Page 122 - Thesis PhD Anger by Chaichana
P. 122

๑๐๔



                                     ดัชนีชี้วัด               โมเดลมีควำมสอดคล้อง
                                    (indices)                  ยอมรับได้       ดีมำก          อ้ำงอิง

                                                                                                       ๒๐
                                                                                         Hu and Bentler
                       AVE (Average Variance Extracted)                        ผ่าน
                                                                 .๕๐
                                                                                                   ๒๑
                       CR (Construct Reliability)                .๖๐          ผ่าน      Hair, et al.



                                        จากตารางที่ ๓.๒ อธิบายได้ ดังนี้

                                        ๑.๑ ค่ำไค-สแควร์ (Chi-square :  ) เป็นการประเมินความกลมกลืนของตัว
                                                                        ๒
                       แบบกับข้อมูลเชิงประจักษ์ โดยการทดสอบความแปรปรวนระหว่างเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมของ
                                                                           ๒๒
                       ประชากรกับเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมของการประมาณค่า  ได้แก่ การทดสอบค่า Degree of
                                                        ๒๓
                       freedom (df) และค่า Probability (p)  ซึ่งเป็นค่าที่ใช้ตัดสินระดับความเหมาะสมของโมเดล
                                                                                                        ๒๔
                                                                            ๒
                       สมมติฐาน ผลการทดสอบพบว่าไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ (ค่า  , p-value มีค่ามากกว่า ๐.๐๕)
                       สามารถสรุปได้ว่าตัวแบบที่สร้างมีความเหมาะสมกับข้อมูลเชิงประจักษ์ที่สำรวจ หากผลการทดสอบ
                       พบว่ามีนัยสำคัญทางสถิติ (ค่า  , p-value มีค่าน้อยกว่า ๐.๐๕) อาจสรุปได้ว่าตัวแบบที่สร้างยังไม่มี
                                                 ๒
                       ความเหมาะสมกับข้อมูลเชิงประจักษ์ที่สำรวจต้องมีการปรับโมเดลโดยยอมรับให้สมการมีความ

                       แปรปรวนร่วม (Covariances) ของความเคลื่อนระหว่างตัวแปร สามารถพิจารณาได้จาก ค่า

                       Modification indices ในการประมาณค่าสมการ

                                        ๑.๒ ดัชนีบ่งบอกควำมกลมกลืน (Fit index) เป็นดัชนีที่บ่งบอกถึงความ

                       กลมกลืนของข้อมูลเชิงประจักษ์กับโมเดลที่กำหนดขึ้น ได้แก่ ดัชนีจีเอฟไอ (Goodness of Fit

                       Index: GFI) ดัชนีเอจีเอฟไอ (Adjust Goodness of Fit Index: AGFI ) ดัชนีเอ็นเอฟไอ (Normal
                       Fit Index: NFI) และดัชนีไอเอฟไอ (Incremental Fit Index: IFI ) ซึ่งมีค่าอยู่ระหว่าง ๐ ถึง ๑ ถ้า




                                 ๒๐  Hu, L.-t., & Bentler, P. M., “Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure

                       analysis: Conventional criteria versus new alternatives”, Structural Equation Modeling: A
                       Multidisciplinary Journal, Vol. 6 No.1 (1999): 1–55.
                                 ๒๑  Hair, J., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E., Multivariate data
                       analysis: A Global Perspective, p. 8.
                                 ๒๒  Bollen, K. A. & Scott, L. J., Testing structural equation models, (Newbury
                       Park, CA: SAGE, 1993), p. 273.
                                 ๒๓  Hoyle, R. H., Structural Equation Modeling: Concepts issues and

                       applications, (Thousand Oaks, CAL: sage., 1995).
                                 ๒๔  Kline, R. B., Principles and practice of structural equation modeling, (New

                       York: Guilford Press, 2005).
   117   118   119   120   121   122   123   124   125   126   127