Page 223 - Thesis PhD Anger by Chaichana

๒๐๒

สองของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองของการประมาณค่า (RMSEA) เท่ากับ .๐๐๑ ๓.๑๘๐
์
.๗๙๓ .๗๘๖ .๗๑๙ .๐๕๗ และ .๐๘๐ ตามลำดับ และผลการประเมินไม่ผ่านเกณฑทุกดัชนี สรุปได้ว่า
โมเดลยังไม่มีความกลมกลืนกับข้อมูลเชิงประจักษ์ และ หลังปรับโมเดล FIRE-UP Model ตัวแบบ

เต็ม (Full Model) ได้ว่า ค่า p-value จาก สถิติ chi-square ค่า CMIN/DF ค่า GFI ค่า CFI
ค่า NFI ค่า RMR RMSEA AVE และ CR เท่ากับ .๐๐๑ ๑.๙๔๖ .๙๐๕ .๙๓๑ .๙๐๐ .๐๕๐ .

๐๕๓ .๓๕ และ .๘๙ ตามลำดับ และผลการประเมินผ่านเกณฑ์ทุกดัชนี สรุปได้ว่าโมเดลมีความ
กลมกลืนกับข้อมูลเชิงประจักษ์สามารพนำไปประยุกต์ใช้ได้ต่อไป

๙. ค่าน้ าหนักองค์ประกอบ (Factor loading) รายข้อของ FIRE-UP
Model

ค่าน้ำหนักองค์ประกอบรายข้อเป็นค่าที่บ่งบอกถึงข้อมูลเชิงประจักษ์ส่งผลต่อ

องค์ประกอบของตัวแบบเต็ม (Full Model) ที่มีค่าน้ำหนัก () ๐ – ๑ ถ้าเข้าใกล้ ๑ คือ บ่งบอกว่า
ข้อคำถามแต่ละข้อมีความเหมาะสมกับองค์ประกอบของตัวแบบที่ต้องการวัด แต่ถ้าค่าใกล้ ๐ แสดง

ว่าข้อคำถามนั้นไม่เหมาะสมกับองค์ประกอบของตัวแบบที่ต้องการวัด ส่วนค่า ติด ลบ หมายถึง บ่ง
บอกถึงทิศทางความสัมพันธ์ในแบบตรงข้าม รายละเอียดตารางที่ ๔.๒๒

ตารางที่ ๔.๒๒ ค่าน้ำหนักองค์ประกอบรายข้อของตัวแบบ FIRE-UP Model
องค์ประกอบและตัวแปรเชิงประจักษ์ น้ าหนัก ระดับ

(Factors and Items) องค์ประกอบ อิทธิพล

๑. องค์ประกอบการให้อภัย (Forgiveness)
Forgive1: เมื่อมีคนแสดงอารมณ์โกรธต่อฉัน ฉันสามารถเข้าใจเขา .๗๘ สูงมาก

และเห็นอกเห็นใจเขา สามารถให้อภัยเขา

Forgive2: เมื่อมีคนแสดงอารมณ์โกรธต่อฉัน ฉันมักน้อมนำการ .๗๙ สูงมาก
เจริญสติหลักเมตตาธรรมพร้อมแผ่เมตตาให้เสมอ

Forgive3: ฉันเป็นคนที่มองโลกในแง่ดี เห็นคุณค่าในตนเองและ .๘๓ สูงมาก

ผู้อื่นเสมอ เมื่อมีใครแสดงอารมณ์โกรธใส่ฉัน ฉันรับรู้ เข้าใจ และให้
อภัย

์
Forgive4: เมื่อฉันเห็นผู้มีทุกขใจเพราะความโกรธ ในเวลานั้นฉันมัก .๗๘ สูงมาก
ตั้งจิตเมตตาการุณย์ คิดอนุเคราะห์ช่วยเหลือต่อเขา

ิ
ุ
่
ั
Forgive5: ฉนมกจะทำบญ ตกบาตร บรจาคทาน และรวมอนโมทนา .๗๔ สูงมาก
ั
ุ
ั
บุญกับผู้มาบอกบุญเมื่อมีโอกาส