Weighted Least Square (WLS) disebut juga Asymptotic distribution Free (ADF). ADF merupakan suatu metode estimasi pada LISREL yang tidak tergantung dengan jenis distribusi data. Weighted Least Square (WLS) memiliki kelebihan dibandingkan dengan estimasi Maximum Likelihood (ML), tetapi ukuran sampel yang dibutuhkan untuk melakukan estimasi dengan WLS lebih besar dibandingkan ML. Menurut Bentler & Chou (1987) sebagaimana dikutip oleh Wijanto (2008) menyarankan bahwa paling rendah rasio 5 responden per variabel akan mencukupi untuk distribusi normal ketika sebuah variabel laten mempunyai beberapa indicator (variabel teramati) dan rasio 10 responden per variabel teramati akan mencukupi untuk distribusi yang lain. Berdasarkan hal tersebut sebagai rule of thumb, estimasi ML memerlukan ukuran sampel minimal 5 responden untuk setiap variabel teramati yang ada di dalam model sedangkan estimasi WLS memerlukan ukuran sampel minimal 10 responden untuk setiap variabel teramati. Menurut Wijanto (2008), estimasi WLS dan estimasi ML memiliki perbedaan dalam bentuk distribusi yang mendasarinya.
Olah Data dan Pendampingan Penyusunan Artikel Ilmiah