Page 123 - Thesis PhD Anger by Chaichana
P. 123

๑๐๕



                                                                                  ๒๕
                       ค่าที่ได้สูงกว่า ๐.๙๐ ถือว่า โมเดลมีความกลมกลืนกับข้อมูลเชิงประจักษ์  โดยค่าที่เข้าใกล้ ๑ สูง จะ
                       บ่งบอกว่าโมเดลมีความกลมกลืนกับข้อมูลสูง  และดัชนีวัดระดับความสอดคล้องเปรียบเทียบ
                                                              ๒๖
                       (Comparative Fit Index: CFI) จะมีค่าอยู่ระหว่าง ๐ ถึง ๑ และดัชนี CFI ที่เข้าใกล้ ๑ แสดงว่า
                       โมเดลมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์
                                                            ๒๗

                                        ๑.๓ RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) เป็น
                       ดัชนีที่ถูกพัฒนาขึ้นเนื่องจากการทดสอบไค-สแควร์ ค่าสถิติขึ้นอยู่กับกลุ่มตัวอย่าง (N) ต่อชั้นแห่ง

                       ความเป็นอิสระ (df) ถ้าจำนวนพารามิเตอร์เพิ่มขึ้น ค่าไค-สแควร์ก็จะทำให้การทดสอบมีแนวโน้มไม่มี

                       นัยสำคัญ ค่าอาร์เอมเอสอีเอ (RMSEA) เป็นดัชนีบ่งบอกความกลมกลืนของโมเดลกับเมทริกซ์ความ
                                                                         ๒๘
                       แปรปรวนร่วมของตัวอย่างทั้งหมด โดยควรมีค่าต่ำกว่า ๐.๐๕  แต่ไม่ควรเกิน ๐.๘ ถ้าค่าอาร์เอมเอส
                                                                                               ๒๙
                       อีเอ (RMSEA) มีค่าเท่ากับ ๐ แสดงว่าโมเดลมีความกลมกลืนอย่างแท้จริง (Exact fit)
                                           ๑.๔ RMR (Root Mean Square Residual: RMR) เป็นดัชนีที่วัดค่าเฉลี่ย

                       ส่วนที่เหลือจากการเปรียบเทียบขนาดของความแปรปรวน มีค่าระหว่าง ๐–๑ และควรมีค่าต่ำกว่า
                            ๓๐
                       ๐.๐๕  แต่ไม่ควรเกิน ๐.๐๘ ดัชนี ใช้ได้ดีเมื่อตัวแปรสังเกตทั้งหมดเป็นตัวมาตรฐาน โดยที่ค่าใกล้
                       ศูนย์มากแสดงว่าโมเดลมีความกลมกลืนกับข้อมูลเชิงประจักษ
                                                                         ์
                                                                         ๓๑
                                        กำรประเมินควำมสอดคล้องรำยตัวแปร (Path estimation)


                                           วัดจากค่าน้ำหนักองค์ประกอบ (Factor loading) ต้องมีค่าอยู่ในช่วง  ๐.๔

                                                                  ๓๒
                       หากมีค่านอกเหนือช่วง   ๐.๔ ต้องมีการปรับโมเดล





                                 ๒๕  Arbuckle, J. L., AMOS for Windows Analysis of Moment Structures,

                       (Chicago:Small Waters Corp, 1995), p. 529.
                                 ๒๖  Bollen, K. A., A new incremental fit index for general structural equation
                       models, (sociological Methods and Research, 1993), pp. 303-316.
                                 ๒๗  Ibid., pp. 303-316.
                                 ๒๘  Brown, M.W., & Cudeek, R., Alternative ways of assessing model fit in

                       testing Structural Equation Models, (Newbury Park: CA: Sage, 1993), pp. 141-162.
                                 ๒๙  Arbuckle, J. L., AMOS for Windows Analysis of Moment Structures,

                       (Chicago: Small Waters Corp, 1995), p. 523.
                                 ๓๐  Brown, M.W., & Cudeek, R., Alternative ways of assessing model fit in
                       testing Structural Equation Models, pp. 141-162.
                                 ๓๑  Bollen, K. A., A new incremental fit index for general structural equation
                       models, pp. 303-316.
                                 ๓๒  Ibid., p. 385.
   118   119   120   121   122   123   124   125   126   127   128