Konsistensi Ukuran Sampel Bootstrap Pada Analisis Path Dengan Pendekatan Bootstrap
| Main Author: | Landarto, Radisha Amarylia |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/183068/1/0520090205-%20Radisha%20Amarylia%20Landarto.pdf http://repository.ub.ac.id/183068/ |
Daftar Isi:
- Asumsi normalitas galat dalam analisis path diperlukan guna menjamin penduga koefisien path bersifat tak bias, memiliki ragam minimum, konsisten, dan mengikuti sebaran normal. Jika asumsi normalitas tidak terpenuhi, maka salah satu cara yang dapat ditempuh adalah dengan melakukan resampling. Bootstrap merupakan salah satu metode resampling yang paling sederhana. Pada metode Bootstrap, pengambilan sampel pada bootstrap akan lebih kecil atau maksimal sama dengan sampel orisinal dan pada software yang relatif baru default setting-nya adalah sama dengan sampel orisinal. Studi simulasi ini mempertimbangkan perbedaan ukuran sampel bootstrap agar pendugaan konsisten. Variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu satu variabel eksogen, satu variabel endogen murni, dan berbagai variabel endogen intervening. Berdasarkan hasil simulasi, pada diagram path 1 (satu variabel endogen intervening) ukuran sampel bootstrap yang konsisten yaitu ketika 4% dari ukuran sampel orisinal (n), pada diagram path 2 (dua variabel endogen intervening) ukuran sampel bootstrap yang konsisten yaitu ketika 2% dari ukuran sampel orisinal (n), dan pada diagram path 3 (tiga variabel endogen intervening), ukuran sampel bootstrap yang konsisten yaitu ketika 2% dari ukuran sampel orisinal (n).