Membaca judul artikelnya, mungkin ada yang mengernyitkan dahi, kok SPSS dibandingkan dengan AMOS, itu kan beda, Regresi dengan SEM (Structural Equation Modeling). Iya memang itu program yang berbeda, meskipun dalam bendera yang sama yaitu IBM. SPSS sebenarnya mempunyai menu yang jauh lebih banyak dibandingkan dengan AMOS, tetapi untuk statistik inferensial, AMOS memang dikatakan lebih unggul karena mengadopsi metode SEM, di mana SPSS belum dirancang untuk itu.
Artikel ini hanya membandingkan output regresi saja. Khusus regresi saja. Dalam simulasi ini, tidak kami lakukan uji asumsi yang ada, tidak ada uji normalitas dan lain-lain karena hanya untuk membandingkan saja. Mohon jangan dijadikan rujukan. Berikut adalah data yang akan dipergunakan:
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:
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.
Jadi dalam konteks yang lebih rumit, AMOS akan lebih powerfull dibandingkan dengan SPSS. Bagaimana dengan LISREL? Mungkin kita bahas lain kali.