Saragih, Devita Norani Primary Author mixed material bibliography Bandung Magister Statistika Terapan 2012 id Indonesia

x,; 51 hlm,;29,4cm Dalam tesis ini ditentukan ukuran sampel yang dibutuhkan dalam Multi level SEM dengan menggunakan pendekatan analisis power. Penentuan ukuran sampel dan penilaian model SEM dikerjakan melalui simulasi Monte Carlo. Dengan menggunakan pendekatan ini, dapat ditentukan jumlah sampe1 optimum yang dibutuhkan dengan mengkombinasikan banyaknya sampel group dan ukuran sampel dalam group yang memberikan power tertentu. Dari simulasi diperoleh hasil bahwa power untuk mendeteksi signifikansi efek faktor loading pada level between pada kondisi group di bawah 100 sangat kurang. Untuk memperoleh peluang yang baik untuk mendeteksi adanya efek faktor loading, lebih dari 100 groups dibutuhkan dengan kondisi ukuran sampel dalam group sebesar 20. Jumlah sampe1 sangat bergantung pada tujuan spesifik dari peneliti . 4. Abstract In this paper, we determine the sample size needed in Multilevel SEM using empirical power analysis approach. This paper uses Monte Carlo Simulation Studies to generate data and to assess the accuracy of Multilevel SEM Using this approach, we can determine the optimum sample size required by combining group sample size and within group sample size that give us a level power. Statistical power for detecting a significant between faktor loading effect is seriously lackingfor a group sample size under lOO groups. To have acceptable probability of detecting between faktor loading effect, more than 100 groups are needed at condition of sample size within group is 20. Required group sample size depend strongly on the specific interests of the researcher. Saragih, Devita Norani Penentuan Ukuran Sampel Dalam Multilevel SEM Mela 519.5 Perpustakaan Universitas Padjadjaran Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi 519.5 SAR P/R.14.89 01001120700061 Perpustakaan Pusat (REF.14.89) 519.5 SAR P/R.14.89 20%252Fscan0001.jpg.jpg 11694 2017-04-01 15:44:36 2018-06-26 10:13:38 machine generated