga dapat menganalisis di mana tepatnya hal yang salah jika ada masalah dengan salah satu perintah Anda. Tutorial ini awalnya akan menjelaskan penggunaan interaktif
EViews, karena lebih intuitif. Namun, kami akan beralih secepat itu masuk akal ke dalam modus batch.
EViews tidak terlalu baik pada grafik; sebenarnya, grafik terlihat sedikit tidak profesional. Jika Anda perlu untuk membuat grafik data, yang terbaik adalah menyimpannya dalam spreadsheet atau ASCII format, yang EViews memungkinkan Anda untuk melakukan, dan kemudian mengimpor data ke Excel (atau program spreadsheet lain Anda sukai). Bahkan lebih baik, karena EViews bekerja dalam format Windows, memungkinkan Anda untuk memotong dan menyisipkan data ke dalam program berbasis Windows lainnya.
penawaran ekonometrik dengan tiga jenis data: data cross-sectional, data time series, dan data panel, atau data longitudinal. Dalam serangkaian waktu Anda mengamati perilaku entitas tunggal selama beberapa periode waktu. Hal ini dapat berkisar dari data frekuensi tinggi seperti data keuangan (jam, hari); data yang diamati pada frekuensi (bulanan) agak lebih rendah, seperti tingkat produksi industri dan inflasi dan tingkat pengangguran; data kuartalan (PDB) atau data tahunan (historis). Dalam penampang Anda menganalisis data dari beberapa entitas pada satu titik dalam waktu. Salah satu perbedaan besar antara time series dan analisis cross-sectional adalah bahwa urutan nomor pengamatan tidak peduli di lintas-bagian. Dengan time series, Anda akan kehilangan beberapa fitur yang paling menarik jika Anda mengocok pengamatan. Akhirnya, data panel dapat dilihat sebagai kombinasi dari time series dan data cross-sectional, karena beberapa entitas yang diamati pada beberapa periode waktu. EViews memungkinkan Anda untuk bekerja dengan semua tiga jenis data.
Kombinasi kekuatan dan kemudahan penggunaan membuat EViews paket yang ideal untuk siapa saja yang bekerja dengan time series, penampang, atau data longitudinal. Dengan EViews, Anda dapat dengan cepat dan efisien mengelola data Anda, melakukan analisis ekonometrik dan statistik, menghasilkan perkiraan atau simulasi model, dan menghasilkan grafik berkualitas tinggi dan meja untuk publikasi atau dimasukkan dalam aplikasi lain.
Menampilkan sebuah antarmuka pengguna grafis berorientasi obyek yang inovatif dan mesin analisis canggih, EViews memadukan yang terbaik dari teknologi perangkat lunak modern dengan fitur yang selalu Anda inginkan. Hasilnya adalah sebuah program state-of-the art yang menawarkan kekuatan belum pernah terjadi sebelumnya dalam fleksibel, mudah digunakan antarmuka.
EViews menggabungkan spreadsheet dan teknologi database relasional dengan tugas-tugas tradisional yang ditemukan di perangkat lunak statistik, dan menggunakan Windows GUI. Hal ini dikombinasikan dengan bahasa pemrograman yang menampilkan orientasi objek yang terbatas.
Enterprise edisi EViews memungkinkan akses ke data time series pihak ke-3 dari beberapa penyedia termasuk: [2] Thomson Reuters Datastream, FactSet, Economy.com Moody, Macrobond Keuangan dan CEIC.
EViews sangat bergantung pada format file proprietary dan tidak terdokumentasi untuk penyimpanan data. Namun, untuk input dan output mendukung berbagai format, termasuk format yang bank data, format Excel, PSPP / SPSS, DAP / SAS, Stata, TIKUS, dan TSP. EViews dapat mengakses database ODBC. format file EViews sebagian dapat dibuka oleh Gretl.
EViews memadukan yang terbaik dari teknologi perangkat lunak modern dengan memotong tepi fitur. Hasilnya adalah sebuah program state-of-the art yang menawarkan kekuatan belum pernah terjadi sebelumnya dalam fleksibel, mudah digunakan antarmuka.
Kombinasi kekuatan dan kemudahan penggunaan membuat EViews 9 paket yang ideal untuk siapa saja yang bekerja dengan time series, penampang, atau data longitudinal. Dengan EViews, Anda dapat dengan cepat dan efisien mengelola data Anda, melakukan analisis ekonometrik dan statistik, menghasilkan perkiraan atau simulasi model, dan menghasilkan grafik berkualitas tinggi dan meja untuk publikasi atau dimasukkan dalam aplikasi lain.
Menampilkan sebuah antarmuka pengguna grafis berorientasi obyek yang inovatif dan mesin analisis canggih, EViews memadukan yang terbaik dari teknologi perangkat lunak modern dengan fitur yang selalu Anda inginkan. Hasilnya adalah sebuah program state-of-the art yang menawarkan kekuatan belum pernah terjadi sebelumnya dalam fleksibel, mudah digunakan antarmuka.
Structural Equation Modeling (SEM) : Pengenalan LISREL AMOS & Keunggulan/Keuntungan LISREL AMOS
LISREL untuk Windows (Joreskog & Sörbom 2006) adalah sebuah aplikasi Windows untuk Structural Equation Modeling (SEM), multilevel Structural Equation Modeling (SEM), Multilevel Linear dan Nonlinear Modeling, Rekursif Modeling berbasis Inference Formal, dan Generalized Linear Modeling (GLM). LISREL untuk Windows menggunakan file PRELIS System (PSF) untuk menyimpan data mentah. Sebuah model persamaan struktural dapat ditentukan dengan cara diagram jalur, file proyek SIMPLIS, file proyek LISREL, file sintaks SIMPLIS atau file sintaks LISREL. LISREL untuk Windows menggunakan file grafis dengan PTH ekstensi standar untuk menangkap diagram jalur. Ekstensi SPJ dan LPJ digunakan untuk SIMPLIS dan file proyek LISREL masing-masing. SIMPLIS dan LISREL file sintaks adalah file teks dengan SPL ekstensi default dan LS8 masing-masing. Kelima jenis file dapat mengakses data dari PSF. Jika pengguna telah menyiapkan file-file ini, maka LISREL untuk Windows dapat digunakan untuk sesuai dengan model yang ditentukan untuk data yang ditentukan dalam yang sesuai PSF. LISREL terdiri dari 32-bit Windows aplikasi LISWIN32 yang interface dengan aplikasi 32-bit LISREL, PRELIS, MULTILEV, CATFIRM, CONFIRM, SURVEYGLIM, dan MAPGLIM.
LISREL adalah program fleksibel dan kuat untuk pas structural model persamaan dan model multilevel data yang diamati. Sejak analisis faktor konfirmatori (CFA) adalah kasus khusus dari struktur pemodelan persamaan, LISREL dapat digunakan dengan mudah untuk analisis tersebut. Bila menggunakan LISREL hampir selalu terjadi bahwa ada banyak sekali cara untuk melakukan analisis yang diberikan. Pengenalan berikut ini menjelaskan salah satu metode sederhana untuk melakukan CFA di LISREL. Jika Anda ingin menggunakan lebih luas dari LISREL Anda sangat mendesak untuk memperoleh dan mempelajari Panduan Pengguna LISREL.
PRELIS adalah aplikasi 32-bit untuk memanipulasi data, mengubah data, menghasilkan data, komputasi matriks saat, komputasi matriks kovarians asymptotic, melakukan regresi analisis, melakukan faktor eksplorasi analisis variabel ordinal dan kontinyu, dll 32-bit aplikasi LISREL dimaksudkan Standard dan Multilevel Structural Equation Modeling. Informasi lengkap Maximum Likelihood (FIML) metode untuk data yang hilang juga tersedia untuk kedua Standar dan Multilevel Structural Equation Modeling (SEM).
LISREL untuk Windows memungkinkan pengguna untuk membuat LISREL atau sintaks SIMPLIS dengan menggambar diagram jalur yang sesuai pada layar dan kemudian membangun sesuai sintaks langsung dari diagram jalur. Prosedur ini akan ditunjukkan oleh pas CFA (Confirmatory Factor Analysis) Model untuk data. Untuk mendapatkan kesalahan standar yang benar dari estimator dari parameter, model CFA harus dipasang untuk matriks kovarians yang diamati. Namun, dalam rangka untuk menggambarkan bagaimana membangun sintaks dari diagram jalur, model akan dipasang pada matriks korelasi yang tersedia.
Dalam analisis faktor konfirmatori, satu membangun model diasumsikan untuk menggambarkan atau akun untuk data empiris dalam hal relatif sedikit parameter. Model ini didasarkan pada informasi apriori tentang struktur data dalam bentuk teori tertentu atau hipotesis atau ilmu dari studi sebelumnya berdasarkan data luas.
Fitur yang paling penting dari program LISREL adalah fasilitas untuk menangani berbagai macam model untuk analisis variabel laten (LV). Dalam ilmu-ilmu sosial, dan semakin dalam penelitian kesehatan biomedis dan masyarakat, model LV telah menjadi alat statistik yang sangat diperlukan. Karena seluruh kerangka model LISREL didasarkan pada hubungan antara LVs, akan lebih bermanfaat untuk secara singkat menggambarkan konsep variabel laten. variabel laten di mana-mana di beberapa domain penelitian, sementara dalam konteks lain mereka jarang digunakan. Dalam studi penyalahgunaan alkohol, misalnya, mereka adalah fokus utama perhatian. Ini adalah kompleksitas dari sikap dan sifat-sifat yang mendasari sindrom alkohol yang menjadi perhatian terbesar, daripada setiap perilaku tertentu. Sebagai contoh, item kuesioner sering dikumpulkan bahwa kesepakatan dengan fungsi subyek dalam domain tertentu. Himpunan bagian dari item ini sering berkorelasi. Ini berarti bahwa subset mencerminkan tema umum.
Diagram jalur untuk Hipotesis SEM. Model LISREL untuk sampel tunggal (Joreskog & Sörbom, 1996) didefinisikan oleh dua komponen, yaitu model persamaan struktural dan model pengukuran.
Eksplorasi terhadap Confirmatory Factor Analysis. Hal ini dimungkinkan untuk membedakan antara dua kategori analisis faktor tergantung pada
apakah penyidik ingin menjelajahi pola dalam data atau untuk menguji hipotesis secara eksplisit dinyatakan. analisis faktor eksploratori (EFA), sesuai dengan tugas mantan, tersedia dalam tujuan umum perangkat lunak statistik seperti SPSS, SAS, dan Stata. Ketika melakukan sebuah EFA kendala tidak substantif yang dikenakan pada data. Sebaliknya itu adalah
diasumsikan bahwa setiap faktor umum mempengaruhi setiap variabel yang diamati dan bahwa faktor umum yang baik semua berkorelasi atau tidak berkorelasi. analisis faktor konfirmatori (CFA), di sisi lain, adalah teori-driven. Dengan CFA adalah mungkin untuk menempatkan kendala substantif berarti pada model faktor, seperti pengaturan efek dari satu variabel laten untuk sama nol pada subset dari variabel yang diamati. Keuntungan dari CFA adalah bahwa
memungkinkan untuk menguji hipotesis tentang struktur faktor tertentu. CFA adalah kasus khusus dari model persamaan struktural (SEM), juga dikenal sebagai
struktur kovarians (McDonald, 1978) atau model linier hubungan struktural (LISREL) (Joreskog & Sörbom, 2004). SEM terdiri dari dua komponen: model pengukuran yang menghubungkan satu set variabel yang diamati untuk satu set biasanya lebih kecil dari variabel laten dan model struktural yang menghubungkan variabel laten melalui serangkaian hubungan rekursif dan non-rekursif. CFA sesuai dengan model pengukuran SEM dan sebagai
seperti diperkirakan menggunakan software SEM. Dokumen ini menganggap memperkirakan model faktor konfirmatori menggunakan Amos 7.0 (Arbuckle, 2005); LISREL 8.8 (Joreskog & Sörbom, 2004), dan Mplus 5.1 (Muthén & Muthén, 2006). CFA dan SEM juga dapat diperkirakan dengan menggunakan
Prosedur CALIS di SAS. Semua empat program yang didukung oleh Stat / Math Center di Indiana University, sementara EQS, Program SEM populer lain, saat ini tidak didukung.
Structural Equation Modeling (SEM) Menggunakan Stata ini SEM. STRUKTUR DAN PENGUKURAN MODEL. Kami telah berfokus pada model struktural. model seperti berasumsi bahwa semua variabel diukur tanpa kesalahan. Tentu saja, asumsi ini sering tidak masuk akal. Seperti yang kita lihat sebelumnya dalam kursus,
- Acak kesalahan pengukuran dalam variabel dependen tidak Bias regresi koefisien. Namun, itu tidak mengakibatkan kesalahan standar yang lebih besar.
- Acak kesalahan pengukuran dalam variabel independen menghasilkan estimasi bias. Dalam kasus regresi bivariat, perkiraan akan condong ke nol. Dengan lebih infus, bias bisa ke atas atau ownwards.
- Kesalahan sistematik, tentu saja, dapat menghasilkan baik bias ke atas atau ke bawah.
analisis faktor adalah salah satu cara untuk mengatasi kesalahan pengukuran. Dengan analisis faktor, sejumlah besar item dikurangi untuk sejumlah kecil faktor, atau “variabel laten”. Misalnya, 7 langkah kepribadian mungkin berkurang menjadi skala tunggal “locus of control”. skala ini akan menjadi
lebih handal daripada tindakan individu yang dibangun itu.
analisis faktor dapat berupa
- eksplorasi – komputer menentukan apa faktor-faktor yang mendasarinya
- konfirmasi – peneliti menentukan apa struktur faktor dia pikir mendasari tindakan, dan kemudian tes apakah data konsisten dengan hipotesis nya.
Stata 12 menambahkan sem suite perintah. Program seperti sem atau LISREL memungkinkan untuk menggabungkan model persamaan struktural dan analisis faktor konfirmatori. (Saya mengerti program seperti AMOS dan M-Plus dan gllamm addon rutin untuk Stata dapat melakukan hal-
hal juga, tapi saya tidak pernah menggunakan mereka. Program-program ini mungkin lebih mudah untuk menggunakan dan / atau lebih murah dan / atau lebih kuat, sehingga Anda mungkin ingin memeriksa mereka jika Anda ingin melakukan tugas berat bekerja di daerah ini. Sebagai contoh, beberapa program dapat menangani ordinal atau biner variabel dependen, sedangkan,
setidaknya dari Stata versi 12, sem tidak bisa) Beberapa ciri dari sem.:
- Ada baik model pengukuran dan model struktural.
o Model pengukuran menunjukkan bagaimana indikator yang diamati terkait dengan variabel laten yang mendasari. (Mis X1 dan X2 mungkin indikator Locus of control; X3 dan X4 mungkin indikator status sosial-ekonomi).
o Model struktural menunjukkan bagaimana variabel laten terkait satu sama lain.
o Sebagai berbagai sumber mendiskusikan (contohnya lihat Thomson dan Williams sepotong dibahas di bawah) memiliki banyak indikator dari konsep dapat membantu menangani kesalahan pengukuran dan dengan demikian menghasilkan perkiraan berisi efek struktural.
- sem dapat menangani berbagai macam masalah dan model. Ini termasuk
o Model dengan kesalahan pengukuran
o model nonrecursive
masalah o Manova-jenis
o Beberapa perbandingan kelompok (mis Anda dapat memiliki model terpisah untuk orang kulit hitam & putih)
o Tes kendala (misalnya dua atau lebih koefisien sama satu sama lain, subset dari koefisien sama dengan nol, parameter yang sama di seluruh populasi)
o model analisis faktor Konfirmatori
Structural Equation Modeling (SEM) dengan AMOS
Amos (Analisis Struktur Momen) adalah program yang mudah digunakan untuk persamaan struktural visual yang Modeling (SEM). IBM SPSS Amos menerapkan pendekatan umum analisis data yang dikenal sebagai model persamaan struktural (SEM), juga dikenal sebagai analisis struktur kovarians, atau modeling kausal. SEM merupakan perluasan dari model linier umum (GLM) yang memungkinkan peneliti untuk menguji satu set persamaan regresi secara simultan. Struktur model persamaan (SEM) meliputi teknik statistik seperti beragam seperti analisis jalur, analisis faktor konfirmatori, pemodelan kausal dengan variabel laten, dan bahkan analisis varians dan regresi linier berganda. Tentu saja fitur pengenalan logika SEM, asumsi dan input yang diperlukan untuk analisis SEM, dan bagaimana melakukan SEM analisis menggunakan AMOS. software SEM AMOS dapat menguji model tradisional, tetapi juga memungkinkan pemeriksaan hubungan yang kompleks lebih dan model, seperti analisis faktor konfirmatori dan waktu analisis series. Amos memberikan metode berikut untuk memperkirakan model persamaan struktural: kemungkinan maksimum, Unweighted kuadrat, Generalized kuadrat, asimtotik kriteria distribusi bebas Browne, Skala bebas kuadrat, estimasi Bayesian. Amos melampaui kemampuan biasa ditemukan dalam program pemodelan persamaan struktural lainnya. Ketika dihadapkan dengan data yang hilang, Amos melakukan estimasi state-of-the-art dengan informasi lengkap kemungkinan maksimum bukan mengandalkan metode ad-hoc seperti listwise atau penghapusan berpasangan, atau berarti imputasi. Amos dapat menganalisis data dari beberapa populasi sekaligus. Amos juga dapat memperkirakan alat untuk variabel eksogen dan penyadapan dalam persamaan regresi.
SEM yang saat ini sangat populer karena mereka memungkinkan untuk (Batista & Coenders 2000): Bekerja dengan Constructs / faktor / variabel laten diukur melalui indikator variabel / variabel manifes / diamati, dan mengevaluasi kualitas pengukuran. Pertimbangkan Kompleksitas sebenarnya dari fenomena, sehingga meninggalkan uni dan bivariat statistik. Secara bersama pertimbangkan pengukuran dan prediksi, faktor dan analisis jalur, dan dengan demikian mendapatkan estimasi hubungan antara variabel yang bebas bias kesalahan pengukuran. Memperkenalkan perspektif Confirmatory dalam pemodelan statistik. Sebelum untuk estimasi, peneliti harus menentukan model sesuai dengan teori. Membusuk covariances diamati, dan tidak hanya varians, dari perspektif analisis saling ketergantungan.
Konsep dasar: variabel laten (konsep teoritis yang tidak dapat diamati secara langsung) = teramati = terukur. variabel yang diamati (indikator dari konstruk yang mendasari yang mereka dianggap mewakili) = manifest = diukur. Faktor Model analitik. Analisis faktor: analisis dari covariances antara variabel yang diamati dalam rangka untuk mendapatkan informasi dari faktor laten yang mendasari. EFA: Eksplorasi Analisis Faktor. EX: desain instrumen baru dari ‘kepuasan dengan kehidupan’ ukuran. CFA: Confirmatory Factor Analysis. model pengukuran di Structural Equation Modeling (SEM). EX: Pengetahuan tentang teori. pengujian hipotesis. Faktor beban: jalur Regresi dari faktor untuk variabel yang diamati.
Pendekatan ini meliputi, sebagai kasus khusus, banyak teknik konvensional wellknown, termasuk model linier umum dan analisis faktor umum. Dengan Amos, Anda dapat dengan cepat menentukan, melihat, dan memodifikasi model Anda grafis menggunakan alat gambar sederhana. Kemudian Anda dapat menilai fit model Anda, membuat modifikasi, dan mencetak grafis berkualitas publikasi model akhir Anda. Hanya menentukan model grafis. Amos cepat melakukan perhitungan dan menampilkan hasilnya.
pemodelan persamaan struktural (SEM) kadang-kadang dianggap sebagai esoteris dan sulit untuk belajar dan menggunakan. Ini tidak benar. Memang, semakin pentingnya SEM dalam analisis data sebagian besar karena kemudahan penggunaan. SEM membuka pintu bagi nonstatisticians untuk memecahkan estimasi dan pengujian hipotesis masalah yang pernah akan diperlukan jasa spesialis. Amos awalnya dirancang sebagai alat untuk mengajar metode yang kuat dan mendasar sederhana ini. Untuk alasan ini, setiap upaya dilakukan untuk melihat bahwa itu adalah mudah digunakan. Amos mengintegrasikan antarmuka grafis yang mudah digunakan dengan mesin komputasi canggih untuk SEM. Diagram jalur berkualitas publikasi Amos memberikan representasi yang jelas dari model bagi siswa dan sesama peneliti. Metode numerik diterapkan di Amos adalah yang paling efektif dan dapat diandalkan tersedia.
Beberapa model dapat dipasang dalam analisis tunggal. Amos memeriksa setiap pasangan model di mana satu model dapat diperoleh dengan menempatkan pembatasan pada parameter lainnya. Amos melaporkan beberapa statistik yang sesuai untuk membandingkan model tersebut. Ini memberikan uji normalitas univariat untuk setiap variabel yang diamati serta uji normalitas multivariat dan upaya untuk mendeteksi outlier. Amos menerima diagram jalur sebagai model spesifikasi dan menampilkan estimasi parameter grafis pada diagram jalur. diagram jalur digunakan untuk model spesifikasi dan orang-orang yang menampilkan estimasi parameter yang berkualitas presentasi. Mereka bisa menjadi dicetak langsung atau diimpor ke aplikasi lain seperti pengolah kata, program desktop publishing, dan program grafis untuk keperluan umum.
