โครงการการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการใช้การใช้โปรแกรม Amos
วันที่เขียน 29/3/2561 13:27:12     แก้ไขล่าสุดเมื่อ 7/7/2569 17:50:24
เปิดอ่าน: 12492 ครั้ง

โปรแกรม Amos เป็นการพัฒนาของโปรแกรมคอมพิวเตอร์สำหรับการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง (Structural Equation Modeling: SEM) ที่มีศักยภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลได้มากยิ่งขึ้น โดยที่โปรแกรม SPSS (Statistical Package for the Social Science for Windows) ยังไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลตามโมเดลแบบใหม่ได้

โปรแกรม Amos เป็นการพัฒนาของโปรแกรมคอมพิวเตอร์สำหรับการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง (Structural Equation Modeling: SEM)  ที่มีศักยภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลได้มากยิ่งขึ้น  โดยที่โปรแกรม SPSS  (Statistical Package for the Social Science for Windows) ยังไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลตามโมเดลแบบใหม่ได้ โมเดล SEM เป็นการวิเคราะห์ตัวแปรในการวิจัยที่มีทั้งตัวแปรสังเกตได้ (observed variable) และตัวแปรแฝง (latent or unobserved variable) โดยที่ตัวแปรแฝงเป็นตัวแปรที่ไม่มีความคลาดเคลื่อนในการวัด โดยวัดได้จากตัวบ่งชี้ที่เป็นตัวแปรสังเกตได้  ดังนั้นองค์ประกอบที่สำคัญของโมเดลสมการโครงสร้าง คือ โมเดลโครงสร้าง (structural model)  ซึ่งแสดงถึงความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ (causal relationship) ระหว่างตัวแปรภายนอกและตัวแปรภายใน ซึ่งอาจเป็นแบบทางเดียวและแบบเส้นเชิงบวก (recursive and linear additive) หรือแบบสองทางและแบบเส้นเชิงบวก (non-recursive and linear additive) และ โมเดลการวัด (measurement model) ซึ่งแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแฝงกับตัวแปรสังเกตได้ ดังนั้น โมเดลสมการโครงสร้างจะสะท้อนให้เห็นถึงทั้งการวิเคราะห์องค์ประกอบ (factor analysis) และการวิเคราะห์เส้นทาง (path analysis) การยืนยันหรือการทดสอบว่าโมเดลที่สร้างขึ้นมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์หรือไม่นั้น มีสถิติวัดความสอดคล้อง ดังนี้ เช่น

1) ค่าไค-สแควร์ (chi-square) ที่ไม่มีนัยสําคัญ คือค่า p-value สูงกว่า 0.05

2) ค่าสัดส่วนไค-สแควร์/df มีค่าไม่ควรเกิน 2.00

3) ค่า goodness of fit index: GFI, adjusted goodness of fit index:AGFI, comparative fit index: CFI มีค่าตั้งแต่ 0.90 – 1.00

4) ค่า standardized root mean squared residual: standardized RMR, root mean square of error approximation: RMSEA มีค่าต่ำกว่า 0.05

5) ค่า critical n: CN มีค่าเท่ากับ หรือมากกว่า 200 ของกลุ่มตัวอย่าง

6) ค่า largest standardized residual มีค่า -2 ถึง 2

          ข้าพเจ้าคาดว่าจะนำความรู้ที่ได้รับมาประยุกต์ใช้กับการสร้างงานวิจัยใหม่ ๆ ที่สอดคล้องกับสถานการณ์ในปัจจุบัน สามารถนำหลักการพื้นฐานของสถิติวิเคราะห์ทั้งหมด รวมทั้งการมีประสบการณ์ตรงในการทำวิจัย มาวิเคราะห์ข้อมูลที่มีตัวแปรจำนวนมากให้ได้ผลการวิเคราะห์ที่ถูกต้องและแม่นยำมากขึ้น 

คำสำคัญ :
AMOS  SEM  
กลุ่มบทความ :
หมวดหมู่ :
แชร์ :
https://erp.mju.ac.th/acticleDetail.aspx?qid=791
ความคิดเห็นทั้งหมด (0)
ไม่มีข้อมูลตามเงื่อนไขที่ท่านกำหนด
รายการบทความการแลกเปลี่ยนเรียนรู้หมวดหมู่ : กลุ่มงานสายวิชาการ
การจัดการองค์ความรู้จากการเข้าร่วมประชุมวิชาการ » องค์ความรู้จากการประชุมวิชาการ The International Conference on Applied Statistics 2026 (ICAS2026) พร้อมเสนอผลงานวิจัย
การจัดการองค์ความรู้ครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อรวบรวม สังเคราะห์ และถ่ายทอดองค์ความรู้ที่ได้รับจากการเข้าร่วมประชุมวิชาการระดับนานาชาติ The International Conference on Applied Statistics 2026 (ICAS...
การจัดการองค์ความรู้, สถิติประยุกต์, วิทยาการข้อมูล, ปัญญาประดิษฐ์, การถดถอยควอนไทล์แบบเบส์, ระบาดวิทยาสิ่งแวดล้อม     กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร   กลุ่มงานสายวิชาการ
ผู้เขียน ทวีศักดิ์ จันทร์งาม  วันที่เขียน 27/6/2569 11:03:50  แก้ไขล่าสุดเมื่อ 7/7/2569 13:09:12   เปิดอ่าน 62  ครั้ง | แสดงความคิดเห็น 0  ครั้ง
การเผยแพร่ความรู้ที่ได้จากการเข้าร่วมงานประชุมวิชาการ/อบรม/สัมมนา » ความรู้ที่ได้จากการเข้าร่วมโครงการพัฒนาและการบริหารงานห้องปฏิบัติงานวิจัยและการบริหารวิชาการสำหรับบุคลากร สายสนับสนุนวิชาการ
หลักสูตรวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาเคมี คณะวิทยาศาสตร์ ได้จัดโครงการพัฒนาและการบริหารงานห้องปฏิบัติงานวิจัยและการบริหารวิชาการสำหรับบุคลากรสายสนับสนุนวิชาการ ในระหว่างวันที่ 9 มิถุนายน 2569 ถึงวันที่...
  กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร   กลุ่มงานสายวิชาการ
ผู้เขียน เพชรลดา กันทาดี  วันที่เขียน 23/6/2569 17:39:44  แก้ไขล่าสุดเมื่อ 7/7/2569 4:04:49   เปิดอ่าน 43  ครั้ง | แสดงความคิดเห็น 0  ครั้ง