Page 125 - Thesis PhD Anger by Chaichana

๑๐๗

๓.๑ สกัดตัวแปร การสกัดตัวแปรมีหลายวิธี สำหรับการวิจัยนี้ใช้วิธีวิเคราะห์
องค์ประกอบหลัก (Principal Component Analysis: PCA) และใช้ KMO and Bartlett's Test

๓๕
พิจารณาความเหมาะสมของข้อมูลที่ต้องมีค่าน้ำหนักองค์ประกอบไม่ต่ำกว่า ๐.๔
๓.๒ ตรวจสอบความปกติ (Normality) ของข้อมูลรายตัวแปร ทั้งนี้ตัวแปรที่

ศึกษามีการกระจายตัวอย่างเหมาะสมหรือไม่ โดยวัดค่าสัมบูรณ์ ค่าความเบ้ (Skewness) และค่า
ความโด่ง (Kurtosis) โดยค่าสัมบูรณ์ค่าความเบ้จะต้องน้อยกว่า ๓ และค่าค่าสัมบูรณ์ความโด่งจะต้อง

๓๖
น้อยกว่า .๘
ั
๓.๓ ตรวจสอบความสัมพนธ์ระหว่างตัวแปร โดยการวิเคราะห์หาค่าสัมประสิทธิ์
สหสัมพันธ์เพยร์สัน (r) ระหว่างตัวบ่งชี้ของแต่ละองค์ประกอบจะต้องมีค่าน้อยกว่า ๐.๘ เพื่อไม่ให้เกิด
ี
ปัญหาภาวะร่วมเส้นตรงพหุ (Multicollinearity Problem)

ิ
๔. วเครำะห์โมเดลสมกำรควำมสัมพันธ์เชิงโครงสร้ำง (Structural
Equation Model) เพื่อตรวจสอบความตรงเชิงโครงสร้างของแบบจำลองมีขั้นตอนดังนี้

๔.๑ กำหนดตัวแปรในแต่ละองค์ประกอบของแบบจำลอง

๔.๒ ระบุความเป็นไปได้ของแบบจำลองว่าสามารถประมาณค่าพารามิเตอร์ ได้

เป็นค่าเดียวหรือไม่

๔.๓ ประมาณค่าพารามิเตอร์จากแบบจำลองด้วยวิธีประมาณค่าไลค์ลี่ฮู้ดสูงสุด

(Maximum likelihood)

๔.๔ ทดสอบความกลมกลืนสอดคล้อง (Goodness of Fit Test) เพื่อทดสอบ

ความตรงของแบบจำลองโดยใช้ค่าสถิติทดสอบความกลมกลืนของแบบจำลอง

๔.๕ ปรับแบบจำลอง (Model Adjustment) ในกรณีที่แบบจำลองไม่มีความ

สอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ ปรับแก้แบบจำลองเพื่อให้มีการประมาณค่าพารามิเตอร์ขึ้นใหม่
จนกว่าแบบจำลองที่ปรับแก้สอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์

๔.๖ แปลความหมายผลการวิเคราะห์ข้อมูล ทดสอบสมมติฐานโดยหา
ความสัมพันธ์และทิศทางระหว่างองค์ประกอบจากแบบจำลองที่สร้างขึ้น

๓๕ Ibid., p. 117.
๓๖ Kline, R.B., Principles and practice of structural equation modeling, pp. 3-

427.