สมการโครงสร้าง (Structural Equation Modeling :SEM) เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร โดยอาจวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สังเกตได้ (Observed Variables) กับตัวแปรแฝง (Latent Variables or Unobserved Variables) หรือวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแฝงตั้งแต่สองตัวขึ้นไป
สมการโครงสร้าง (SEM) มีชื่ออีกหลายชื่อ ได้แก่ Covariance Structure Analysis, Causal Modeling, LISREL (Linear Structural Equation Modeling), Latent Variable Analysis เป็นต้น

คุณสมบัติที่สำคัญของ SEM

SEM มีคุณสมบัติที่สำคัญ คือ ต้องเป็นสมการเส้นตรง (Linear) เท่านั้น และในการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรนั้น อาจจะเป็นการหาสาเหตุระหว่างตัวแปร การหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่เกิดขึ้นพร้อมกันในเวลาเดียวกัน หรือการหาความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มตัวแปร

ประโยชน์ของ สมการเชิงโครงสร้าง  SEM

สามารถใช้ได้ทั้งในงานด้านวิทยาศาสตร์และสังคมศาสตร์ เช่น งานด้านการแพทย์ปัจจุบันมีการใช้ SEM มากขึ้น ส่วนทางด้านสังคมศาส มีการใช้ SEM ในงานจิตวิทยา งานด้านการตลาด การบริหารทรัพยากรมนุษย์ เป็นต้น

รูปแบบของสมการเชิงโครงสร้าง SEM 

SEM มี 2 รูปแบบ (Model) คือ โมเดลการวัด (Measurement Model) กับ โมเดลโครงสร้าง (Structural Model)
1.โมเดลการวัด (Measurement Model) คือ โมเดลการสร้างตัวแทน ประกอบด้วยตัวแปรการวัด และตัวแปรย่อย โมเดลนี้จะชี้ให้เห็นว่า ตัวแทนจะเป็นตัวแทนที่ดีได้หรือไม่ ในโมเดลนี้ สัมประสิทธิ์ของตัวแปรเรียกว่า Factor Loading
2.โมเดลโครงสร้าง (Structural Model) คือ โมเดลการหาสาเหตุ ประกอบด้วยตัวแปรต้นกับตัวแปรตาม รวมทั้งตัวแปรแฝง โมเดลนี้จะชี้ให้เห็นว่า ตัวแปรต้นเป็นสาเหตุของตัวแปรตามหรือไม่ ในโมเดลนี้ สัมประสิทธิ์ของตัวแปรเรียกว่า Regression Weight และ Factor Loading

1. 1. การวาดโมเดล (Path Diagram):
      • • สร้างแผนภาพเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสังเกตได้ (Observed Variables) และตัวแปรแฝง (Latent Variables) ตามทฤษฎีที่ตั้งไว้.
        • ลูกศรทางเดียว (A→Bcap A right arrow cap B
          𝐴→𝐵 ) ใช้แทนความสัมพันธ์เชิงเหตุผล (เช่น ตัวแปรต้นมีอิทธิพลต่อตัวแปรตาม).

        • ลูกศรสองทาง (A↔Bcap A left-right arrow cap B
          𝐴↔𝐵 ) ใช้แทนความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน (เช่น การหาความสัมพันธ์แบบสหสัมพันธ์).

   2. การตรวจสอบความน่าเชื่อถือและความถูกต้อง (Reliability and Validity):
      • • ใช้ Factor Analysis เพื่อตรวจสอบว่าตัวแปรสังเกตได้แต่ละตัวเป็นตัวแทนของตัวแปรแฝงที่ดีหรือไม่.
   3. เป้าหมายคือเพื่อให้แน่ใจว่าตัวแปรแฝงมีความเที่ยงตรงและเชื่อถือได้ ซึ่งสามารถใช้โปรแกรม AMOS หรือ LISREL ในการประมวลผล.

• การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร:
  • • ความสัมพันธ์เชิงเหตุผล: ใช้เทคนิคเช่น Regression Analysis หรือ ANOVA เพื่อทดสอบว่าตัวแปรต้นมีอิทธิพลต่อตัวแปรตามหรือไม่.
    • ความสัมพันธ์พร้อมกัน: ใช้เทคนิคเช่น Pearson Correlation หรือ Chi-Square เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นในเวลาเดียวกัน.
    • การวิเคราะห์ตัวแปรแฝง: สามารถใช้เทคนิควิเคราะห์เชิงโครงสร้าง เช่น Confirmatory Factor Analysis (CFA) เพื่อยืนยันโครงสร้างของตัวแปรแฝง.
    • การวิเคราะห์เชิงพหุระดับ: สำหรับข้อมูลที่มีหลายระดับ สามารถใช้ Multilevel SEM เพื่อศึกษาอิทธิพลของตัวแปรจากระดับที่แตกต่างกันได้. 

• การสร้างสมการโครงสร้าง: โมเดล SEM บูรณาการ โมเดลการวัด (Measurement Model) จาก Factor Analysis และ โมเดลโครงสร้าง (Structural Model) จาก Path Analysis เข้าด้วยกัน.
• ประมาณค่าพารามิเตอร์: การวิเคราะห์ SEM ใช้เทคนิคทางสถิติเชิงเศรษฐมิติ (Econometrics) เพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ของโมเดล.
• การตีความผลลัพธ์: ควรตีความผลลัพธ์ของความสัมพันธ์ทั้งทางตรงและทางอ้อม เพื่อทำความเข้าใจกระบวนการที่เกิดขึ้นอย่างชัดเจน.
• ตัวแปรที่สังเกตได้และตัวแปรแฝง: ตัวแปรที่สังเกตได้ (Observed) จะเป็นตัวบ่งชี้ที่วัดได้โดยตรง (เช่น อายุ รายได้) ในขณะที่ตัวแปรแฝง (Latent) คือตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตได้โดยตรง แต่ต้องวัดจากตัวแปรสังเกตได้หลายตัว (เช่น ความพึงพอใจ).
• การประเมินความเหมาะสมของโมเดล: หลังจากวิเคราะห์ ควรประเมินว่าโมเดลที่สร้างขึ้นมีความเหมาะสมกับข้อมูลมากน้อยเพียงใด โดยใช้ตัวชี้วัด เช่น RMSEA (Root Mean Squared Error of Approximation)

ประโยชน์การวิเคราะห์สมการเชิงโครงสร้าง

• • ยืนยันทฤษฎี: ช่วยในการยืนยันโมเดลที่พัฒนาขึ้นตามทฤษฎี เพื่อพิสูจน์ว่าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรนั้นเป็นไปตามที่คาดการณ์ไว้หรือไม่
  • สร้างองค์ความรู้ใหม่: ช่วยในการศึกษาองค์ความรู้ใหม่ ๆ ที่ซับซ้อน โดยการคำนวณค่า loading หรือ coefficient เพื่อประเมินความสัมพันธ์

• วิเคราะห์ความสัมพันธ์ซับซ้อน: สามารถวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงเหตุและผลระหว่างตัวแปรได้หลายตัวพร้อมกัน ซึ่งทฤษฎีหรือการวิเคราะห์แบบอื่นอาจทำได้ยาก

• ประเมินสมมติฐานที่ซับซ้อน: เหมาะกับการทดสอบสมมติฐานที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรที่ซับซ้อนหลายตัว

• ประเมินความแม่นยำของโมเดล: สามารถคำนวณค่าต่างๆ เช่น RMSEA เพื่อประเมินว่าโมเดลที่สร้างขึ้นมีความคลาดเคลื่อนมากน้อยเพียงใด

• ประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย: เป็นเครื่องมือที่ใช้ได้ทั้งในสาขาวิทยาศาสตร์และสังคมศาสตร์ เช่น การแพทย์ จิตวิทยา การตลาด และการบริหารทรัพยากรมนุษย์ 

อ้างอิง

1. สมการเชิงโครงสร้าง (Structural Equation Model)
2. หลักการวิเคราะห์โมเดลสมการเชิงโครงสร้าง