เทคนิคการวิเคราะห์สมการเชิงโครงสร้าง

• แบบจำลองสมการโครงสร้างเชิงทฤษฎีแบบอิงความแปรปรวนร่วม (CB-SEM) :ใช้เป็นหลักในการยืนยันหรือปฏิเสธทฤษฎีโดยการเปรียบเทียบเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมของแบบจำลองเชิงทฤษฎีกับข้อมูลตัวอย่างจริง เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประมาณค่าพารามิเตอร์และการปรับแบบจำลองให้เหมาะสม
• วิธีการวิเคราะห์แบบจำลอง สมการโครงสร้างระดับจุลภาคแบบกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS-SEM) :เป็นวิธีการเชิงสาเหตุและการทำนายที่เพิ่มค่าความแปรปรวนที่อธิบายได้ในตัวแปรตามให้สูงสุด วิธีนี้มักนิยมใช้ในการวิจัยเชิงสำรวจ หรือเมื่อต้องจัดการกับขนาดตัวอย่างที่เล็ก หรือข้อมูลที่ไม่เป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติ
• การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA) :เทคนิคเฉพาะของการสร้างแบบจำลองการวัดที่ใช้ทดสอบว่าตัวบ่งชี้ที่วัดได้ (ตัวแปรที่สังเกตได้) สามารถแสดงถึงตัวแปรแฝงจำนวนน้อยได้ดีเพียงใด
• การวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis ):เป็นส่วนขยายของการวิเคราะห์การถดถอยที่สร้างแบบจำลองผลกระทบโดยตรงและโดยอ้อม (การไกล่เกลี่ย) ระหว่างตัวแปรที่สังเกตได้

• แบบจำลองการถดถอยเชิงโครงสร้าง :ผสมผสาน CFA และการวิเคราะห์เส้นทางเพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแฝง
• การสร้างแบบจำลองเส้นโค้งการเติบโตแฝง :เทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลระยะยาวเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป
• การวิเคราะห์หลายกลุ่ม :ทดสอบว่าแบบจำลองโครงสร้างแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในกลุ่มต่างๆ (เช่น เพศ วัฒนธรรม) หรือไม่
• การวิเคราะห์ตัวแปรสื่อกลางและตัวแปรปรับเปลี่ยน :ตรวจสอบว่าตัวแปรที่สามอธิบาย (ตัวแปรสื่อกลาง) หรือเปลี่ยนแปลงความแข็งแกร่ง (ตัวแปรปรับเปลี่ยน) ของความสัมพันธ์ได้อย่างไร

• ขนาดตัวอย่าง:โดยทั่วไปแล้วจำเป็นต้องใช้ตัวอย่างขนาดใหญ่ โดยแนะนำให้มีผู้เข้าร่วมตั้งแต่ 200 ถึง 400 คนขึ้นไป เพื่อให้ได้ค่าประมาณที่เสถียรและน่าเชื่อถือ
• ข้อสมมติ:สมมติว่ามีความเป็นเส้นตรง ความปกติแบบหลายตัวแปรของค่าความคลาดเคลื่อน และการระบุแบบจำลองที่เหมาะสม
• ซอฟต์แวร์:เครื่องมือที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ Amos, LISREL, Mplus, EQD และแพ็กเกจ R เช่น lavaan

1. การกำหนดแบบจำลอง:การกำหนดความสัมพันธ์เชิงทฤษฎี
2. การระบุแบบจำลอง: ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีจุดข้อมูลเพียงพอสำหรับการประมาณค่าพารามิเตอร์
3. การประมาณค่า:การคำนวณพารามิเตอร์ (เช่น วิธีความน่าจะเป็นสูงสุด)
4. การประเมินแบบจำลอง:ใช้ดัชนีความเหมาะสม (เช่น CFI, RMSEA) เพื่อประเมินความเหมาะสมของแบบจำลอง
5. การกำหนดคุณสมบัติใหม่:ปรับเปลี่ยนแบบจำลองหากจำเป็น 

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

ขั้นตอนของการวิเคราะห์ SEM

การวิเคราะ ห์สมการโครงสร้าง หรือสมการเชิงโครงสร้าง หรือ SEM โดยโปรแกรม AMOS ประกอบด้วยขั้นตอน ดังต่อไปนี้
1. การวาดรูป (Path)
2. การหาค่าความน่าเชื่อถือและความถูกต้อง (Reliability and Validity)
3. การวัดค่าตัวแปร เพื่อวัดค่าตัวแปรว่าเป็นตัวแทนที่ดีได้หรือไม่ สถิติที่ใช้คือ Factor Analysis
4. การหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ซึ่งอาจจะเป็นการหาสาเหตุ เพื่อหาว่าตัวแปรต้นมีอิทธิพลต่อตัวแปรตามหรือไม่ ตามลักษณะสูกศรทางเดียว สถิติที่ใช้คือ Regression Analysis, t-test, ANOVA เป็นต้น หรืออาจจะเป็นการหาความสัมพันธ์เกิดขึ้นพร้อมกันในเวลาเดียวกัน ตามลักษณะลูกศรสองทาง สถิติที่ใช้คือ Pearson, Correlation, Chi-Square เป็นต้น

โปรแกรม AMOS หรือ Analysis of Moment Structure

เป็นซอฟแวร์ที่นำมาใช้ในการวิเคราะห์สมการโครงสร้าง ข้อดีของโปรแกรม AMOS คือ ใช้งานง่ายและสามารถแก้ปัญหาหลายๆ อย่างในการวิจัยให้มีความชัดเจนถูกต้องมากขึ้น โดยสามารถอธิบายได้ตามขั้นตอนการทำ SEM คือ AMOS สามารถนำมาใช้ในการวาดรูปเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ

ทั้งนี้ โมเดลการวัดและโมเดลโครงสร้าง โดยการวาดภาพโดยโปรแกรม AMOS นั้น สามารถวาดได้ง่ายและมีคำสั่งที่จะพัฒนาปรับปรุงเปลี่ยนแปลงภาพที่สามารถใช้งานได้ง่ายและสะดวก นอกจากนี้ โปรแกรม AMOS ยังนำมาใช้ในการหาค่า Reliability and Validity การหาตัวแทนกลุ่ม (Factor Analysis) การคัดเลือกตัวแปร (Varible Selection) และการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ได้โดยสามารถทำความเข้าใจได้ง่ายเช่นกัน พร้อมนี้ AMOS ยังช่วยแก้ปัญหา Multicollinearity ในการใช้ Regression Analysis ได้ด้วย

ขั้นตอนการวิเคราะห์โดย AMOS ในเชิงโปรแกรม มี 6 ขั้นตอนคือ

1.  การออกแบบโมเดล (การวาดรูปตัวแปรในโครงสร้างที่ออกแบบ) โดยวาดเป็นรูปสี่เหลี่ยมสำหรับตัวแปรที่สังเกตได้ (Observed Variables) วาดเป็นรูปวงรีสำหรับตัวแปรแฝง (Latent Variables) และวาดเป็นวงกลมสำหรับค่าความคลาดเคลื่อน (error) เมื่อวาดรูปตัวแปรเรียบร้อยแล้ว ก็เป็นการลากเส้นความสัมพันธ์ ซึ่งใช้ลูกศรทางเดียวสำหรับ Path และใช้ลูกศรสองทางสำหรับ Covarience
2.  การดึงข้อมูลจากไฟล์ที่ต้องการใช้ในการวิเคราะห์
3.  การตั้งชื่อตัวแปรต่างๆ
4.  การกำหนดผลของ Output ที่ต้องการ โดยคลิกเลือกค่าสถิติต่างๆ ที่ต้องการ
5.   การวิเคราะห์ข้อมูล โดยการใช้คำสั่ง Analyze ต่อด้วย Calculate Estimate
6.   การอ่านผลการวิเคราะห์ข้อมูล (Viewing Output)

อ้างอิง 

1. รับทำวิจัยชั้นเรียน
2. เทคนิคการทำวิจัยปริญญาเอก
3. รับทำวิทยานิพนธ์การศึกษา

Tag : การทำ is จ้างทำ is จ้างทำวิจัย จ้างทำวิทยานิพนธ์ จ้างทํางานวิจัย จ้างทําวิจัย ป.ตรี ราคา จ้างทําวิจัยราคา จ้างทําวิจัยราคาประหยัด จ้างทําวิจัย ราคาเท่าไหร่ จ้างทําวิทยานิพนธ์ จ้างทําวิทยานิพนธ์ราคา จ้างวิจัย ทําวิทยานิพนธ์ ทำงานวิจัย ทำงานวิทยานิพนธ์ บริการรับทำวิจัย รับจัดหน้าวิทยานิพนธ์ รับจ้างทำ is รับจ้างทํางานวิจัย ราคาถูก รับจ้างทํารายงาน รับจ้างทําวิทยานิพนธ์ รับจ้างทําวิทยานิพนธ์ ราคาถูก รับจ้างเขียนรายงาน รับทำ is รับทำ powerpoint รับทำ spss รับทำ thesis รับทำดุษฎีนิพนธ์ รับทำวิจัย รับทำวิจัยราคาถูก รับทำวิทยานิพนธ์ รับทำสารนิพนธ์ รับทำแบบสอบถาม รับทำโปรเจคจบ รับทํา thesis รับทํางานวิจัย รับทําปริญญานิพนธ์ รับทํารายงาน รับทําวิจัย ป.ตรี รับทําวิทยานิพนธ์ รับทําวิทยานิพนธ์ ป.โท รับทําวิทยานิพนธ์ ราคา รับทําวิทยานิพนธ์ราคาเท่าไหร่ รับทํา สารนิพนธ์ รับแปลงานวิจัย ราคารับทำวิทยานิพนธ์ วิจัย